实时物体检测和跟踪在监控、自动驾驶和机器人等各种应用中至关重要。这些任务需要能够实时处理高分辨率视频流的高效算法。近年来，基于深度学习的目标检测算法（例如YOLO、SSD和Faster R-CNN）在图像和视频中的目标检测和定位方面显示出了令人印象深刻的结果。然而，这些算法的计算成本很高，而且对于实时应用程序来说，它们的推理时间可能非常慢。

为了克服这些挑战，人们提出了几种将基于深度学习的对象检测与有效的对象跟踪算法相结合的方法。在本系列博客文章中，我们将探索一种将高性能深度学习推理引擎 TensorRT 与卡尔曼滤波器和 SORT 算法相结合的方法，用于实时对象检测和跟踪。

BDD100K数据集：我们首先介绍BDD100K数据集，这是一个具有多种天气和光照条件的大规模驾驶视频数据集。我们将解释该数据集如何用于对象检测和跟踪任务，并将概述该数据集的特征和结构。