我在做yolov7目标检测与跟踪，我现在想要每隔一段指定时间保存一次检测结果，将相同的跟踪id的目标保存在同一个地方

在YOLOv7的目标检测与跟踪任务中，要实现在特定时间间隔保存检测结果并按跟踪ID归类的功能，你可以遵循以下步骤：

1. **检测与跟踪**：首先，在每次处理图像帧时，使用YOLOv7进行目标检测，并应用跟踪算法（如卡尔曼滤波器、IOU匹配等），给每个检测到的物体分配一个跟踪ID。

2. **时间管理**：创建一个计时器或者使用现有的库（如Python的`time.sleep()`函数和`datetime`模块），设置好你希望保存结果的时间间隔，例如每5秒或10秒一次。

3. **存储数据结构**：设计一个数据结构，比如字典或列表，其中键是跟踪ID，值是一个包含检测信息（坐标、类别等）的列表或字典。每当满足保存条件时，检查当前检测结果是否属于已知跟踪ID，如果是，添加到对应位置；如果不是新的ID，则新建一个条目。

4. **定期保存**：当达到预定时间间隔，遍历整个数据结构，将每个跟踪ID对应的数据（如CSV或JSON格式）写入到对应的文件夹，文件名可以包含时间和跟踪ID，以便后续检索和分析。

5. **清理内存**：在保存完数据后，从内存中清除过期的旧数据，释放资源，准备下一轮的检测和跟踪。

import time
from collections import defaultdict

# 初始化检测结果字典
results_dict = defaultdict(list)

def process_image(frame):
    # ...（YOLOv7目标检测和跟踪代码）
    
    # 如果满足保存条件
    if time_since_last_save >= save_interval:
        for track_id, detection in detections.items():
            results_dict[track_id].append(detection)
        save_results(results_dict)

# 实现其他辅助函数
def save_results(results_dict):
    for track_id, detection_list in results_dict.items():
        save_path = f"tracks/{track_id}_{time.strftime('%Y%m%d%H%M%S', time.localtime())}.csv"
        write_to_file(detection_list, save_path)
        # 清空已经保存的数据
        results_dict[track_id] = []

# ...（继续你的代码）