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How to track objects on Raspberry Pi 5 & AI HAT

How to track objects on Raspberry Pi 5 & AI HAT
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3-Second Blueprint (English)

  1. Runs COCO-trained YOLO models in .hef format on the 26 TOPS Hailo AI HAT for 30 FPS object tracking on Raspberry Pi 5.
  2. Decouples video feeds via GStreamer shared-memory sinks (/tmp, sync=false) so multiple processes read streams concurrently.
  3. Deduplicates Hailo tracking IDs in Python to publish single-event JSON payloads to AWS IoT Core over MQTT without spam.
Raspberry Pi 5Hailo AI HATGStreamerYOLOMQTT

3-Sekunden-Fazit (Deutsch)

  1. Führt COCO-trainierte YOLO-Modelle im .hef-Format auf dem 26-TOPS-Hailo-AI-HAT mit 30 FPS auf dem Raspberry Pi 5 aus.
  2. Entkoppelt Videostreams über GStreamer-Shared-Memory-Sinks (/tmp, sync=false) für parallelen Zugriff mehrerer Prozesse.
  3. Dedupliziert Hailo-Tracking-IDs in Python und sendet Einzelereignisse per MQTT ohne Frame-Spam an AWS IoT Core.
Raspberry Pi 5Hailo AI HATGStreamerYOLOMQTT

Note / Hinweis: Blueprints are AI-generated educational summaries (0% Politics · 0% Religion · 0% Brainrot) and do not constitute medical, legal, or financial advice. / KI-generierte Zusammenfassung zu Bildungszwecken – ersetzt keine medizinische, rechtliche oder finanzielle Fachberatung.