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) - Dicas de otimização de desempenho：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。
Essa resposta foi extraída do artigoRF-DETR: um modelo de código aberto para detecção de objetos visuais em tempo realO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 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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