Die 8 besten Open-Source-Objektverfolgungstools und -algorithmen

Wenn ein Auto über eine rote Ampel fährt und ein automatisches Knöllchen an den Fahrer geschickt wird oder ein Fußballspieler über das Spielfeld dribbelt und die Kamera dem Spiel reibungslos folgt, arbeitet KI im Hintergrund still und leise. Insbesondere stützen sich diese Systeme auf computer vision, ein Teilgebiet der KI, das Maschinen befähigt, visuelle Informationen aus der Welt zu sehen, zu interpretieren und zu verstehen.

Innerhalb von computer vision ist eine der Hauptaufgaben hinter diesen Anwendungen das object tracking. Es wird verwendet, um Objekte in jedem Frame eines Videos zu identifizieren und diese Objekte dann zu verfolgen, während sie sich bewegen, sich mit anderen überlappen oder ihre Richtung ändern.

Es gibt heute viele object tracking tools und Algorithmen, die jeweils für verschiedene Anwendungsfälle, Leistungsanforderungen und Komplexitätsgrade entwickelt wurden. Einige konzentrieren sich auf Geschwindigkeit und können Dutzende von Objekten in Echtzeit verfolgen, während andere Genauigkeit oder langfristige Stabilität unter schwierigen Bedingungen wie Verdeckung, schneller Bewegung oder schlechten Lichtverhältnissen priorisieren.

Insbesondere haben open-source projects eine große Rolle bei der Weiterentwicklung dieses Bereichs gespielt. Da ihr Code frei zugänglich ist, können Entwickler und Forscher untersuchen, wie sie funktionieren, bestehende Methoden verbessern und sie an neue Anwendungen anpassen. Diese Offenheit hat dazu beigetragen, dass sich object tracking schnell weiterentwickelt hat und einfacher in reale Systeme integriert werden kann.

In diesem Artikel stellen wir acht beliebte Open-Source-Tools und -Algorithmen für das Object Tracking vor. Fangen wir an!

Was ist Object Tracking?#

Stell dir ein Szenario vor, in dem ein Sicherheitsmitarbeiter CCTV-Aufnahmen eines Parkplatzes überwacht. Er beschließt, ein rotes Auto im Auge zu behalten. Während das Video läuft, markiert er dieses Auto gedanklich und verfolgt es, wohin es auch fährt, selbst wenn andere Autos vorbeifahren oder Personen davor entlanggehen.

KI-gestütztes Object Tracking funktioniert ähnlich, jedoch automatisch und in großem Maßstab. Mit anderen Worten: Object Tracking ist der Prozess, bei dem ein Objekt verfolgt wird, während es sich durch die Bilder eines Videos bewegt, wobei seine Identität von einem Bild zum nächsten konsistent gehalten wird.

In vielen Systemen beginnt dies mit der object detection, die Objekte wie Personen, Fahrzeuge oder Straßenschilder in jedem Frame findet und beschriftet. Wenn sich diese Objekte dann bewegen, auftauchen, verschwinden oder sich überlappen, verknüpft das Tracking-System die Detektionen über Frames hinweg, sodass es weiß, welches Objekt welches ist und wohin sich jedes im Laufe der Zeit bewegt.

Abb. 1: Ein Blick auf das object tracking (Source)

Es gibt zwei häufige Arten des Trackings: Single Object Tracking (SOT), das sich auf ein Hauptobjekt konzentriert (z. B. das Verfolgen nur des Balls in einem Sportvideo), und Multi-Object Tracking (MOT), das viele Objekte gleichzeitig verfolgt und jedem eine eindeutige ID zuweist (z. B. das Verfolgen aller Autos an einer belebten Kreuzung).

Unabhängig von der Art des Trackings verlassen sich die meisten Systeme auf drei Kernkomponenten: einen Detektor, um Objekte in jedem Bild zu finden, ein Bewegungsmodell, um vorherzusagen, wie sich diese Objekte wahrscheinlich bewegen, und einen Matching-Schritt, um neue Erkennungen mit bereits verfolgten Objekten zu verbinden. Diese Teile verwandeln Rohvideos in aussagekräftige Informationen darüber, wie sich Objekte bewegen und interagieren.

Die Notwendigkeit für Open-Source-Object-Tracking-Tools#

Bevor wir uns in die Details vertiefen, fragst du dich vielleicht: Was macht Open-Source-Object-Tracking-Tools und -Algorithmen so besonders?

Open-Source-Tools haben maßgeblich dazu beigetragen, Object Tracking benutzerfreundlicher und weithin verfügbar zu machen. Da der Code offen ist, können Entwickler und Forscher genau sehen, wie ein Tracker funktioniert, daraus lernen und ihn an ihre eigenen Projekte anpassen, anstatt ihn als Blackbox zu behandeln.

Sie profitieren zudem von starken Communities. Viele Open-Source-Tracking-Tools werden von aktiven Mitwirkenden gepflegt, die neue Funktionen hinzufügen, Geschwindigkeit und Genauigkeit verbessern, Fehler beheben und die Tools auf dem neuesten Stand der Forschung halten. Diese kontinuierliche Zusammenarbeit trägt dazu bei, dass sie zuverlässig bleiben und für verschiedene Anwendungen nützlich sind.

Die Kosten sind ein weiterer wichtiger Grund für ihre Bedeutung. Da Open-Source-Tools kostenlos sind, können Studenten, Startups und kleine Teams experimentieren, Prototypen erstellen und echte Systeme aufbauen, ohne sich um Lizenzgebühren oder Abonnementkosten sorgen zu müssen.

Die 8 besten Open-Source-Objektverfolgungstools und -algorithmen#

Heute steht eine große Auswahl an Open-Source-Optionen für den Aufbau von Tracking-Systemen zur Verfügung. Einige sind Tracking-Algorithmen oder Modelle, die du direkt in deine Pipeline integrieren kannst, während andere Bibliotheken und Frameworks sind, die das Ausführen, Verwalten und Integrieren dieser Modelle erleichtern. Zusammen decken sie alles ab, von der grundlegenden Tracking-Logik bis hin zu den benötigten Zusatztools für ein reales Projekt.

Als Nächstes werfen wir einen Blick auf acht beliebte Open-Source-Tools und -Algorithmen für das Object Tracking.

Ultralytics YOLO Modelle und das Ultralytics Python package#

Eine der einfachsten und praktischsten Optionen für das object tracking ist die Verwendung der Ultralytics YOLO models in Kombination mit dem Ultralytics Python package. Ultralytics YOLO models wie Ultralytics YOLO11 und das kommende Ultralytics YOLO26 sind computer vision-Modelle, die eine Reihe von Visionsaufgaben unterstützen, darunter object detection, instance segmentation, pose estimation und object tracking.

Abb. 2: Ein Beispiel für die Verwendung von YOLO11 zum Erkennen und Verfolgen von Objekten. (Source)

Interessanterweise verfolgen die Modelle selbst die Objekte nicht über mehrere Bilder hinweg. Stattdessen ermöglicht das Ultralytics Python package, eine Bibliothek, die das Ausführen und Bereitstellen von Ultralytics YOLO Modellen vereinfacht, das Tracking durch die Kombination von YOLOs bildweiser Erkennung mit speziellen Multi-Object-Tracking-Algorithmen wie BoT-SORT und ByteTrack.

Mit seiner integrierten Tracking-Funktion können das Ultralytics package und Ultralytics YOLO Modelle verwendet werden, um Objekte in jedem Bild zu erkennen und konsistente IDs zuzuweisen, damit sie verfolgt werden können, während sie sich bewegen, sich überschneiden, das Bild verlassen und später wieder eintreten. Dieser Ansatz wird zunehmend in Sektoren wie Fertigung und Einzelhandel übernommen und ermöglicht Anwendungen wie Arbeitsabläufe zur Fehlerprüfung, Nachverfolgung des Warenflusses und Kundenverfolgung im Geschäft.

OpenCV Tracker#

OpenCV ist eine umfangreiche computer vision-Bibliothek, die eine Sammlung von object tracking-Algorithmen enthält. Diese Bibliothek wird seit 1999 von der OpenCV-Community entwickelt und gepflegt.

Anstatt sich auf Deep Learning zu verlassen, verwenden die meisten dieser Tracker traditionelle Computer-Vision-Methoden wie Korrelationsfilter und kernelbasierte Techniken (die einem Objekt folgen, indem sie sein visuelles Erscheinungsbild, wie Farbe und Textur, von einem Bild zum nächsten abgleichen, anstatt Merkmale mithilfe von neuronalen Netzen zu lernen).

Wenn du diese Algorithmen verwendest, kannst du normalerweise zuerst das Objekt auswählen, das du verfolgen möchtest, und der Tracker sucht in den nachfolgenden Bildern kontinuierlich nach dem visuell ähnlichsten Bereich, während sich das Objekt bewegt.

Abb. 3: Verfolgen von Objekten mit OpenCV (Source)

Obwohl diese Methoden in komplexen oder überfüllten Szenen möglicherweise nicht so robust sind wie moderne Deep-Learning-basierte Tracking-Systeme, sind sie immer noch weit verbreitet, da sie leicht, schnell und einfach auszuführen sind. Da diese Tracker zudem effizient auf CPUs laufen und normalerweise keine GPU erfordern, eignen sie sich gut für schnelle Experimente, den Unterricht und Hobbyprojekte.

ByteTrack#

ByteTrack ist einer der beliebtesten Open-Source-Algorithmen für Multi-Object Tracking. Anstatt nur die Erkennungen abzugleichen, bei denen sich das Modell sehr sicher ist, nutzt es auch Erkennungen mit geringerem Vertrauen, die viele Systeme normalerweise ignorieren.

Dies hilft dabei, Objekte im Auge zu behalten, die kurzzeitig schwer zu erkennen sind, z. B. wenn sie teilweise verdeckt, weit entfernt oder schnell in Bewegung sind. Da er schnell und zuverlässig ist, wird ByteTrack häufig in Anwendungen wie Verkehrsanalyse, Fußgängerverfolgung und Einzelhandelsüberwachung eingesetzt, bei denen Echtzeitleistung und konsistente IDs wichtig sind.

Wie bereits erwähnt, ist es einfach, ByteTrack über das Ultralytics Python package zu aktivieren, wenn du Ultralytics YOLO Modelle für die Erkennung verwendest. Er kann aber auch unabhängig in benutzerdefinierten Pipelines eingesetzt werden, was ihn für alles von Forschungsprototypen bis hin zu in C++ geschriebenen Produktionssystemen geeignet macht.

DeepSORT#

Ein weiterer weit verbreiteter Algorithmus für Multi-Object Tracking ist DeepSORT, kurz für Deep Simple Online and Real-Time Tracking. Es ist eine fortgeschrittene Version von SORT, was für Simple Online and Real-Time Tracking steht.

Ähnlich wie ByteTrack verfolgt SORT einen Tracking-by-Detection-Ansatz. SORT stützt sich jedoch auf ein Kalman filter, ein mathematisches Modell, das die zukünftige Position eines Objekts basierend auf seiner vergangenen Bewegung schätzt, um vorherzusagen, wohin sich jedes Objekt als Nächstes voraussichtlich bewegen wird.

Anschließend werden neue Erkennungen mit bestehenden Tracks abgeglichen, hauptsächlich basierend auf Position und Bounding-Box-Überlappung. Dies macht SORT schnell und leichtgewichtig, kann aber zu Problemen führen, wenn sich Objekte überschneiden, Wege kreuzen oder kurzzeitig aus dem Sichtfeld verschwinden.

DeepSORT verbessert SORT durch das Hinzufügen von Informationen zum Erscheinungsbild während des Tracking-Prozesses. Zusätzlich zu Bewegung und Position verwendet es ein auf Deep Learning basierendes Re-Identifizierungs- oder Re-ID-Modell, das lernt, wie Objekte aussehen. Dies ermöglicht es dem Tracker, dasselbe Objekt über Bilder hinweg zu erkennen, selbst wenn die Bewegung allein nicht ausreicht, um es von anderen zu unterscheiden.

Aus diesem Grund wird DeepSORT häufig in Anwendungen wie Überwachung und Menschenmengenanalyse eingesetzt, bei denen sich Personen häufig überschneiden oder kurzzeitig verdeckt werden. Es gilt heute jedoch als klassische Baseline, und neuere Tracking-Methoden erzielen in anspruchsvolleren Szenen oft eine bessere Leistung.

Norfair#

Norfair ist eine leichtgewichtige Tracking-Bibliothek, die darauf ausgelegt ist, flexibel zu sein, anstatt dich in eine feste Tracking-Pipeline zu zwingen. Sie kann Tracking auf fast jedem Detektor ergänzen, solange die Ausgaben des Detektors als eine Menge von Punkten dargestellt werden können, wie z. B. Bounding-Box-Mittelpunkte, Keypoints oder benutzerdefinierte Koordinatendaten.

Abb. 4: Reales object tracking mit Norfair (Source)

Diese Flexibilität macht es besonders wirkungsvoll für Projekte mit ungewöhnlichen Eingaben oder dynamischen Bewegungsmustern, bei denen Standard-Multi-Object-Tracking-Tools möglicherweise an ihre Grenzen stoßen. Die Bibliothek bietet zudem integrierte Distanzfunktionen, um zu steuern, wie Erkennungen über Bilder hinweg abgeglichen werden.

Diese Distanzfunktionen messen, wie ähnlich zwei Punkte oder Objekte sind, und geben Benutzern die volle Kontrolle über die Tracking-Logik. Norfair wird häufig in der Robotik, Sportbewegungsanalyse, Drohnennavigation und Anwendungen eingesetzt, die stark auf das Tracking von Posen-Markern oder Keypoints angewiesen sind.

MMTracking#

MMTracking ist eine Open-Source-Tracking-Toolbox des OpenMMLab-Teams, das auch hinter weit verbreiteten Computer-Vision-Bibliotheken wie MMDetection steht. Aufbauend auf MMDetection bietet es ein flexibles Framework für die Entwicklung und das Experimentieren mit Tracking-Systemen.

Eine seiner größten Stärken ist das modulare Design. Anstatt dich auf eine einzige Pipeline festzulegen, ermöglicht dir MMTracking die Konfiguration und den Austausch verschiedener Komponenten, wie Detektoren, Tracking-Module und in einigen Setups auch Re-Identifizierungsmodelle. Aufgrund dieser Flexibilität ist es besonders in der Forschung und bei fortgeschrittenen Projekten beliebt, bei denen Teams Methoden vergleichen, neue Ideen testen oder Tracking-Pipelines feinabstimmen möchten.

FairMOT#

FairMOT ist ein Multi-Object-Tracking-Framework, das darauf ausgelegt ist, viele Objekte gleichzeitig zu verfolgen. Im Gegensatz zu traditionellen Tracking-by-Detection-Pipelines, die zuerst die Erkennung ausführen und dann Objekte über Bilder hinweg in einem separaten Schritt verknüpfen, lernt FairMOT die Erkennung und Re-Identifizierung gemeinsam in einem einzigen Netzwerk.

Abb. 5: Wie das FairMOT-Framework funktioniert (Source)

Dieses gemeinsame Setup hilft dabei, konsistentere Identitäten zu bewahren, insbesondere in überfüllten Szenen, in denen sich Personen oft überschneiden oder schnell bewegen. FairMOT wird häufig in Szenarien wie Fußgängerverfolgung und Menschenmengenüberwachung eingesetzt und kommt auch in Bereichen wie Einzelhandelsanalyse und Verkehrsüberwachung zum Einsatz, wo die Verfolgung vieler Ziele in Echtzeit wichtig ist.

SiamMask#

SiamMask ist eine Single-Object-Tracking-Methode, die noch einen Schritt weiter geht als viele andere Tracker, indem sie zusätzlich zu einer Bounding-Box eine Segmentierungsmaske erstellt. Einfach ausgedrückt zeichnet sie nicht nur ein Rechteck um das Ziel, sondern umreißt auch die Form des Objekts auf Pixelebene, was hilfreich sein kann, wenn das Ziel seine Form ändert, sich dreht oder teilweise verdeckt wird.

Abb. 6: Verfolgen und Segmentieren eines Objekts mit SiamMask (Source)

Dieser Ansatz verwendet ein Siamese-Tracking-Design, bei dem der Tracker zunächst eine kleine Referenzansicht des Ziels aus dem ersten Bild aufnimmt, oft als Template bezeichnet. In jedem neuen Bild durchsucht er dann einen größeren Bereich und findet die Stelle mit der höchsten Ähnlichkeit zu diesem Template.

SiamMask baut auf dieser Matching-basierten Idee auf. Es sagt außerdem eine Maske auf Pixelebene für das Ziel voraus, sodass du sowohl die Position des Objekts als auch eine präzisere Kontur erhältst, während das Video abläuft.

Wichtige Faktoren bei der Auswahl eines Tracking-Tools#

Da es heute im KI-Bereich verschiedene Open-Source-Optionen für das Object Tracking gibt, hängt die beste Wahl für dein Computer-Vision-Projekt von den Anforderungen deines spezifischen Anwendungsfalls ab. Hier sind einige Faktoren, die du berücksichtigen solltest:

• Genauigkeit: Dies ist besonders wichtig in überfüllten oder visuell komplexen Szenen, in denen das Vision-System auch bei Überschneidungen, Verdeckungen oder schneller Bewegung stabile IDs beibehalten muss.
• Geschwindigkeit: Für Echtzeitanwendungen wie Robotik, Verkehrsüberwachung und Sportanalysen kann die Reaktionsfähigkeit wichtiger sein als absolute Präzision.
• Integrationsaufwand: Einige Tracking-Tools sind leicht als Plug-and-Play-Lösungen zu verwenden und funktionieren mit nur wenigen Codezeilen, während andere mehr Einrichtung, Konfiguration oder benutzerdefinierte Pipeline-Arbeit erfordern.
• Bereitstellungsbeschränkungen: Die Zielumgebung, wie GPU-Server, Edge-Geräte oder mobile Hardware, kann bestimmen, welcher Tracking-Ansatz praktikabel ist.
• Skalierbarkeit: Wenn dein System viele Objekte gleichzeitig verfolgen oder mehrere Videostreams verarbeiten muss, sollte der Tracker effizient skalieren, ohne dass die Leistung stark abfällt.

Jedes Tracking-Tool oder jeder Algorithmus dient einem anderen Zweck. Letztendlich hängt die richtige Wahl von deinen spezifischen Anforderungen, Laufzeitbeschränkungen, Leistungskennzahlen und dem Grad der Anpassbarkeit ab, den dein Projekt erfordert.

Wichtige Erkenntnisse#

Object Tracking hat sich von frühen manuellen Techniken zu heutigen modernen Deep-Learning-Systemen entwickelt, die Bewegung, Identität und Verhalten mit beeindruckender Genauigkeit interpretieren. Open-Source-Tools waren eine treibende Kraft hinter diesem Fortschritt. Sie demokratisieren den Zugang zu leistungsstarken Algorithmen, fördern Experimente und ermöglichen es Forschern, komplexe Tracking-Pipelines ohne restriktive Lizenzierung oder aufwendige Infrastruktur aufzubauen.

Schau dir unsere community und unser GitHub repository an, um mehr über KI zu erfahren. Erkunde unsere Lösungsseiten zu AI in agriculture und computer vision in manufacturing. Entdecke unsere licensing options und lege direkt mit der Entwicklung deines eigenen Visionsmodells los.