在实际的智能视频分析系统中，目标检测（如 YOLOv5）只是第一步。检测结果往往需要进行后续处理：画框、报警、推流、日志记录等。这些操作如果在检测主线程中同步执行，会严重拖慢整体推理速度。

本文将带你从零实现一个基于 C++ 模板线程池的异步后处理系统，实现“检测与后处理解耦”，提升系统吞吐量与响应性。
🌟 一、系统设计目标

我们希望构建一个满足以下需求的系统：

✅ 解耦检测与后处理：检测线程不阻塞于画框、推流等耗时操作
✅ 异步处理：检测结果提交后，由独立线程异步处理
✅ 线程安全：多线程环境下任务队列安全访问
✅ 可扩展：支持多摄像头、多模型、多后处理任务
✅ 资源可控：线程池管理，避免频繁创建/销毁线程

为此，我们设计了一个三层架构：

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