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基于MATLAB的多特征融合运动目标实时跟踪与检测系统
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资 源 简 介
本MATLAB系统实现视频流中多运动目标的实时检测与连续跟踪，采用多特征融合技术适应光照变化、目标形变及遮挡。内置优化算法确保高精度与稳定性，适用于监控分析、智能交通等场景。
详 情 说 明
基于多特征融合的运动目标实时跟踪与检测系统
项目介绍
本项目是一个针对视频流中运动目标进行实时识别与连续跟踪的系统。它综合运用了多种计算机视觉与目标跟踪技术，能够有效应对光照变化、目标形变及部分遮挡等复杂场景。系统支持多目标同时检测与跟踪，具备高稳定性和精确性，可广泛应用于监控视频分析、智能交通、人机交互等领域。功能特性
- 实时检测与跟踪: 对标准视频文件或实时摄像头视频流进行运动目标检测与连续跟踪。
- 多目标处理: 支持场景中多个运动目标的同步识别与轨迹跟踪。
- 复杂场景适应: 结合背景差分与帧间差分法，适应动态背景变化；通过特征融合提升对目标形变和部分遮挡的鲁棒性。
- 轨迹关联与滤波: 使用Kalman滤波预测目标位置，并采用匈牙利算法进行多目标轨迹的最优关联，保证跟踪连续性。
- 目标分类: 集成HOG特征与SVM分类器，实现对运动目标形态的识别与分类。
- 可视化与数据输出: 实时显示带跟踪框和轨迹线的视频画面，并输出目标运动参数日志及系统分析报告。
使用方法
- 环境准备: 确保满足下文“系统要求”中的软硬件环境。
- 数据输入: 准备待处理的视频文件或连接摄像头。如需模型微调，可准备预标注数据集。
- 运行系统: 执行主程序文件。系统将自动初始化并开始处理输入视频流。
- 结果获取: 处理过程中，实时跟踪画面将在窗口显示。处理完成后，将在指定目录生成CSV格式的运动参数日志和TXT格式的分析报告。
系统要求
- 软件环境: MATLAB R2018a或更高版本，需安装Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox。
- 硬件建议: CPU主频2.5GHz以上，内存不小于8GB。对于高清视频流或多目标复杂场景，推荐使用更高配置以保障实时性。
