长版：对于我的大学项目，我们基本上建议在室内使用GPS（在这种情况下是仓库和叉车作为用户）。我们的想法是处理来自连接到屋顶的3个ip摄像机（RTSP）的实时流，处理它们并将每个叉车的位置推入数据库和简单的网页以查看魔法。
现在我们正在寻找解决此问题的最佳方法，并使用功能方法来划分任务（例如，一个人编写背景移除器，其他人使用特征提取器，其他人使用位置和速度矢量估算器，运动模糊过滤器，卡尔曼等）并最终将这些高度专业化的块一起工作。
我们计划使用OpenCV，因为性能远远优于Matlab的工具包，它提供了CUDA，TBB以防我们需要提升。 我们主要关心的是实时折衷并以智能方式划分开发，因此我提出了一个主流程来处理流和通过共享内存来提供不同的块（因为许多核心操作是相互独立的）这可以使用POSIX或System V功能。 这种方法的最好的方法是每个人可以独立发展自己的部分，测试性能，最后添加主要过程的扩展。 到目前为止，在共享内存中进行流式传输和分配OpenCV对象的实验已经成功。
这对你们有意义吗？ 你知道更聪明的分裂和征服方式吗？ 我重新发明了轮子吗？
非常感谢你的时间。迈克尔