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基于MATLAB的实时多类别目标检测系统
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB和预训练深度学习模型，实现从图像或视频流中实时检测多个目标类别。系统能自动识别并定位目标，以边界框、类别标签和置信度评分直观展示检测结果，适用于实时监控和图像分析场景。
详 情 说 明
基于MATLAB的实时多类别目标检测系统
项目介绍
本项目利用MATLAB平台，构建了一个高效的实时多类别目标检测系统。系统基于预训练的深度学习卷积神经网络模型，能够对输入的静态图像或动态视频流进行实时分析，准确识别并定位其中的多个目标类别。系统不仅提供直观的可视化检测结果（包括边界框、类别标签和置信度评分），还能生成结构化的检测数据与详细的文本报告，满足实验记录与数据分析的需求。核心技术涉及深度学习、卷积神经网络以及图像处理与计算机视觉领域。
功能特性
- 多源输入支持：可处理静态图像（JPEG, PNG, BMP等）或视频流（实时摄像头捕捉或本地MP4, AVI文件）。
- 实时多类别检测：利用高性能预训练深度学习模型，对图像中的多种目标进行快速识别与定位。
- 丰富的结果输出：
使用方法
- 环境准备：确保MATLAB已正确安装，并满足下述系统要求。将项目文件添加到MATLAB路径中。
- 运行主程序：在MATLAB命令窗口中执行主脚本。
- 选择输入源：根据程序提示，选择使用摄像头进行实时检测，或指定一个图像/视频文件进行处理。
- 查看与获取结果：系统将自动显示可视化检测结果。检测完成后，结构化的数据表格和文本报告将保存于指定目录或输出至工作区，供进一步分析使用。
系统要求
- 软件要求：
- 硬件建议：
文件说明
主入口文件负责协调整个目标检测流程的执行。它具体实现了系统初始化和参数配置、交互式获取用户指定的输入源（摄像头或文件）、调用预训练的深度神经网络模型对输入数据进行推理分析、将检测结果（边界框、类别、置信度）实时覆盖显示于原画面之上、将检测信息整理为结构化的数据表格，并根据用户需求生成汇总性的文本报告等核心功能。
