提个思路。设置两个队列，一个队列是图像队列，接受 (camera_tag, frame)；另一个队列是每个图像检测的输出 (camera_tag, detect_info)。
每个摄像头将数据发送到图像队列，YOLO 检测网络单独一个线程，从图像队列中获取数据执行检测，检测结果发送到输出队列。
读取线程从输出队列读取结果，根据 camera_tag 将同一摄像头的结果组合起来，得到最后的。
谢谢你的提点我感觉还是很有收获的。我的不同标签摄像头可能还得选择不同的检测模型，所以我就像是否可以这样实现。
（camera_tag,frame）在选择检测网络时，根据需要分成两个队列。（因为我的现在的模型中，对应俯视角度检测，和平视角度检测的 两个模型）
(camera_tag,frame),(camera_tag，detction_infomation)感谢大佬指点
可以的，实现思路基本就是生产者消费者模型，这样网络能对输入图像进行统一检测，也便于根据负载调节 batch 等参数的大小。
两个检测线程肯定比一个检测线程慢。
多线程我学得并不深，现在的 CPU 一般都是多核的，在理想情况下程序的多个线程可以在不同的核心中并行执行，提高程序的运行速度。但在 Python 中，有 GIL 的存在，导致 Python 程序在运行时实际上是单线程执行的。
因此 Python 中一般使用多进程完成并发任务，实际用起来跟多线程差不多。但多进程下使用队列通信会不会涉及到数据拷贝，以及数据拷贝带来的开销是否比多进程的好处更低，这个就需要实际对比确认了。
你可以都试试，也可以搜索一下有没有进程间共享存储区的方法，来避免拷贝。
