Tensorflow及其对象检测API的新手，但正在考虑改进我正在开发的项目。到目前为止，我基本上训练了两个分类器（人和车），并且我能够计算这两个分类器在给定图像时出现的次数。但是，我的主要目标是使用视频检测给定交叉路口的行人和汽车的交通数量。我有一个使用OpenCV获取视频的工作原型，并开始计算受训模型中检测到的对象（类），但它只计算该帧中的对象。它也非常挑剔并且容易丢失跟踪对象，因为它运行速度非常慢。我正在使用更快的RCNN，因为我想要一个精确的计数但我觉得这会减慢视频速度。所以我遇到两个问题：
将视频传递给脚本会以2fps的速度运行，那么我该如何改进呢？思考一个队列管道。
如何计算每个对象的唯一实例，而不仅仅是框架中显示的对象？现在我只能计算帧中的对象，但不能计算已经越过的总对象。
我已经看过使用感兴趣区域的方法，但我已经看到工作的实现是双向的我正在寻找更多功能和完全机器驱动的东西。
我可能会想到这完全错误，所以非常感谢任何指导。