Die 8 besten Open-Source-Werkzeuge und Algorithmen zur Objektverfolgung

Wenn ein Auto bei Rot über die Ampel fährt und dem Fahrer automatisch ein Strafzettel zugeschickt wird oder ein Fußballspieler über das Spielfeld dribbelt und die Kamera dem Spielgeschehen flüssig folgt, arbeitet im Hintergrund unauffällig KI. Diese Systeme beruhen insbesondere auf maschinellem Sehen, einem Teilgebiet der KI, das Maschinen befähigt, visuelle Informationen aus der Welt wahrzunehmen, zu interpretieren und zu verstehen.

Eine der zentralen Aufgaben des maschinellen Sehens, auf denen diese Anwendungen beruhen, ist die Objektverfolgung. Dabei werden Objekte in jedem Videobild erkannt und anschließend verfolgt, während sie sich bewegen, andere Objekte überlagern oder die Richtung ändern.

Heute gibt es viele Werkzeuge zur Objektverfolgung und Algorithmen, die jeweils für unterschiedliche Anwendungsfälle, Leistungsanforderungen und Komplexitätsstufen ausgelegt sind. Einige sind auf Geschwindigkeit ausgelegt und können Dutzende Objekte in Echtzeit verfolgen. Andere legen mehr Wert auf Genauigkeit oder langfristige Stabilität unter schwierigen Bedingungen wie Verdeckung, schnellen Bewegungen oder schlechten Lichtverhältnissen.

Insbesondere Open-Source-Projekte haben dieses Fachgebiet maßgeblich vorangebracht. Da ihr Quellcode öffentlich zugänglich ist, können Entwickler und Forschende ihre Funktionsweise untersuchen, bestehende Verfahren verbessern und sie an neue Anwendungen anpassen. Diese Offenheit hat die Weiterentwicklung der Objektverfolgung beschleunigt und ihre Integration in praxisnahe Systeme erleichtert.

In diesem Artikel stellen wir acht beliebte Open-Source-Werkzeuge und Algorithmen zur Objektverfolgung vor.

Was ist Objektverfolgung?#

Stell dir vor, ein Sicherheitsmitarbeiter beobachtet die Videoaufnahmen einer Überwachungskamera, die einen Parkplatz zeigt. Er beschließt, ein rotes Auto im Auge zu behalten. Während das Video läuft, merkt er sich dieses Auto und verfolgt es, wohin es auch fährt – selbst wenn andere Autos vorbeifahren oder Menschen davor entlanggehen.

KI-gestützte Objektverfolgung funktioniert ähnlich, läuft jedoch automatisch und in großem Maßstab ab. Anders gesagt: Bei der Objektverfolgung wird ein Objekt über die Videobilder hinweg verfolgt und seine Identität von einem Bild zum nächsten beibehalten.

In vielen Systemen beginnt der Vorgang mit der Objekterkennung, bei der in jedem Bild Objekte wie Menschen, Fahrzeuge oder Verkehrszeichen gefunden und gekennzeichnet werden. Wenn sich diese Objekte dann bewegen, auftauchen, verschwinden oder überlagern, verknüpft das Verfolgungssystem die Erkennungen über die Bilder hinweg. So kann es unterscheiden, um welches Objekt es sich handelt und wohin es sich im Laufe der Zeit bewegt.

Abb. 1: Ein Blick auf die Objektverfolgung (Quelle)

Es gibt zwei gängige Arten der Verfolgung: die Verfolgung einzelner Objekte (SOT), bei der ein Hauptobjekt im Mittelpunkt steht (zum Beispiel nur der Ball in einem Sportvideo), und die Verfolgung mehrerer Objekte (MOT), bei der viele Objekte gleichzeitig verfolgt und jeweils mit einer eindeutigen ID versehen werden (zum Beispiel alle Autos an einer stark befahrenen Kreuzung).

Unabhängig von der Art der Verfolgung beruhen die meisten Systeme auf drei zentralen Komponenten: einem Detektor, der Objekte in jedem Bild findet, einem Bewegungsmodell, das die voraussichtliche Bewegung dieser Objekte berechnet, und einem Zuordnungsschritt, der neue Erkennungen mit bereits verfolgten Objekten verknüpft. Aus diesen Komponenten werden Rohvideos zu aussagekräftigen Informationen darüber, wie sich Objekte im Laufe der Zeit bewegen und miteinander interagieren.

Warum Open-Source-Werkzeuge zur Objektverfolgung wichtig sind#

Bevor wir ins Detail gehen, fragst du dich vielleicht: Was macht Open-Source-Werkzeuge und -Algorithmen zur Objektverfolgung so besonders?

Open-Source-Werkzeuge haben wesentlich dazu beigetragen, die Objektverfolgung einfacher nutzbar und breiter verfügbar zu machen. Da ihr Quellcode offenliegt, können Entwickler und Forschende genau nachvollziehen, wie ein Verfolgungssystem funktioniert, daraus lernen und es an ihre eigenen Projekte anpassen, statt es als Blackbox zu behandeln.

Zudem profitieren diese Werkzeuge von starken Communities. Viele Open-Source-Werkzeuge zur Objektverfolgung werden von aktiven Mitwirkenden gepflegt, die neue Funktionen ergänzen, Geschwindigkeit und Genauigkeit verbessern, Fehler beheben und die Werkzeuge an den neuesten Forschungsstand anpassen. Diese kontinuierliche Zusammenarbeit trägt dazu bei, dass sie bei unterschiedlichen Anwendungen zuverlässig und nützlich bleiben.

Die Kosten sind ein weiterer wichtiger Grund, warum sie so relevant sind. Da Open-Source-Tools kostenlos sind, können Studierende, Start-ups und kleine Teams experimentieren, Prototypen entwickeln und echte Systeme bauen, ohne sich Gedanken über Lizenzgebühren oder Abonnements machen zu müssen.

Die 8 besten Open-Source-Tools und Algorithmen zur Objektverfolgung#

Heute gibt es eine große Auswahl an Open-Source-Optionen, mit denen sich Verfolgungssysteme entwickeln lassen. Einige davon sind Verfolgungsalgorithmen oder -modelle, die du direkt in deine Pipeline integrieren kannst. Andere sind Bibliotheken und Frameworks, die das Ausführen, Verwalten und Integrieren dieser Modelle erleichtern. Zusammen decken sie alles ab – von der grundlegenden Verfolgungslogik bis hin zu den begleitenden Tools, die du für ein echtes Projekt benötigst.

Sehen wir uns als Nächstes acht beliebte Open-Source-Tools und Algorithmen zur Objektverfolgung an.

1. Ultralytics-YOLO-Modelle und das Ultralytics-Python-Paket#

Eine der einfachsten und praktischsten Möglichkeiten zur Objektverfolgung ist die Verwendung von Ultralytics YOLO-Modellen in Kombination mit dem Ultralytics-Python-Paket. Ultralytics YOLO-Modelle wie Ultralytics YOLO11 und das neuere Ultralytics YOLO26 sind Computer-Vision-Modelle, die eine Reihe von Vision-Aufgaben unterstützen, darunter Objekterkennung, Instanzsegmentierung, Posenschätzung und Objektverfolgung.

Abb. 2. Ein Beispiel für die Erkennung und Verfolgung von Objekten mit YOLO11. (Quelle)

Interessanterweise verfolgen die Modelle selbst Objekte nicht über mehrere Frames hinweg. Stattdessen ermöglicht das Ultralytics-Python-Paket – eine Bibliothek, die das Ausführen und Bereitstellen von Ultralytics YOLO-Modellen vereinfacht – die Objektverfolgung, indem es YOLO-Erkennungen einzelner Frames mit speziellen Algorithmen zur Verfolgung mehrerer Objekte wie BoT-SORT und ByteTrack kombiniert.

Dank der integrierten Verfolgungsfunktion können das Ultralytics-Paket und Ultralytics-YOLO-Modelle Objekte in jedem Einzelbild erkennen und ihnen dann konsistente IDs zuweisen. So lassen sich die Objekte verfolgen, während sie sich bewegen, überlagern, das Bild verlassen und später wieder darin auftauchen. Dieser Ansatz wird zunehmend in Bereichen wie der Fertigung und dem Einzelhandel eingesetzt und ermöglicht Anwendungen wie die Fehlerprüfung, die Verfolgung von Warenströmen und die Verfolgung von Kunden im Geschäft.

2. OpenCV-Tracker#

OpenCV ist eine umfangreiche Computer-Vision-Bibliothek, die eine Sammlung von Objektverfolgungsalgorithmen enthält. Die OpenCV-Community entwickelt und pflegt diese Bibliothek seit 1999.

Anstatt auf Deep Learning zu setzen, verwenden die meisten dieser Tracker traditionelle Computer-Vision-Methoden wie Korrelationsfilter und kernbasierte Verfahren. Dabei verfolgen sie ein Objekt, indem sie sein visuelles Erscheinungsbild – etwa Farbe und Textur – von einem Einzelbild zum nächsten abgleichen, statt Merkmale mithilfe neuronaler Netze zu lernen.

Bei diesen Algorithmen kannst du normalerweise zuerst das zu verfolgende Objekt auswählen. Anschließend sucht der Tracker in den nachfolgenden Einzelbildern kontinuierlich nach dem visuell ähnlichsten Bereich, während sich das Objekt bewegt.

Abb. 3. Objektverfolgung mit OpenCV (Quelle)

Diese Methoden sind in komplexen oder überfüllten Szenen möglicherweise nicht so robust wie moderne, auf Deep Learning basierende Verfolgungssysteme. Trotzdem werden sie häufig eingesetzt, da sie ressourcenschonend und schnell sind und sich leicht ausführen lassen. Da diese Tracker effizient auf CPUs laufen und normalerweise keine GPU benötigen, eignen sie sich außerdem gut für schnelle Experimente, den Unterricht und Hobbyprojekte.

3. ByteTrack#

ByteTrack ist einer der beliebtesten Open-Source-Algorithmen zur Verfolgung mehrerer Objekte. Statt nur Erkennungen zuzuordnen, bei denen sich das Modell sehr sicher ist, berücksichtigt ByteTrack auch Erkennungen mit geringerer Konfidenz, die viele Systeme normalerweise ignorieren.

So kann ByteTrack Objekte weiterverfolgen, die vorübergehend schwer zu erkennen sind, etwa wenn sie teilweise verdeckt sind, sich in großer Entfernung befinden oder sich schnell bewegen. Da ByteTrack schnell und zuverlässig ist, wird es häufig für Anwendungen wie Verkehrsanalyse, Fußgängerverfolgung und die Überwachung im Einzelhandel eingesetzt, bei denen Echtzeitverarbeitung und konsistente IDs wichtig sind.

Wie bereits erwähnt, lässt sich ByteTrack ganz einfach über das Ultralytics-Python-Paket aktivieren, wenn du Ultralytics-YOLO-Modelle zur Erkennung verwendest. ByteTrack kann aber auch unabhängig davon in benutzerdefinierten Pipelines eingesetzt werden und eignet sich damit für alles – von Forschungsprototypen bis hin zu in C++ geschriebenen Produktionssystemen.

4. DeepSORT#

Ein weiterer weitverbreiteter Algorithmus zur Verfolgung mehrerer Objekte ist DeepSORT, kurz für Deep Simple Online and Real-Time Tracking. Es handelt sich um eine erweiterte Version von SORT, kurz für Simple Online and Real-Time Tracking.

Ähnlich wie ByteTrack verfolgt SORT Objekte anhand ihrer Erkennungen. SORT verwendet jedoch einen Kalman-Filter, ein mathematisches Modell, das die zukünftige Position eines Objekts anhand seiner bisherigen Bewegung schätzt, um vorherzusagen, wohin sich jedes Objekt wahrscheinlich als Nächstes bewegt.

Anschließend ordnet SORT neue Erkennungen bestehenden Verfolgungen zu, hauptsächlich anhand der Position und der Überlappung von Begrenzungsrahmen. Dadurch ist SORT schnell und ressourcenschonend, kann aber Probleme bekommen, wenn sich Objekte überlagern, kreuzen oder kurzzeitig aus dem Sichtfeld verschwinden.

DeepSORT baut auf SORT auf und ergänzt den Verfolgungsprozess um Informationen zum Erscheinungsbild. Zusätzlich zu Bewegung und Position verwendet DeepSORT ein Deep-Learning-Modell zur Wiedererkennung (re-ID), das lernt, wie Objekte aussehen. Dadurch kann der Tracker dasselbe Objekt über mehrere Frames hinweg erkennen, selbst wenn sich das Objekt anhand seiner Bewegung allein nicht von anderen unterscheiden lässt.

Deshalb wird DeepSORT häufig für Anwendungen wie Überwachung und die Beobachtung von Menschenmengen eingesetzt, bei denen sich Personen oft überlagern oder kurzzeitig verdeckt werden. Heute gilt DeepSORT jedoch als klassische Baseline, und neuere Verfolgungsmethoden erzielen in anspruchsvolleren Szenen häufig bessere Ergebnisse.

5. Norfair#

Norfair ist eine ressourcenschonende Verfolgungsbibliothek, die auf Flexibilität ausgelegt ist, statt dich auf eine feste Verfolgungspipeline festzulegen. Norfair lässt sich mit nahezu jedem Detektor kombinieren, sofern sich dessen Ausgaben als Punktmenge darstellen lassen, etwa als Mittelpunkte von Begrenzungsrahmen, Keypoints oder benutzerdefinierte Koordinatendaten.

Abb. 4. Objektverfolgung in der Praxis mit Norfair (Quelle)

Diese Flexibilität ist besonders nützlich bei Projekten mit ungewöhnlichen Eingaben oder dynamischen Bewegungsmustern, bei denen herkömmliche Tools zur Verfolgung mehrerer Objekte an ihre Grenzen stoßen können. Die Bibliothek bietet außerdem integrierte Distanzfunktionen, mit denen sich steuern lässt, wie Erkennungen über mehrere Einzelbilder hinweg einander zugeordnet werden.

Diese Distanzfunktionen messen, wie ähnlich sich zwei Punkte oder Objekte sind, und geben dir die volle Kontrolle über die Verfolgungslogik. Norfair wird häufig in der Robotik, der Bewegungsanalyse im Sport, der Drohnennavigation und in Anwendungen eingesetzt, die stark auf die Verfolgung von Poselandmarken oder Keypoints angewiesen sind.

6. MMTracking#

MMTracking ist ein Open-Source-Werkzeugkasten zur Objektverfolgung vom OpenMMLab-Team, das auch hinter weitverbreiteten Computer-Vision-Bibliotheken wie MMDetection steht. MMTracking baut auf MMDetection auf und bietet ein flexibles Framework für die Entwicklung und Erprobung von Verfolgungssystemen.

Eine der größten Stärken von MMTracking ist sein modularer Aufbau. Statt dich auf eine einzelne Pipeline festzulegen, kannst du mit MMTracking verschiedene Komponenten konfigurieren und austauschen, etwa Detektoren, Verfolgungsmodule und in manchen Konfigurationen Wiedererkennungsmodelle. Dank dieser Flexibilität ist MMTracking besonders in der Forschung und bei anspruchsvollen Projekten beliebt, in denen Teams Methoden vergleichen, neue Ideen testen oder Verfolgungspipelines feinabstimmen möchten.

7. FairMOT#

FairMOT ist ein Framework zur Verfolgung mehrerer Objekte, das viele Objekte gleichzeitig verfolgen soll. Im Gegensatz zu herkömmlichen Pipelines, bei denen zuerst Objekte erkannt und anschließend in einem separaten Schritt über mehrere Einzelbilder hinweg zugeordnet werden, lernt FairMOT Erkennung und Wiedererkennung gemeinsam in einem einzigen Netzwerk.

Abb. 5. Funktionsweise des FairMOT-Frameworks (Quelle)

Dieser gemeinsame Ansatz hilft FairMOT dabei, Identitäten konsistenter beizubehalten, insbesondere in überfüllten Szenen, in denen sich Personen oft überlagern oder schnell bewegen. FairMOT wird häufig zur Fußgängerverfolgung und zur Beobachtung von Menschenmengen eingesetzt. Auch in Bereichen wie der Einzelhandelsanalyse und der Verkehrsüberwachung kommt FairMOT zum Einsatz, wenn viele Ziele in Echtzeit verfolgt werden müssen.

8. SiamMask#

SiamMask ist eine Methode zur Verfolgung einzelner Objekte, die weiter geht als viele andere Tracker: Sie erzeugt neben einem Begrenzungsrahmen auch eine Segmentierungsmaske. Einfach gesagt, zeichnet SiamMask nicht nur ein Rechteck um das Zielobjekt, sondern umreißt auch dessen Form auf Pixelebene. Das kann hilfreich sein, wenn sich das Zielobjekt verformt, dreht oder teilweise verdeckt wird.

Abb. 6. Verfolgung und Segmentierung eines Objekts mit SiamMask (Quelle)

Dieser Ansatz verwendet ein siamesisches Verfolgungsdesign. Dabei erfasst der Tracker im ersten Einzelbild zunächst eine kleine Referenzansicht des Zielobjekts, die oft als Vorlage bezeichnet wird. In jedem neuen Einzelbild durchsucht der Tracker dann einen größeren Bereich und findet die Stelle, die dieser Vorlage am ähnlichsten ist.

SiamMask baut auf diesem abgleichbasierten Ansatz auf. Zusätzlich sagt SiamMask eine Maske des Zielobjekts auf Pixelebene voraus, sodass du während der Videowiedergabe sowohl die Position des Objekts als auch einen genaueren Umriss erhältst.

Wichtige Kriterien für die Auswahl eines Tools zur Objektverfolgung#

Im KI-Bereich gibt es heute zahlreiche Open-Source-Tools zur Objektverfolgung. Welches sich am besten für dein Computer-Vision-Projekt eignet, hängt von den Anforderungen deines konkreten Anwendungsfalls ab. Hier sind einige Kriterien, die du berücksichtigen solltest:

• Genauigkeit: Sie ist besonders wichtig in überfüllten oder visuell komplexen Szenen, in denen das Bildverarbeitungssystem auch bei Überlagerungen, Verdeckungen oder schnellen Bewegungen stabile IDs beibehalten muss.
• Geschwindigkeit: Bei Echtzeitanwendungen wie Robotik, Verkehrsüberwachung und Sportanalyse kann eine schnelle Reaktion wichtiger sein als perfekte Genauigkeit.
• Einfache Integration: Einige Tools zur Objektverfolgung lassen sich mit wenigen Codezeilen einfach einbinden und verwenden, während andere mehr Einrichtung, Konfiguration oder Anpassungen an der Pipeline erfordern.
• Einschränkungen bei der Bereitstellung: Die Zielumgebung, etwa GPU-Server, Edge-Geräte oder mobile Hardware, kann bestimmen, welcher Verfolgungsansatz praktisch umsetzbar ist.
• Skalierbarkeit: Wenn dein System viele Objekte gleichzeitig verfolgen oder mehrere Videostreams verarbeiten muss, sollte der Tracker effizient skalieren können, ohne dass die Leistung stark abnimmt.

Jedes Tool und jeder Algorithmus zur Objektverfolgung erfüllt einen anderen Zweck. Letztendlich hängt die richtige Wahl von deinen konkreten Anforderungen, Laufzeitbeschränkungen, Leistungskennzahlen und davon ab, wie anpassbar der Verfolgungsansatz für dein Projekt sein muss.

Die wichtigsten Erkenntnisse#

Die Objektverfolgung hat sich von frühen, manuell entwickelten Verfahren bis hin zu den heutigen hochmodernen Deep-Learning-Systemen weiterentwickelt, die Bewegungen, Identitäten und Verhalten mit beeindruckender Genauigkeit erfassen. Open-Source-Tools haben diesen Fortschritt maßgeblich vorangetrieben. Sie ermöglichen allen den Zugang zu leistungsstarken Algorithmen, fördern Experimente und erlauben es Forschenden, anspruchsvolle Verfolgungspipelines ohne restriktive Lizenzbedingungen oder aufwendige Infrastruktur aufzubauen.

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