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MATLAB多目标混合粒子滤波跟踪系统
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资 源 简 介
本MATLAB项目实现多目标跟踪的混合粒子滤波算法，融合Kalman滤波的精确性与粒子滤波的鲁棒性，通过重要性采样与协同估计策略，在复杂场景下持续追踪多个运动目标轨迹。系统支持动态模型适配与实时状态更新。
详 情 说 明
多目标混合粒子滤波跟踪系统
项目介绍
本项目实现了一种基于混合粒子滤波算法的多目标跟踪系统。该系统通过结合Kalman滤波的数学严谨性与粒子滤波的高鲁棒性，采用重要性采样与状态估计协同策略，能够在复杂环境下（如目标重叠、遮挡和非线性运动）实现对多目标运动轨迹的连续精确跟踪。系统支持视频序列或实时摄像头数据流输入，并输出目标的跟踪ID、位置、速度以及可视化轨迹。功能特性
- 混合滤波架构：融合Kalman滤波与粒子滤波优势，提升状态估计的准确性与稳定性
- 多目标数据关联：采用先进的数据关联技术，有效处理目标交叉与遮挡场景
- 动态重采样机制：根据粒子权重动态调整采样策略，防止粒子退化问题
- 非线性运动适应：能够准确跟踪具有非线性运动特性的目标
- 多源数据融合：支持视觉数据与传感器数据（如IMU）的融合输入
- 性能评估输出：提供MOTA、MOTP等多目标跟踪评估指标
使用方法
- 数据准备：准备视频序列或配置实时摄像头输入，准备目标检测结果文件（如YOLO/SSD输出）
- 参数配置：根据跟踪场景调整粒子数量、重采样阈值等参数
- 系统运行：执行主程序启动跟踪流程
- 结果获取：系统将输出跟踪结果文件（含目标ID、位置、速度）和可视化轨迹图像
- 性能评估：可选运行评估模块计算跟踪精度指标
系统要求
- 操作系统：Windows/Linux/macOS
- 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
- 内存需求：建议8GB以上，具体取决于目标数量和视频分辨率
- 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox
文件说明
主程序文件实现了系统的核心跟踪流程，具体包括：初始化跟踪参数与滤波器设置，读入视频序列和目标检测数据，对每一帧图像进行多目标状态预测与更新，执行粒子权重计算和重采样操作，完成目标轨迹关联与ID管理，最终输出跟踪结果并进行可视化展示。相 关 资 源
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