该项目开发了一套基于深度学习的多目标实时识别与追踪系统，采用YOLOv5改进算法作为核心检测框架，结合DeepSORT多目标追踪技术，在MOT17基准测试中达到76.3%的MOTA指标。系统支持RTSP/ONVIF协议接入各类网络摄像设备，兼容H.264/H.265视频流解码，单GPU服务器可并行处理16路1080P视频流，平均延迟控制在150ms以内。创新性地引入注意力机制与特征重识别模块，有效解决遮挡场景下的ID切换问题，行人重识别准确率提升至92.4%。针对不同应用场景开发专用模型：交通监控版本集成车牌识别与违章检测功能，准确率98.2%；零售分析模块通过姿态估计识别顾客停留热点，支持热力图可视化；安防版本配备异常行为检测算法，对暴力行为识别率达89.7%。系统采用微服务架构设计，前端通过Vue.js实现可视化管控界面，后端使用Flask构建RESTful API，数据库采用PostgreSQL优化时空数据存储。部署方案支持Docker容器化与Kubernetes集群扩展，已成功应用于智慧城市项目，日均处理视频数据超500小时，较传统方案效率提升40倍，相关技术获2项发明专利。
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