在现代视频监控系统中，实时视频流的队列管理是一个关键功能，它允许系统根据对象的跟踪来有效管理队列。这种系统可以应用于多种场景，比如交通监控、人群计数、零售分析等。本文将介绍一个基于对象跟踪的实时视频流队列管理系统，包括其主要功能、使用方法和代码实现。
该系统的核心是一个名为QueueManager的类，它继承自BaseSolution。这个类负责初始化队列管理所需的区域，并在每一帧视频流中重置计数器、提取跟踪信息、绘制区域和对象的边界框，并存储跟踪历史。
系统的主要功能包括：
要使用这个系统，首先需要创建QueueManager类的实例，并传入必要的参数。然后，通过调用process_queue方法来处理输入的视频流图像。这个方法将执行上述所有功能，并返回处理后的图像，以便进一步使用。
以下是QueueManager类和process_queue方法的代码实现。
class QueueManager(BaseSolution):
def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.initialize_region()
self.counts = 0 # 队列计数信息
self.rect_color = (255, 255, 255) # 矩形颜色
self.region_length = len(self.region) # 存储区域长度以供后续使用
def process_queue(self, im0):
self.counts = 0 # 每帧重置计数
self.annotator = Annotator(im0, line_width=self.line_width) # 初始化标注器
self.extract_tracks(im0) # 提取跟踪
self.annotator.draw_region(reg_pts=self.region, color=self.rect_color, thickness=self.line_width*2) # 绘制区域
for box, track_id, cls in zip(self.boxes, self.track_ids, self.clss):
self.annotator.box_label(box, label=self.names[cls], color=colors(track_id, True))
self.store_tracking_history(track_id, box) # 存储跟踪历史
self.annotator.draw_centroid_and_tracks(self.track_line, color=colors(int(track_id), True), track_thickness=self.line_width)
track_history = self.track_history.get(track_id, [])
prev_position = track_history[-2] if len(track_history) > 1 else None
if self.region_length >= 3 and prev_position and self.r_s.contains(Point(self.track_line[-1])):
self.counts += 1 # 显示队列计数
self.annotator.queue_counts_display(f"Queue Counts: {str(self.counts)}", points=self.region, region_color=self.rect_color, txt_color=(104, 31, 17))
self.display_output(im0) # 显示输出
return im0 # 返回输出图像以供进一步使用