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    [tracker]

    时间：2022-03-15 01:06:01 | 来源：行业动态

    时间：2022-03-15 01:06:01 来源：行业动态

    参数组下方，有这样的三行参数：



    #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#号的就是处于关闭的状况，请先将[tracker]切回enable=1的开启状态，接下来请自行加减#的位置以切换追踪器的选择，分别测试这三个追踪器的不同之处，包括识别性能与追踪能力。



    这部分必须直接在视频中体验，因此就不截屏显示。测试结果可以感受到 IOU 追踪器的性能最好，可达到 200FPS 左右，但是同一物件的编号并不是太稳定，而 NVDCF 追踪器的编号最为稳定，但性能大概只有 IOU 的 1/4，最多只能承受 2 路视频的实时分析。



    KLT 算法总体性能可达到 160FPS，可以支持到8路以内的实时识别，追踪能力也比 IOU 好不少，不过这个算法对 CPU 的占用率比较高，是这个算法的主要缺点。该如何选择需要看实际的场景与计算设备的资源而定。



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