基于TensorRT和YOLOv5的QT智能监控平台:多线程并行处理与视频监控一体化管理 视频监控 (2025年)

上传者: fzzNYHYix | 上传时间: 2025-06-19 10:15:25 | 文件大小: 2.45MB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文介绍了如何通过TensorRT加速YOLOv5模型推理,并结合QT框架搭建一个高效的智能监控平台。具体来说,YOLOv5模型被转换为ONNX格式并通过TensorRT进行优化,最终封装成DLL以支持多线程多任务并行处理。QT框架则用于实现视频监控、录像回放、电子地图、日志记录和系统设置等功能。此外,文章还详细讲解了如何在QT平台上实现16路视频的同时加载和并行检测,展示了具体的代码实现。 适合人群:对智能监控系统感兴趣的开发者和技术爱好者,尤其是有一定深度学习和QT开发经验的人群。 使用场景及目标:适用于需要高效、智能监控系统的应用场景,如安防、交通监控等领域。目标是提高监控系统的实时性和准确性,同时降低硬件成本和功耗。 其他说明:文章不仅提供了理论介绍,还包括详细的代码示例,帮助读者更好地理解和应用相关技术。

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