Python的实时物体检测框架：
Tensorflow Object Detection API：是一个基于TensorFlow的开源框架，提供了预训练好的模型，包括Faster R-CNN、SSD、Yolo等，可以快速进行实时物体检测。
YOLO（You Only Look Once）：是一个实时物体检测框架，能够同时进行物体检测和分类，速度快，适合运行在嵌入式设备上。
OpenCV：是一个常用的计算机视觉库，提供了多种物体检测算法（如Haar级联检测器）和工具，可以实现实时物体检测。
JavaScript的实时物体检测框架：
TensorFlow.js：是TensorFlow的JavaScript版本，提供了多种预训练好的模型，包括Object Detection API、MobileNet等，可以在浏览器中进行实时物体检测。
tracking.js：是一个基于JavaScript的实时物体跟踪库，提供多种跟踪算法，如颜色跟踪、面部跟踪等。
js-objectdetect：是一个基于HTML5 Canvas的JavaScript物体检测库，提供多种检测算法，如积分图、HOG+SVM等，可以实现实时物体检测。