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📌 Key Takeaways (要約)

• 課題: 640x480全体から直接小さなナンバープレートを探索すると看板等の誤検出が多発し、フレーム毎の深層学習推論はFPSを10以下に低下させます。
• 解決策: YOLOv3-tinyで車両全体を検出した後、そのROI内部でのみYOLOv5（lp_det.pt）を実行する2段階階層構造を採用。15フレーム毎の再検出とOpenCV CSRT高速トラッカーを統合しました。
• 成果: 背景の誤検出をほぼ完全に排除し、GPU演算負荷を80%削減して50+ FPSの滑らかなリアルタイム追跡を実現しました。