关于本地人体识别，该如何优化，求大佬提建议

家里装了个海康的摄像头，想用于区域人数识别开关灯等操作，我目前的操作流程为

海康设置区域入侵检测，当区域检测事件触发后，开灯 然后每 10 秒一次使用 Python 调用摄像头拍照，然后 OpenCV 进行拍照后的图片裁剪 然后使用 yolo 进行人数统计，当区域人数为 0 后进行关灯操作

流程已经被我调通了，但就是速度实在是有点慢， 事件触发到图片裁剪完成还好，基本也就 1 秒多 使用 yolo 进行图片识别的时候，基本要 10 秒才能有反馈结果 而且进行识别的时候，CPU 基本跑到 7 80 （一台 2014 的 macmini 8+256 ）

想请大佬指点一点，有没有什么优化的方案，能提高识别速度

备注：使用过百度的 AI 识别，确实速度能提升到 1-2 秒识别出结果（但毕竟是家里的图片，不想传到网络识别）

目前在考虑是否单独用个机器进行这项人体识别操作（主要 macmini 还挂有其他任务），如果单独用机器跑这个人体识别，应该用什么机器呢（个人对硬件确实小白）

请大佬们指教！