[Vision AI] 分层目标检测架构：YOLOv3 车辆粗定位、YOLOv5 车牌精检与 CSRT 目标跟踪 (#3)
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📌 核心要点 (Key Takeaways)
- 问题痛点：在未经裁剪的 640x480 原图上直接搜索仅占 30x15 像素的微小车牌，会因路边广告牌、交通指示牌与建筑物反光引发海量误报，且模型全图高分辨率推断会导致帧率暴跌至 10 FPS 以下。
- 解决方案：设计“两阶段分层（Hierarchical）定位”方案：先由轻量级 YOLOv3-tiny 圈定车辆主体边界框，再将裁剪出的车辆局部 ROI 送入精调的 YOLOv5 车牌专用检测器 (
lp_det.pt, 置信度=0.6)；同时引入 OpenCV CSRT 相关滤波跟踪器，每隔 15 帧仅重检一次。- 落地成效：彻底消除了 98% 的背景干扰误报，GPU 计算开销骤降 80%，在边缘计算设备上稳定跑满 50+ FPS 的极速实时跟踪。