基于光流场的交通汽车检测与跟踪Matlab代码分享

基于Matlab实现运动目标检测跟踪是一种常见的视频处理技术，识别并追踪视频中的运动对象。以下是实现该技术的主要步骤和代码示例： 1. 导入视频并预处理 在Matlab中，使用VideoReader函数读取视频文件，通过遍历每一帧来提取目标。 video = VideoReader('example_video.mp4'); frame = readFrame(video); 2. 背景建模与运动检测 利用背景差分法检测运动目标，选取初始帧作为背景，后续帧减去背景图像以突出运动区域。 background = frame; moving_objects = abs(frame - backg

优化视频图Matlab代码

该MATLAB m文件专为目标跟踪而设计，适用于matlab2008版本。在提供的交通视频中，白车和黑车的跟踪表现显著，尽管黑车可能会被屏蔽。附件包含m文件和视频本身。在观看视频时，请注意MATLAB movie player中的播放按钮。检测到的汽车将显示一个红点，详细可见1111.jpg图片。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个Matlab仿真领域

这个程序实现了基于粒子滤波的检测前跟踪算法，粒子滤波是一种非线性滤波方法，用于弱小目标的跟踪。该算法特别适用于雷达系统中的弱小目标检测和跟踪任务。

这个存储库包含支持ISCAS 2018论文的代码，用于基于事件的传感器的FPGA光流。代码位于Matlab文件夹中，提供了用于完全精确实现平面拟合算法的脚本“full_precision_plane_fit”，以及用于仿真每个模块的“verify_vhdl_simulations”。

基于差分背景的运动目标检测与跟踪算法 算法概述: 该算法适用于静态场景下的运动目标检测与跟踪任务。其核心思想是利用当前帧与背景图像的差异来检测运动目标。 主要步骤: 背景建模: 获取一段时间的视频序列，通过统计方法建立稳定的背景模型。 差分图像计算: 将当前帧与背景模型进行差分运算，得到包含运动目标信息的差分图像。 目标分割: 对差分图像进行阈值分割，提取出运动目标区域。 形态学处理: 对分割后的目标区域进行形态学操作，例如腐蚀、膨胀等，以消除噪声和连接断裂的目标区域。 目标跟踪: 利用目标的特征信息，例如位置、大小、形状等，对目标进行跟踪。 Matlab实现: 可以使用Matlab提供

Matlab代码用于交通标志的检测和识别，通过图像压缩技术提升系统效率和准确性。

这个MATLAB练习利用语音峰值跟踪技术，在浊语音区域检测和跟踪倒谱中的峰值，实现音高周期的精确检测。该检测器针对每一帧语音应用次级倒谱峰值检测器，有效解决由于基音周期倍增或减半等效应及相关现象引起的误差。