基于matlab的行人和车辆检测系统
【目标检测】基于计算机视觉,含GUI界面
算法:二帧差分法,三帧差分法,混合高斯建模,ViBe算法。
功能:对视频中出现的动态目标进行逐帧作差分析或ViBe算法检测,使运动的行人或汽车与背景分割出来,达到检测目的。
代码结构清晰,含有注释,运算速度快,可扩展。
项目介绍:基于MATLAB的行人和车辆检测系统
项目概述
随着智能监控技术的发展,行人和车辆检测成为了计算机视觉领域的重要课题。本项目旨在开发一个基于MATLAB的行人和车辆检测系统,采用多种背景减除技术(包括二帧差分法、三帧差分法、混合高斯建模以及ViBe算法),并通过图形用户界面(GUI)提供友好的交互体验。系统能够实时处理视频流,自动检测视频中的动态目标,并将其从静态背景中分离出来,从而实现行人和车辆的有效识别。
目标检测方法简介
- 二帧差分法:通过对连续两帧图像进行像素级别的差分,可以检测出变化的部分,进而发现运动物体。
- 三帧差分法:与二帧差分类似,但考虑的是连续三帧之间的差异,这种方法可以减少由于光照变化导致的误检。
- 混合高斯建模:采用统计学方法来建模背景,每个像素点由多个高斯分布组成,可以更好地适应复杂环境下的背景变化。
- ViBe算法:一种基于像素级的背景建模方法,通过维护每个像素的历史样本集合来估计背景,适用于多变的背景场景。
功能特性
- 实时视频处理:系统能够实时分析视频流,快速响应视频中的动态变化。
- 动态目标检测:通过上述算法,系统能够有效检测视频中的行人和车辆,并将其与背景分离。
- GUI界面:使用MATLAB GUI工具箱开发的用户界面,提供直观的操作体验。
- 灵活配置:用户可以根据实际应用场景选择合适的背景减除算法,并调整相应的参数。
- 代码清晰易懂:所有代码均附有详细注释,便于理解和后续的扩展与维护。
技术栈
- MATLAB:用于开发整个系统,包括算法实现、视频处理和GUI界面设计。
- 背景减除技术:二帧差分法、三帧差分法、混合高斯建模、ViBe算法等。
系统架构
- 视频输入:系统接收来自摄像头或预录视频的输入。
- 背景建模:根据所选算法建立背景模型。
- 前景提取:通过背景减除技术提取前景区域,即运动的目标。
- 目标检测:进一步处理前景区域,确定具体的目标位置。
- 结果显示:在GUI界面上展示检测结果,并允许用户进行进一步的操作。
关键代码示例
下面给出一个简单的MATLAB代码片段,演示如何使用二帧差分法进行背景减除:
1% 初始化视频捕获设备
2video = VideoReader('input_video.mp4');
3
4% 初始化视频写入设备
5outputVideo = VideoWriter('output_video.avi');
6open(outputVideo);
7
8% 读取第一帧作为参考帧
9refFrame = readFrame(video);
10refGray = rgb2gray(refFrame);
11
12while hasFrame(video)
13 % 读取下一帧
14 frame = readFrame(video);
15 grayFrame = rgb2gray(frame);
16
17 % 对比当前帧和参考帧
18 diffImg = imabsdiff(grayFrame, refGray);
19
20 % 应用阈值处理
21 bwImg = graythresh(diffImg); % 自动确定阈值
22 bwImg = im2bw(diffImg, bwImg);
23
24 % 结果可视化
25 figure;
26 imshow(bwImg);
27 title('Detected Moving Objects');
28
29 % 更新参考帧
30 refGray = grayFrame;
31
32 % 写入输出视频
33 writeVideo(outputVideo, bwImg);
34end
35
36close(outputVideo);
应用场景
- 安全监控:用于城市监控、商场、银行等场所的安全防范。
- 交通管理:帮助交通管理部门实时监测道路状况,提高交通安全。
- 智能零售:应用于商店内顾客流量分析,提高店铺运营效率。
- 智能家居:用于家庭安全监控系统,提升家居安全性。