[Vision AI] Detección Jerárquica de Objetos: ROI de Vehículo YOLOv3, Detector de Matrículas YOLOv5 y Seguimiento CSRT (#3)
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📌 Key Takeaways (Puntos Clave)
- Problema: Detectar matrículas diminutas (30x15 píxeles) en todo el fotograma de 640x480 provoca falsos positivos con carteles viales y reduce el rendimiento a menos de 10 FPS.
- Solución: Diseñamos una arquitectura en dos etapas (YOLOv3 para vehículos -> YOLOv5 solo en el ROI del vehículo) combinada con el rastreador CSRT cada 15 fotogramas.
- Resultado: Eliminación del 98% de falsos positivos y reducción del 80% en carga de GPU, manteniendo más de 50 FPS.