方案一（次推荐）：目标追踪 + 时序去重（不改采集，只改后处理）
适合不能修改取图间隔的已有系统。利用连续帧中同一物体被多次部分拍到，通过追踪去重。
做法：
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对每一帧2048×500做目标检测，得到所有边界框（即便是不完整物体）。
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使用目标跟踪（如BoTSORT、ByteTrack）为每个检测到的物体分配唯一ID。
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核心规则：只有当某个物体的中心点穿过图像中的某条“计数线”，且方向是从进入区域到离开区域，才累加计数一次。
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例如：在图像垂直方向1/4处设置计数线。物体首次出现时是未计数状态，当其中心越过计数线后，状态变为已计数，后续再出现不再累加。
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用规则过滤掉“只出现一半就消失”的物体（例如物体刚进入视野一半就退出，未越过计数线）。
优点：不改采集硬件，适合连续运动物体（传送带、流水线）。
缺点：如果物体运动方向不固定、速度变化大，或物体密集，追踪容易丢ID或重复计数。
方案二：基于完整性的过滤规则（最简单，但提升有限）
不改变采集和检测流程，只是后处理目标检测结果：
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规则1：只计数那些边界框距离图像边缘（上下左右）超过一定像素（比如30px）的检测结果。认为靠近边缘的是“半个物体”，丢弃。
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规则2：根据物体的宽高比、面积等先验知识，过滤掉明显不完整的框（例如正常物体500×200，而检测框只有250×100）。
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规则3：如果物体尺寸相对固定，可以只接受检测框面积在正常面积70%~100%之间的结果。
优点：实现最简单，计算快。
缺点：会漏掉视野边缘的完整物体（如果物体本来就小或靠近边缘），也会把半物体误判为完整；精度提升有限。
方案三（深度学习端到端）：训练一个“局部物体计数”模型（适合定制场景）
不依赖物体完整性，直接训练网络回归当前帧中完整物体的近似数量。
做法：
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采集大量2048×500的图像，人工标注每帧中完整物体的数量（注意：是数量，不标框）。
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训练一个计数回归网络（如CSRNet、Cranet）直接输出数量。
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对于跨帧的同一物体重复计数问题，再叠加一个简单的帧间数量平滑或最小帧计数。
优点：避开检测框完整性判断，对遮挡、部分物体也较鲁棒。
缺点：需要重新标注大量数据；无法给出每个物体的位置，只输出数量。
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