请给一个rknn模型进行行人检测和跟踪的示例

以下是一个基于RKNN模型的行人检测和跟踪示例：

1. 准备数据集：收集一些包含行人的视频或图像，用于训练和测试模型。

2. 训练行人检测模型：使用深度学习技术训练一个行人检测模型，例如使用YOLOv3或SSD，这些模型已经在许多数据集上进行了训练，可以使用预训练模型或自己训练。

3. 将模型转换为RKNN格式：使用RKNN工具将模型转换为RKNN格式，以便在RK3399平台上运行。

4. 部署模型：将RKNN模型部署到RK3399平台上，以便进行实时行人检测。

5. 跟踪行人：使用跟踪算法，例如基于卡尔曼滤波或深度学习的跟踪器，来跟踪行人，以便在整个视频中持续检测和跟踪它们。

6. 可视化结果：将检测和跟踪结果可视化，例如将检测边界框和跟踪轨迹绘制到视频中，以便进行分析和评估。

需要注意的是，该示例仅提供了一种基本的行人检测和跟踪方法，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的调整和优化。