基于matlab的运动目标检测与跟踪算法研究视频讲解 项目简介：https://blog.csdn.net/babyai996/article/details/124091328 项目下载：https://download.csdn.net/download/babyai996/83434868

该论文是基于双目立体视觉的运动目标检测与跟踪

视频运动目标检测及跟踪算法测试平台设计与实现视频运动目标检测及跟踪算法测试平台设计与实现视频运动目标检测及跟踪算法测试平台设计与实现

运算速度尚可，win10的64位系统，vs2015+opencv3.4，直接可运行，只需要改变视频读入的路径即可

运动目标检测与跟踪matlab代码SFND RADAR目标生成和检测 在本课程中，我们将详细讨论雷达对自动驾驶汽车产生感知所需要的过程。 从头开始，我们将基于雷达的基本原理进行构建。 我们将介绍信号传播和目标响应生成。 然后，我们将深入研究定位目标实时所需的Range Doppler生成。 我们将在MATLAB中编写代码以生成目标场景，创建FMCW波形，然后使用诸如FFT，CFAR之类的处理技术创建距离多普勒地图（RDM）。 对于项目的第二部分，我们将使用基于MATLAB的Driving Scenario Simulator进行部署，以部署多对象跟踪和聚类并研究结果。 本地运行的依赖项 要完成该项目，您还需要在计算机上下载MATLAB（如果尚未下载）。 首先，您可以按照以下步骤操作： 如果您还没有MathWorks帐户，请创建一个。 在继续执行步骤2之前，请确保验证电子邮件（检查垃圾邮件/垃圾邮件文件夹）。 下载安装程序。 运行安装程序–它会指导您完成适用于您的操作系统的步骤。

在研究灰度平面帧差法的基础上,提出了一种基于RGB颜色空间色变帧差法的运动目标检测方法,算法对彩色视频帧在RGB 3个平面上分别进行相邻两帧帧差计算,比较每个像素点RGB 3个平面像素值的变化是否同向并分别进行叠加计算,所得帧差图像中的运动目标图像更清晰、噪点更突出,使前景图像与背景图像更容易分离,后续的二值化、滤波、填充及膨胀腐蚀等形态学处理更加容易。在Labview软件平台上,采用上述算法与Camshift算法联合实现了对矿井运动目标的检测和跟踪。现场测试结果表明:该联合算法可以完成对矿井运动目标的实时、准确检测与跟踪,还可与矿井现有安全生产监测监控系统实现联动,可最大限度地确保矿井生产安全。

经过调试 运动目标检测与跟踪,包括目标定位,匹配与跟踪c++

可以检测行人和车辆，MATLAB的版本是R2017b，

视频运动目标的检测与跟踪技术，作为计算机视觉研究领域的核心课题之一，融 合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制以及计算机等若干领域的先进技术， 并在军事制导、视频监控、机器人视觉导航、人机交互、医疗诊断以及气象分析等方 面都有广泛的应用。视频运动目标检测与跟踪的研究目的是模拟人类视觉运动感知功 能，赋予机器辨识视频序列图像中运动目标的能力，为视频分析和理解提供重要的数 据依据。

动态背景下运动目标检测与跟踪算法研究，汪尚，黄朝兵，视频中运动目标检测与跟踪在机器人视觉、智能监控和自动驾驶等领域有广泛的应用前景。本文工作是分析处理由于摄像机运动引起背景