#ll-lib-file=/opt/nvidia/deepstream/deepstream-5.0/lib/libnvds_mot_iou.so

#ll-lib-file=/opt/nvidia/deepstream/deepstream-5.0/lib/libnvds_nvdcf.so

ll-lib-file=/opt/nvidi" />

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[tracker]

時(shí)間：2022-03-15 01:06:01 | 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

時(shí)間：2022-03-15 01:06:01 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

參數(shù)組下方，有這樣的三行參數(shù)：



#ll-lib-file=/opt/nvidia/deepstream/deepstream-5.0/lib/libnvds_mot_iou.so

#ll-lib-file=/opt/nvidia/deepstream/deepstream-5.0/lib/libnvds_nvdcf.so

ll-lib-file=/opt/nvidia/deepstream/deepstream-5.0/lib/libnvds_mot_klt.so



前面加上#號(hào)的就是處于關(guān)閉的狀況，請先將[tracker]切回enable=1的開啟狀態(tài)，接下來請自行加減#的位置以切換追蹤器的選擇，分別測試這三個(gè)追蹤器的不同之處，包括識(shí)別性能與追蹤能力。



這部分必須直接在視頻中體驗(yàn)，因此就不截屏顯示。測試結(jié)果可以感受到 IOU 追蹤器的性能最好，可達(dá)到 200FPS 左右，但是同一物件的編號(hào)并不是太穩(wěn)定，而 NVDCF 追蹤器的編號(hào)最為穩(wěn)定，但性能大概只有 IOU 的 1/4，最多只能承受 2 路視頻的實(shí)時(shí)分析。



KLT 算法總體性能可達(dá)到 160FPS，可以支持到8路以內(nèi)的實(shí)時(shí)識(shí)別，追蹤能力也比 IOU 好不少，不過這個(gè)算法對 CPU 的占用率比較高，是這個(gè)算法的主要缺點(diǎn)。該如何選擇需要看實(shí)際的場景與計(jì)算設(shè)備的資源而定。



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