MATLAB实现基于均值背景减除与目标跟踪的人体行为检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套人体行为检测系统。通过均值背景减除技术提取视频中的动态前景，结合目标跟踪算法持续追踪人体运动轨迹，为后续行为分析提供可靠数据支撑。系统适用于视频监控、运动分析等场景。

详 情 说 明

基于均值背景减除与目标跟踪的人体行为检测系统

项目介绍

本项目利用计算机视觉技术，实现对视频中人体行为的自动检测与分析。系统核心采用均值背景减除方法提取动态前景目标，并结合多目标跟踪算法持续追踪人体运动轨迹，为行为分析提供可靠数据支持。该系统适用于固定监控场景，能够有效处理光照变化等环境干扰。

功能特性

• 动态前景提取：基于均值背景建模与实时更新，准确分离运动人体与静态背景
• 多目标跟踪：对检测到的人体目标进行连续轨迹追踪，维持身份一致性
• 自适应背景更新：动态调整背景模型以适应光线变化和轻微场景变动
• 形态学优化处理：对前景分割结果进行噪声滤除与区域优化
• 多格式视频支持：兼容AVI、MP4等常见视频格式输入
• 可视化输出：实时显示带跟踪框和运动轨迹的分析结果
• 数据分析报告：生成轨迹坐标文件及行为统计报告

使用方法

1. 参数配置：根据需要调整背景学习率、运动检测阈值、跟踪窗口大小等参数
2. 视频输入：指定待分析视频文件路径（建议使用固定视角监控视频，分辨率≥640×480）
3. 运行程序：执行主程序开始行为检测分析
4. 结果获取：查看实时可视化视频，获取轨迹数据CSV文件和分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件建议：4GB以上内存，支持OpenCV相关功能

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，主要实现了视频流读取与初始化参数配置、基于均值方法的背景建模与实时更新机制、前景目标检测与形态学后处理流程、多目标跟踪算法的执行与轨迹管理、分析结果的可视化实时显示功能以及轨迹数据和行为统计报告的最终输出。