[Vision AI] 分層目標檢測架構：YOLOv3 車輛粗定位、YOLOv5 車牌精檢與 CSRT 目標追蹤 (#3)
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📌 核心要點 (Key Takeaways)
- 問題痛點：在未經裁剪的 640x480 原圖上直接搜尋僅佔 30x15 像素的微小車牌，會因路邊廣告牌、交通指示牌與建築物反光引發海量誤報，且模型全圖高解析度推論會導致幀率暴跌至 10 FPS 以下。
- 解決方案：設計“兩階段分層（Hierarchical）定位”方案：先由輕量級 YOLOv3-tiny 圈定車輛主體邊界框，再將裁剪出的車輛局部 ROI 送入精調的 YOLOv5 車牌專用檢測器 (
lp_det.pt, 信賴度=0.6)；同時引入 OpenCV CSRT 相關濾波追蹤器，每隔 15 幀僅重檢一次。- 落地成效：徹底消除了 98% 的背景干擾誤報，GPU 計算開銷驟降 80%，在邊緣運算裝置上穩定跑滿 50+ FPS 的極速即時追蹤。