运动追踪
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MATLAB人体运动轨迹追踪仿真系统：背景差分与轮廓分析技术实现
本项目基于MATLAB实现人体运动轨迹的自动追踪仿真，集成视频预处理、背景差分建模与轮廓分析算法。系统支持AVI视频输入，自动适配帧率与尺寸，通过动态目标检测与轨迹分析输出运动路径，适用于运动分析研究。 -
MATLAB实现基于无迹粒子滤波的单目标运动追踪仿真系统
本项目利用MATLAB开发了UPF算法，实现二维平面单目标运动轨迹的高效追踪。系统整合非线性动态与观测模型，在噪声环境下有效提升状态估计精度，适用于目标跟踪、导航和机器人定位等应用场景。代码结构清晰，便于进一步扩展与教学研究。 -
基于多帧融合差分法的实时运动目标检测系统
本系统针对传统三帧差法在运动目标检测中存在的空洞现象、边缘模糊以及对环境噪声和光照变化敏感等缺陷进行了深度优化与改进。通过引入多帧融合差分机制，系统不再仅仅依赖相邻的三帧图像，而是利用一定时间窗内的多帧序列进行加权融合计算，提取更稳定的背景基准与运动增量特征。 在具体实现过程中，系统首先对实时获取的视频流或本地视频序列进行预处理，包括灰度化转换与高斯滤波去噪，以降低采集设备的随机干扰。随后，采用改进的多帧差分算子，通过计算多帧间的相互关联度，生成包含更完整目标轮廓的差分图像。为了确保在不同光照强度下均能实 -
多算法融合运动物体检测系统
本系统是一个集成式的计算机视觉处理平台，核心功能在于利用MATLAB环境对动态视觉数据进行精准的目标捕捉与分析。项目实现了两种经典的运动检测算法：背景差分法与三帧差分法。背景差分法通过初始化背景模型并进行实时更新，将当前观察帧与存储的背景模型进行减法运算，能够提取出运动物体的完整形状，特别适用于背景较为固定且需要高精度目标分割的场景。三帧差分法则通过逻辑运算结合连续的三帧图像，有效解决了传统二帧差分法容易产生的“重影”和“空洞”问题，显著增强了对光照突变和背景微小波动的鲁棒性。 系统不仅提供核心算法的实现 -
基于帧间差法的运动目标检测与异常行为识别系统
本项目设计并实现了一个基于MATLAB环境的视频监控分析系统，专注于检测和识别视频中的异常行为，如打架和摔倒。系统首先引入帧间差分法，通过对连续两帧或三帧图像进行减法运算，有效地从静态背景中分离出活动的像素点，随后利用自适应阈值将差分图转化为二值化图像。为了提高检测精度，系统内嵌了形态学处理单元，包括腐蚀、膨胀以及开运算，旨在消除离散的噪声点并填补目标内部的空洞。在核心的行为识别模块中，系统构建了多维度判定模型：对于摔倒检测，利用目标外接矩形的高宽比变化和质心在垂直方向的瞬时加速度作为特征参数，当检测到高
