视频流多目标跟踪实施方案
要实现稳定的实时多目标跟踪，需要结合RF-DETR与跟踪算法：
- 基础整合方案：在视频检测代码中添加ByteTrack跟踪器（需安装supervision[tracking]），示例：
annotated_frame = sv.BoxAnnotator().annotate(frame, detections)
tracker = sv.ByteTrack()
tracked_detections = tracker.update(detections) - 性能优化技巧：开启模型缓存（model.enable_cache()）可提升20%视频处理速度
- 跨帧关联策略：设置tracker参数match_thresh=0.8（降低ID切换频率）
- 硬件加速方案：使用TensorRT加速转换后的ONNX模型（需搭配NVIDIA DeepStream SDK）
扩展建议：对于密集场景，可修改RF-DETR的NMS阈值（nms_thresh=0.6）减少漏检，同时配合跟踪器的kalman滤波补偿。
この答えは記事から得たものである。RF-DETR：リアルタイム視覚物体検出のためのオープンソースモデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 在视频监控场景中如何实现RF-DETR的实时多对象跟踪？
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