MATLAB动态交通监控：车辆检测与场景建模工具箱

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现动态交通场景中的多目标车辆检测与跟踪。采用背景差分和平均建模技术，能从视频序列中精确分割运动车辆并构建背景模型，提升智能交通监控能力。

详 情 说 明

MATLAB动态交通监控系统的车辆检测与场景建模

项目介绍

本项目实现了一个基于MATLAB的动态交通场景多目标车辆检测与跟踪系统。系统采用背景差分技术从视频序列中准确分割运动目标（车辆），结合形态学处理和机器学习方法，实现高效的车辆检测与跟踪。该系统能够适应交通监控场景中的光照变化和背景扰动，适用于交通流量分析、车辆计数等多种智能交通应用。

功能特性

• 动态背景建模：使用平均建模方法构建自适应背景模型，有效处理光照变化
• 运动目标检测：通过背景差分技术精准分割前景运动车辆
• 车辆识别与定位：基于HOG特征和SVM分类器实现车辆检测
• 多目标跟踪：对检测到的车辆进行连续跟踪和轨迹分析
• 实时监控能力：支持实时视频流处理和离线视频文件分析
• 完整输出系统：提供可视化结果、统计报表和性能评估

使用方法

1. 准备输入视频文件（AVI、MP4格式）或配置实时视频流
2. 运行主程序启动系统
3. 系统自动进行背景建模、车辆检测和跟踪
4. 查看实时处理结果和输出报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox、Computer Vision Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持OpenGL的显卡
• 输入规格：

- 分辨率：不低于640×480像素 - 帧率：15-30 fps - 格式：RGB彩色或灰度视频

文件说明

主程序文件整合了系统核心功能，包括视频数据的读取与预处理、背景模型的动态建立与更新、前景运动目标的分离与提取、基于特征分类的车辆识别定位、多目标轨迹的连续追踪以及检测结果的可视化输出与性能评估。该文件通过协调各处理模块的协同工作，实现了从原始视频输入到完整分析报告的端到端处理流程。