YOLOv5是Ultralytics团队推出的高效目标检测模型，包含**Nano (n)、Small (s)、Medium (m)、Large (l)**四个主要版本。各版本通过调整网络深度与宽度，平衡检测精度与推理速度，满足不同硬件平台的部署需求。注：测试环境为NVIDIA T4 GPU，输入分辨率640x640，FP16精度3.1.1 通道数变化Focus层：检测头通道：计算影响：精度与速度的

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TNN 是腾讯开发的高效深度学习推理框架，专为移动端和嵌入式设备优化。特点：高性能：通过内存优化和多线程加速，适合多平台部署。多平台支持：支持 ARM、X86、NPU 等多种硬件平台。灵活性：支持多种深度学习框架和模型格式，如 Caffe、TensorFlow。

想象我们有一张二维图片，图片里有个点，它的位置用坐标((x, y))表示。在进行图像压缩的时候，我们发现那些比较大的奇异值对图像的主要信息影响大，小的奇异值影响小。所以就保留大的奇异值以及它们对应的那些向量（也就是奇异向量），把小的奇异值扔掉，这样就能在不怎么影响图像主要内容的情况下，减少图像的数据量，实现图像压缩。)是类别©出现的先验概率，简单说就是在没看到这张图像之前，我们根据以往经验认为这个

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个基于 Apache2.0 许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了 Python、Ruby、MATLAB 等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 在 Android 开发中具有极高的应用价值，它提供了丰富的函

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本系统基于OpenCV框架，融合了经典跟踪算法与光流法，实现了视频目标跟踪与运动轨迹可视化。双重跟踪机制融合：CSRT提供稳定边界框，LK光流补充运动细节。动态轨迹衰减算法：实现运动趋势可视化。自适应帧率控制：平衡实时性与计算精度。交互式分析界面：支持ROI动态选择与暂停分析。

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