yolo3目标检测工程化

思路:由多线程视频解码，降低帧率放入queue中，根据现有的物体框合成图片原帧率输出视频流，由进程消费queue中图片后更新视频中的物体框

1、本地window远程调试linux的时候，

（1）debug报错，没有找到解决办法

（2）启动时找不到libcuda.so.9动态库，解决办法远程服务器库地址到运行环境变量

（3）多进程消费图片，使用dict对象共享数据，主进程断开连接无法更新，解决办法是阻塞主进程

（4）通过flask接口方式，动态添加视频，并阻塞主进程，远程报错

（5）darknet多进程消费一张图片后，内存报错， malloc(): memory corruption:

没办法解决最后个问题，该方案搁置