matlab代码实现行人检测加跟踪

资 源 简 介

matlab代码实现行人检测加跟踪

详 情 说 明

行人检测与跟踪是计算机视觉中的核心任务，广泛应用于安防监控、自动驾驶等领域。基于Matlab的实现方案为初学者提供了直观的学习路径。

检测阶段通常采用以下技术路线： 预处理：对输入视频帧进行去噪和光照归一化，提升后续处理鲁棒性 特征提取：经典方法使用HOG（方向梯度直方图）描述人体轮廓特征 分类识别：通过预训练的SVM分类器判断区域是否包含行人

跟踪阶段主要解决两个挑战： 多目标关联：使用匈牙利算法等匹配相邻帧的检测框 运动预测：卡尔曼滤波估计行人下一帧位置，减少漏检影响

Matlab的优势在于其封装好的计算机视觉工具箱，例如： vision.PeopleDetector对象可直接调用HOG+SVM检测器 MultiObjectTracker实现数据关联与轨迹维护 可视化工具能实时标注跟踪框和运动路径

学习建议：掌握基础后可以尝试改进方向，如融合深度学习检测模型（YOLO等），或加入Re-ID特征提升跨镜头跟踪能力。注意实际场景中遮挡处理和误检过滤是关键难点。