系统：win10
基于yolov5实现目标检测，输入是从多个网络摄像头读取的RTSP视频流，随着视频流路数增多，CPU占用率会达到100%
yolov5 中实现 rtsp 视频流读取（class LoadStreams：）的方法是基于 CPU 的 opencv 方法，因此待推理的视频流路数增多会导致CPU高占用率
请问有什么更好的办法来优化CPU占用率过高的问题吗？
通过gstreamer来拉流，减少CPU的利用，用opencv解析gstreamer的流，拉8路都到不了100%
视频路数增加到多少路时，CPU占用率会100%
建议适当的sleep下线程
CPU的话比较无解，你只能通过降低参数量或者计算量来达到，而且CPU推理本身就比较慢，大点的模型或者视频画面大是跑不满30帧的，所以你要么降低检测的帧率，要么降低你的模型大小，比如yolov5s换yolov5n,还有就是降低检测的视频帧图片大小，比如默认的640x640降低到320x320,不过后面的这些操作建立在你需要检测的物体清晰，明显，且占比比较大的情况，如果resize之后就几个像素的物体，可能就无法检测了。
如果有GPU建议GPU,或者分几路在CPU,几路在GPU
win+r键输入msconfig，点击”引导“，点“高级选项”，吧处理器个数调到最多即可
硬解码吧
我的博文里面有解决方案