Implementierung der Trackers-Lösung für den Umgang mit Multikamera-Video
Um ein Tracking-System für Tracker zu implementieren, das Videoströme mit mehreren Kameras verarbeiten kann, können die folgenden Methoden verwendet werden:
- Multiprozess-ArchitekturErstellen Sie separate Verarbeitungsprozesse für jede Kameraquelle, indem Sie das Multiprocessing-Modul von Python verwenden.
- GPU-Ressourcen-ZuweisungWenn GPU-Beschleunigung verwendet wird, stellen Sie sicher, dass jeder Prozess genügend CUDA-Stream-Ressourcen erhält.
- Zentrale ID-VerwaltungEinrichtung eines zentralen Tracking-ID-Servers, um das Problem des Zielabgleichs zwischen verschiedenen Kameras zu koordinieren.
- LeistungsüberwachungEin Überwachungsmechanismus sorgt dafür, dass die Systemressourcen nicht durch zu viele Videoströme überlastet werden.
Für spezielle Implementierungen kann Middleware wie Redis in Betracht gezogen werden, um den Verfolgungsstatus kameraübergreifend zwischenzuspeichern und gemeinsam zu nutzen. Für fortgeschrittene Anwendungen, die eine kameraübergreifende Verfolgung erfordern, kann die ReID-Technologie (Re-Identification) integriert werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTrackers: Open-Source-Werkzeugbibliothek für die Verfolgung von VideoobjektenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie implementiert man Tracker, um echte Multikamera-Videoverfolgung zu ermöglichen?
