rk3588 yolov11 跟踪

### RK3588 平台上使用 YOLOv11 进行目标跟踪

#### 环境准备与配置
在RK3588平台上部署YOLOv11并实现目标跟踪，首先需要完成环境配置。这包括安装必要的依赖库以及设置开发工具链。具体来说，需确保操作系统支持CUDA和TensorRT加速计算，并正确安装Python及其相关机器学习框架如PyTorch等[^1]。

#### 模型转换与优化
由于YOLOv11并非官方名称，假设是指最新的YOLO版本（例如YOLOv8），则应先下载预训练权重文件并将模型转化为适合RKNN运行的形式。此过程可能涉及ONNX中间表示法作为桥梁来简化不同框架间的互操作性。之后利用Rockchip提供的工具包进一步压缩量化处理以适应嵌入式设备性能特点[^2]。

#### 实现高效的目标跟踪算法集成
针对可能出现的跟踪延迟问题——即检测速度较快而特征提取耗时较长造成视觉上卡顿的情况，在设计阶段就要考虑引入更高效的关联机制比如SORT (Simple Online and Realtime Tracking) 或 DeepSort 来弥补这一不足之处。这些方法可以在保持较高精度的同时减少每次更新所需的时间开销[^3]。

from yolov11 import YOLOv11
import cv2
from deep_sort_realtime.deepsort_tracker import DeepSort

def main():
    yolo_model = YOLOv11()
    tracker = DeepSort(max_age=30, n_init=2)

    cap = cv2.VideoCapture(0)
    
    while True:
        ret, frame = cap.read()

        detections = yolo_model.detect(frame)
        
        tracks = tracker.update_tracks(detections, frame=frame)

        for track in tracks:
            if not track.is_confirmed():
                continue
            
            bbox = track.to_tlbr().astype(int)
            
            cv2.rectangle(frame, tuple(bbox[:2]), tuple(bbox[2:]), color=(0, 255, 0), thickness=2)
        
        cv2.imshow('Tracking', frame)
        
        key = cv2.waitKey(1)
        if key & 0xFF == ord('q'):
            break
    
if __name__ == '__main__':
    main()