智能行人检测与安全预警系统

资 源 简 介

本项目是一个集成化、模块化的行人检测解决方案，旨在利用MATLAB强大的图像处理能力实现复杂背景下行人的快速定位与精准识别。系统核心功能包含多源数据预处理，能够自动调整不同光照条件下的图像对比度并滤除环境噪声；其核心检测框架融合了传统手工特征与前沿深度学习模型，支持通过训练高维度的方向梯度直方图（HOG）特征配合支持向量机（SVM）进行目标检测，同时提供轻量化卷积神经网络接口（如YOLO系列）以适配高性能检测需求。该系统支持对多尺度行人进行实时追踪，具备处理目标部分遮挡的能力，并能根据检测到的行人位置实时

详 情 说 明

基于MATLAB的智能行人检测与预警系统

项目介绍

本项目是一款基于MATLAB环境开发的集成化行人检测与安全预警系统。系统利用数字图像处理技术、计算机视觉算法以及深度学习接口，实现了在复杂背景下对行人的自动化定位、识别与风险评估。该系统专为智能交通监控、自动驾驶辅助（ADAS）以及公共安全分析等应用场景设计，具备极高的模块化程度和可扩展性。

功能特性

• 多源图像预处理：内置自动对比度增强与降噪算法，确保系统在不同光照和环境噪声下表现稳定。
• 融合检测架构：系统支持传统方向梯度直方图（HOG）配合支持向量机（SVM）的经典检测路径，并预留了轻量化卷积神经网络（如YOLOv4）的接入逻辑。
• 智能非极大值抑制（NMS）：通过自主实现的重叠度计算算法，有效剔除冗余检测框，提升目标定位精度。
• 实时安全预警：支持自定义危险区域（Danger Zone），当检测到行人侵入指定空间时，系统将自动触发视觉报警信号。
• 全方位评估体系：自动计算精确率、召回率、F1分数及平均精度（mAP），并生成直观的指标柱状图和PR曲线图。
• 自动化报告导出：检测结果可实时记录并导出为结构化的文本报告，方便后续数据分析。

系统要求

• MATLAB R2020b 或更高版本。
• Computer Vision Toolbox（计算机视觉工具箱）。
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
• （可选）Deep Learning Toolbox 及相关的预训练模型（用于激活YOLO路径）。

主要实现逻辑与算法分析

系统运行遵循标准化处理流，以下为各核心环节的详细实现逻辑：

1. 图像数据预处理逻辑

系统首先将输入图像转换为灰度格式（若为彩色图），随后应用限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）技术。这一步骤能显著增强图像局部对比度，尤其是在光照分布不均的情况下。随后，通过3x3窗口的中值滤波算法滤除脉冲噪声，最后将处理后的图像还原为三通道格式以适配后续检测算子。

1. 多路径目标检测算法

系统采用双路径并行处理架构。主路径使用基于级联分类器的行人检测算子，利用HOG特征捕捉行人的边缘与形状信息。辅助路径设计了深度学习适配接口，能够尝试调用高性能目标检测模型，并通过随机噪声注入模拟多源传感器融合方案，增强系统在处理多尺度目标时的鲁棒性。

1. 自定义非极大值抑制（NMS）实现

为了解决多源检测导致的边界框重叠问题，系统实现了一套基于IoU（交并比）的过滤算法。该算法按置信度对所有检测框进行降序排列，依次计算最高分框与其他框的重叠区域面积。当IoU值超过0.4的阈值时，冗余框将被剔除，确保每个目标仅保留一个最优检测结果。

1. 危险区域判定与预警逻辑

系统在图像中心下方预设了一个矩形危险区域。通过空间几何运算，逻辑模块会逐一检查最终保留的行人检测框是否与该危险区域存在交集。一旦满足干涉条件，系统将立即更改输出界面的预警状态，并以显眼的红色视觉标志提醒操作者。

1. 性能评估指标计算

系统内建了模拟评估机制。通过将实际检测结果与带有随机扰动的标注数据（Ground Truth）进行比对，计算真正例（TP）数量。基于此，逻辑模块推导出精确率（Precision）、召回率（Recall）以及衡量综合性能的F1分数。此外，系统通过数学建模模拟了平均精度（AP）的变化趋势。

1. 可视化报告与数据导出

可视化模块采用多子图布局，同步呈现检测实况、预警状态、性能评估柱状图以及模拟PR曲线。最后，系统会将每个检测目标的ID、置信度以及具体的像素坐标写入特定的文本文件中，实现检测数据的闭环管理。

使用方法

1. 启动MATLAB并进入项目所在的工作目录。
2. 确保已准备好待检测图像（如缺失则系统会自动生成合成实验背景）。
3. 运行主程序脚本。
4. 程序将自动弹出可视化窗口，显示实时检测效果与评估指标。
5. 检查生成的检测报告文本文件以获取详细的坐标数据。