从视频源中检测和提取物体（如人或车辆）涉及计算机视觉技术、机器学习模型和后处理的组合。 该过程通常从使用对象检测模型（例如 YOLO（你只看一次）、SSD（单次检测器）或 Faster R-CNN）分析单个视频帧开始。 这些模型在标记数据集上进行训练，以识别图像中的特定对象类别。 对于视频，每个帧都被视为静态图像，模型会生成检测到的对象周围的边界框以及置信度分数。 例如，YOLOv8 模型可能会以 30 FPS 的速度处理帧，并输出置信度为 95% 的汽车边界框的坐标。 OpenCV 或 FFmpeg 通常用于将视频流解码为帧以进行处理。
检测后，应用跟踪算法（如 SORT（简单在线和实时跟踪）或 DeepSORT）来保持帧之间的一致性。 这些算法使用运动预测（例如，卡尔曼滤波器）或外观特征（例如，重新识别嵌入）将连续帧之间检测到的对象相关联。 例如，如果一个人在一帧中移动到树后，DeepSORT 可能会使用他们之前帧中的衣服颜色来在他们重新出现时重新识别他们。 跟踪减少了冗余计算，并有助于生成对象的轨迹。 开发人员经常使用 torchvision 进行检测，并使用 motpy 或 norfair 进行跟踪，将它们集成到按顺序处理帧的管道中。
最后，对象提取涉及隔离检测到的区域以进行存储或进一步分析。 这可能意味着从帧中裁剪边界框并将它们保存为图像，或者为特定对象创建子视频。 例如，从交通摄像头馈送中提取所有汽车区域可能涉及保存带有时间戳和坐标等元数据的裁剪图像。 像 FFmpeg 这样的工具或 Python 的 PIL 库处理图像操作，而数据库或云存储管理提取的数据。 帧跳过（处理每隔 n 帧）或模型量化等优化可以提高实时应用程序的性能。 边缘设备可能会使用 TensorRT 或 ONNX Runtime 来加速推理，而基于服务器的系统会通过批处理进行扩展。 错误处理（例如，过滤低置信度检测或合并重叠框）可确保干净的输出。