针对视频流处理，YOLOv12提供以下专业级解决方案：
1. 基础视频处理流程
- 命令行模式：
python app.py --source video.mp4 --model yolov12s.pt --track - Python API：
model.predict(source='rtsp://192.168.1.1', stream=True, tracker='bytetrack.yaml')
2. 稳定性保障技术
- 多帧融合イネーブル
--save-txt保存检测结果，通过Kalman Filter平滑轨迹 - 动态阈值::
conf=0.25（置信度阈值）配合iou=0.45（NMS阈值） - 自适应跳帧：当FPS低于20时自动启用
skip_frame=2
3. 性能优化实战
- ハードウェアアクセラレーション：T4 GPU上使用
--half启用FP16，速度提升40% - 多路并发：结合Ray框架实现4路1080P视频并行处理
- 内存映射：大视频文件采用
cv2.CAP_FFMPEG的mmap模式读取
4. 典型场景配置
- 监控安防：YOLOv12-M + DeepSORT，输入尺寸1280×720
- 车载视角：YOLOv12-L + ByteTrack，采用1920×1080分辨率
- 无人机航拍：YOLOv12-X + 5帧缓存，3840×2160输入
建议通过supervision図書館VideoSink实现带时间戳的结果回写。
この答えは記事から得たものである。YOLOv12：リアルタイム画像・ビデオターゲット検出のためのオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 在视频分析场景中，如何使用YOLOv12实现稳定的实时检测？
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