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该项目展示了一套端到端的实时边缘视觉处理流程，结合了目标检测、多目标跟踪和基于像素的运动估计技术，仅在物体实际移动时可靠地捕捉图像(或录制视频)，且可选择性地仅记录用户自定义区域内的动态内容。
在树莓派AI摄像头中，使用NanoDet目标检测模型、BYTETracker实现稳定的目标识别，并结合一个基于时间像素变化计算运动边界框的运动模块，该应用将“检测结果”与“xc官方网站运动”进行匹配，以决定何时触发录像。最终得到的是一种实用的运动传感器，其性能优于原始帧差法，且比持续录像更高效。
基于像素差异的经典运动传感器容易产生噪声：光照变化、阴影和相机噪点都可能触发误报。另一方面，纯粹的物体检测可能会持续“开启”，即使物体静止时也会保存帧数。
•区域功能可让您将触发器限制在特定区域(例如，您的门口、走廊或装卸区)。
最终成果是一款轻量级边缘应用，仅在需要时捕获证据(图像)或录制片段(视频)，从而减少存储空间、降低误报率，并使事件审核更加便捷。
•模型推理(目标检测)在每一帧上运行NanoDet，以生成边界框、类别ID和置信度分数。
•检测过滤通过应用置信度阈值和可选的类别过滤器(例如，仅保留“人”)来减少噪声。
•对象跟踪(BYTETracker)为跨帧的检测结果分配持久性ID，使系统能够对“同一物体”进行时间上的推理。
•运动估计(像素变化 → 运动框)通过分析帧间像素变化来计算运动边界框。
•区域门禁(可选)将检测/运动检查限制在从JSON文件加载的用户自定义多边形区域内。
•匹配 + 触发逻辑：将跟踪的检测结果与运动框进行匹配，当条件满足时触发图像采集(或视频录制)。
BYTETracker 模块通过分配持久的跟踪 ID 来稳定检测结果，使其随时间保持一致。
这一点很重要，因为运动触发通常需要时间逻辑(“连续N帧移动”、“连续N帧未移动”)，而当对象具有稳定ID时，这种逻辑会容易得多。
现在 motion_detections 表示被检测到且正在移动的对象(可选地在区域内移动)。
check() 函数实现了触发规则。简而言之，当以下情况发生时即可触发：
未检测到运动，且运动在阈值处保持恒定(即“仅运动”回退模式)，或一个跟踪对象被匹配为持续移动足够长时间(例如，运行时间 10 帧)，并且相同的ID不会重复触发，除非离开或重置。
要更改监控区域，请编辑 example.json，或直接使用两种工具之一来编辑点位：
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