MATLAB实现基于粒子滤波器的运动目标视觉跟踪系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB开发了一种基于粒子滤波器的运动目标视觉跟踪算法。系统支持手动或自动初始化目标区域，通过粒子滤波预测目标在视频序列中的运动轨迹，并利用重采样优化跟踪性能。适用于视频监控、运动分析等场景。

详 情 说 明

基于粒子滤波器的运动目标视觉跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一种基于粒子滤波器的运动目标视觉跟踪算法。系统能够从视频序列或实时摄像头流中持续跟踪指定目标的运动轨迹。它首先通过手动选择或自动检测初始化目标区域，然后在后续视频帧中应用粒子滤波算法预测目标位置。通过动态模型、观测模型和重采样机制，系统能够有效应对目标遮挡、光照变化等复杂场景，具备良好的跟踪鲁棒性。

功能特性

• 多输入支持：支持读取视频文件（avi/mp4格式）和实时摄像头视频流
• 灵活初始化：支持手动框选或自动检测方式确定初始目标区域
• 粒子滤波跟踪：采用序列重要性重采样粒子滤波算法，通过粒子集合表示目标可能状态
• 状态空间建模：包含位置、速度等动态模型参数
• 特征提取与匹配：基于颜色直方图等特征提取和相似度计算
• 实时可视化：显示带跟踪框的视频流和粒子分布情况
• 性能评估：提供成功率曲线、中心位置误差等跟踪性能指标
• 结果输出：生成目标边界框坐标、运动轨迹数据，可选保存结果视频

使用方法

1. 准备输入源：准备好视频文件或连接摄像头
2. 初始化目标：在初始帧中手动选择或自动检测目标区域
3. 参数设置：配置粒子数量（默认500）、系统噪声方差、观测噪声方差等参数
4. 运行跟踪：启动跟踪算法，系统将自动处理后续视频帧
5. 查看结果：实时观察跟踪效果，获取运动轨迹数据和性能评估报告
6. 保存输出：可选保存带有跟踪框的结果视频文件

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox
• 硬件建议：支持摄像头接口（如需实时采集）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括视频流输入处理、目标区域初始化设置、粒子滤波器参数配置与算法执行、跟踪过程的实时可视化显示、运动轨迹数据的记录与输出，以及最终的性能评估与结果保存操作。