技术原理
YOLO算法
YOLO (You Only Look Once) 是一种先进的实时对象检测算法，将对象检测视为回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率。相比传统方法，YOLO实现了更高的检测速度和准确率。
ONNX模型
ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种开放的模型格式，允许在不同框架之间转换和运行模型。我们的工具使用ONNX格式，确保模型在不同硬件和软件环境中的兼容性和性能。
OpenCV集成
OpenCV提供强大的计算机视觉库，用于图像处理、特征提取和视频分析。我们的工具深度集成OpenCV，实现高效的图像预处理和后处理，提升整体推理性能。
运动跟踪技术
运动跟踪是计算机视觉的重要应用，通过分析连续帧间的对象位置变化，实现对运动物体的轨迹预测和行为分析。我们的算法优化了跟踪精度和实时性，适用于多种应用场景。
DirectML 硬件加速
DirectML (Direct Machine Learning) 是微软推出的高性能硬件加速推理API。我们的工具利用DirectML实现跨厂商GPU（NVIDIA/AMD/Intel）的统一加速，显著提升模型推理速度，尤其适合实时视觉处理任务。
多目标跟踪与数据关联
采用先进的MOT (Multi-Object Tracking) 算法，结合卡尔曼滤波与匈牙利算法，解决多目标场景下的数据关联问题。通过运动模型与外观特征的融合，有效处理目标遮挡、消失与重现等复杂情况。