使用matlab，将一段视频切割成图像序列，将得到的图像序列进行场景分离，提取出前景目标，对前景目标的物体进行区域标记和定位，实现目标跟踪。通过特征提取、处理与识别模型，智能识别目标。用bounding box 标识目标位置。将图像序列连接成视频，并且给出详细代码.matlab版本是R2021a。

实现视频切割成图像序列可以使用`VideoReader`和`readFrame`函数，代码如下：

video = VideoReader('your_video_file.mp4'); % 读取视频文件
frame_rate = video.FrameRate; % 获取视频帧率
num_frames = video.NumFrames; % 获取视频总帧数

for i = 1:num_frames
    frame = readFrame(video); % 读取一帧
    imwrite(frame, sprintf('frame_%04d.jpg', i)); % 保存为图像
end

场景分离可以使用常见的背景减除算法，如`vision.ForegroundDetector`函数，代码如下：

foregroundDetector = vision.ForegroundDetector('NumGaussians', 3, 'NumTrainingFrames', 50); % 创建前景检测器
for i = 1:num_frames
    frame = imread(sprintf('frame_%04d.jpg', i)); % 读取一帧
    foregroundMask = step(foregroundDetector, frame); % 获取前景掩膜
    imwrite(foregroundMask, sprintf('foreground_%04d.jpg', i)); % 保存前景图像
end

对前景目标进行区域标记和定位可以使用`bwlabel`和`regionprops`函数，代码如下：

for i = 1:num_frames
    foregroundMask = imread(sprintf('foreground_%04d.jpg', i)); % 读取前景掩膜
    [labeledImage, numRegions] = bwlabel(foregroundMask); % 对前景掩膜进行区域标记
    props = regionprops(labeledImage, 'BoundingBox'); % 获取每个区域的边界框
    for j = 1:numRegions
        bbox = props(j).BoundingBox; % 获取边界框
        % 在原图像上绘制边界框
        frame = imread(sprintf('frame_%04d.jpg', i)); % 读取原图像
        frame = insertShape(frame, 'Rectangle', bbox, 'LineWidth', 2, 'Color', 'r'); 
        imwrite(frame, sprintf('result_%04d.jpg', i)); % 保存结果图像
    end
end

特征提取、处理与识别模型可以根据具体需求进行选择和实现，常见的方法包括Haar特征、HOG特征、SIFT特征、SURF特征等。

最后，将图像序列连接成视频可以使用`VideoWriter`和`writeVideo`函数，代码如下：

outputVideo = VideoWriter('result_video.mp4', 'MPEG-4'); % 创建输出视频对象
outputVideo.FrameRate = frame_rate; % 设置输出视频帧率
open(outputVideo); % 打开输出视频对象
for i = 1:num_frames
    frame = imread(sprintf('result_%04d.jpg', i)); % 读取结果图像
    writeVideo(outputVideo, frame); % 写入输出视频
end
close(outputVideo); % 关闭输出视频对象

以上是大致的代码实现流程，具体实现还需要根据具体需求进行修改和完善。