我正在做一个项目，该项目需要我在连接到 Beagleboard xm 的网络摄像头的实时视频中检测和跟踪一个人。我已经在像素域中使用 Opencv 完成了这项任务。板上的结果非常准确，但速度极慢。许多人建议我离开像素域并在 h.264/MPEG-4 压缩视频中执行相同的任务，因为它会极大地减少计算开销。我已经阅读了许多研究论文，但没有发现任何可以用来分析和处理 h.264 压缩视频的软件平台或库。如果有人可以向我推荐一些用于 h.264 压缩视频分析的库并进一步指导我，我将不胜感激。
谢谢并恭祝安康。
我不确定这到底有多实用（我从未尝试过这样做），但我的猜测是他们所指的是寻找一个都（几乎）相同的宏块块运动向量。
例如，假设您有一个没有平移的相机，并且图片显示一辆汽车在屏幕上行驶。查看运动矢量，您应该有（大致）汽车形的一堆宏块，它们都具有相似的运动矢量（表示汽车的运动）。然后，您可以孤立地查看该块并尝试识别它，而不是查看您感兴趣的对象的整个图片。同样，如果相机与汽车一起平移，您将有一个带有小运动矢量的汽车形块，并且大多数背景将在汽车运动的相反方向上具有相似的运动矢量。
但是请注意，这可能充其量是不精确的。举个例子，让我们假设我们的神话汽车行驶在一栋砖砌建筑前，它的前灯照亮了一些砖块。在这种情况下，一张图片中的一块砖可能（很容易）不指向前一张图片中的同一块砖，而是指向前一张图片中恰好被照亮的砖块。砖块足够相似，最接近的匹配将更多地取决于照明而不是砖块本身。
最终，您可能能够解析并确定 h.264 有一个对象，但这不会像您寻找的那样是“对象跟踪”。openCV 是优秀的软件，它最擅长的。您是否考虑过将视频缩小到更小的分辨率以便通过 openCV 进行分析？
我认为您高估了这台 45 美元计算机的计算能力。从计算上讲，对象识别和跟踪非常困难。我将首先查看您的电路板可以从那里跟踪和优化每秒多少帧。开始看看你的瓶颈在哪里，你最好处理原始视频，而不是先解码 h.264 视频。同样，RAW 视频需要大量 RAM，而通过它进行处理需要大量 CPU。
最大限度地减少解码视频的开销，通过在分析之前缩小视频来最大限度地减少 RAM 开销，但最终，您对 1ghz、32 位 ARM 处理器的要求很高。
FFMPEG 是一个非常古老的库，现在已不受支持。它在 h.264 压缩视频中的处理和对象跟踪方面的能力非常有限。大多数命令通常已过时。最好的办法是彻底研究 h.264，然后尝试用 Java 或 c# 等语言实现自己的 API。