北京
实时目标检测与跟踪是移动计算机视觉中最具实用价值的技术之一。Android设备不仅拥有高分辨率摄像头，还具备GPU加速和足够的算力，能够在本地运行轻量级检测模型。而Kotlin作为Android的官方语言，结合YOLO等模型，可以让开发者快速构建高效的视觉应用。
本教程将带你搭建一个完整的实时检测与跟踪系统，包括相机帧采集、YOLO模型推理、非极大值抑制、目标跟踪与绘制覆盖层。最终，你可以在不依赖服务器的情况下，在手机端实现低至25ms的检测延迟。
整体架构分为五个模块：相机输入、图像分析、目标检测、目标跟踪、界面绘制。各模块之间解耦，便于替换和优化。
CameraXImageAnalysisFrame ConversionYOLO DetectorNon-Maximum SuppressionObject TrackerUI Overlay
其中帧转换是容易被忽视的一环。CameraX默认输出YUV_420_888格式的图像，而大多数模型需要RGB输入。你需要先转换为NV21或直接使用Android的YuvToRgbConverter工具类，再进一步缩放到模型要求的尺寸（如416×416）。
第一步：添加CameraX依赖
在build.gradle文件中加入CameraX相关依赖。建议使用2.x以上版本以保证稳定性：
dependencies {implementation("androidx.camera:camera-camera2:1.3.0")implementation("androidx.camera:camera-lifecycle:1.3.0")implementation("androidx.camera:camera-view:1.3.0")第二步：配置ImageAnalysis
创建ImageAnalysis用例，并设置背压策略为KEEP_ONLY_LATEST。这样当推理速度跟不上相机帧率时，系统会丢弃旧帧，避免队列堆积和延迟上升。
val analysis = ImageAnalysis.Builder().setBackpressureStrategy(ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST).build()
第三步：实现Analyzer
Analyzer负责接收相机帧并交给检测器。注意在分析完成后务必关闭ImageProxy，否则会导致相机阻塞。
class ObjectAnalyzer(private val detector: YoloDetector) : ImageAnalysis.Analyzer {override fun analyze(image: ImageProxy) {try {detector.detect(image)} finally {image.close()接下来是核心的YOLO检测器实现。你需要将相机帧转换为模型期望的张量，运行推理，再解析输出得到边界框、类别和置信度。
class YoloDetector {fun detect(image:
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