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

Wenn ein Auto bei Rot über die Ampel fährt und dem Fahrer automatisch ein Bußgeldbescheid zugestellt wird oder ein Fußballspieler über das Spielfeld dribbelt und die Kamera dem Spielgeschehen nahtlos folgt, arbeitet im Hintergrund unauffällig KI. Insbesondere basieren diese Systeme auf Computer Vision, einem Teilgebiet der KI, das Maschinen ermöglicht, visuelle Informationen aus der Welt zu sehen, zu interpretieren und zu verstehen.

Eine der zentralen Aufgaben hinter diesen Anwendungen ist Objektverfolgung, ein Bereich der Computer Vision. Dabei werden Objekte in jedem Videobild erkannt und anschließend verfolgt, während sie sich bewegen, andere Objekte überlappen oder die Richtung ändern.

Heute stehen zahlreiche Werkzeuge zur Objektverfolgung und Algorithmen zur Verfügung, die jeweils für unterschiedliche Anwendungsfälle, Leistungsanforderungen und Komplexitätsstufen entwickelt wurden. Einige konzentrieren sich auf Geschwindigkeit und können Dutzende Objekte in Echtzeit verfolgen, während andere Genauigkeit oder langfristige Stabilität unter schwierigen Bedingungen wie Verdeckung, schnellen Bewegungen oder schlechten Lichtverhältnissen priorisieren.

Insbesondere Open-Source-Projekte haben eine wichtige Rolle bei der Weiterentwicklung dieses Bereichs gespielt. Da ihr Code öffentlich zugänglich ist, können Entwickler und Forscher ihre Funktionsweise untersuchen, bestehende Methoden verbessern und sie an neue Anwendungen anpassen. Diese Offenheit hat dazu beigetragen, dass sich die Objektverfolgung schnell weiterentwickelt und leichter in reale Systeme integrieren lässt.

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

Was ist Objektverfolgung?#

Stell dir vor, ein Sicherheitsmitarbeiter überwacht die Aufnahmen einer Parkplatzkamera. Er beschließt, ein rotes Auto im Auge zu behalten. Während das Video läuft, merkt er sich dieses Auto und verfolgt es gedanklich überallhin, selbst wenn andere Autos vorbeifahren oder Personen davor entlanggehen.

KI-gestützte Objektverfolgung funktioniert ähnlich, läuft aber automatisch und in großem Maßstab ab. Mit anderen Worten: Objektverfolgung bezeichnet den Prozess, ein Objekt zu verfolgen, während es sich durch die Bilder eines Videos bewegt, und seine Identität von einem Bild zum nächsten konsistent zu halten.

In vielen Systemen beginnt dies mit der Objekterkennung, die Objekte wie Personen, Fahrzeuge oder Verkehrsschilder in jedem Bild findet und beschriftet. Wenn sich diese Objekte bewegen, auftauchen, verschwinden oder einander überlappen, verknüpft das Verfolgungssystem die Erkennungen über mehrere Bilder hinweg. So weiß es, welches Objekt welches ist und wohin es sich im Laufe der Zeit bewegt.

Abb. 1. Einblick in die Objektverfolgung (Quelle)

Es gibt zwei gängige Arten der Verfolgung: die Verfolgung eines einzelnen Objekts (SOT), bei der ein Hauptobjekt im Mittelpunkt steht (beispielsweise 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 (beispielsweise alle Autos an einer stark befahrenen Kreuzung).

Unabhängig von der Art der Verfolgung basieren die meisten Systeme auf drei zentralen Komponenten: einem Detektor, der Objekte in jedem Bild findet, einem Bewegungsmodell, das vorhersagt, wie sich diese Objekte wahrscheinlich bewegen, und einem Zuordnungsschritt, der neue Erkennungen mit zuvor verfolgten Objekten verknüpft. Diese Komponenten wandeln rohe Videodaten in aussagekräftige Informationen darüber um, wie sich Objekte im Laufe der Zeit bewegen und miteinander interagieren.

Warum Open-Source-Werkzeuge zur Objektverfolgung benötigt werden#

Bevor wir uns mit den Details befassen, fragst du dich vielleicht: Was macht Open-Source-Werkzeuge und Algorithmen zur Objektverfolgung so besonders?

Open-Source-Werkzeuge haben wesentlich dazu beigetragen, Objektverfolgung einfacher nutzbar und breiter verfügbar zu machen. Da der Code offenliegt, können Entwickler und Forscher genau nachvollziehen, wie ein Verfolger funktioniert, daraus lernen und ihn an ihre eigenen Projekte anpassen, anstatt ihn wie eine Blackbox zu behandeln.

Außerdem profitieren sie von starken Gemeinschaften. Viele Open-Source-Werkzeuge zur Objektverfolgung werden von aktiven Mitwirkenden gepflegt, die neue Funktionen hinzufügen, Geschwindigkeit und Genauigkeit verbessern, Fehler beheben und die Werkzeuge an den aktuellen Stand der Forschung anpassen. Diese kontinuierliche Zusammenarbeit trägt dazu bei, dass sie für verschiedene Anwendungen zuverlässig und nützlich bleiben.

Auch die Kosten sind ein wichtiger Grund für ihre Bedeutung. Da Open-Source-Werkzeuge kostenlos sind, können Studierende, Start-ups und kleine Teams experimentieren, Prototypen entwickeln und reale Systeme erstellen, ohne sich um Lizenz- oder Abonnementkosten sorgen zu müssen.

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

Heute steht eine große Auswahl an Open-Source-Optionen zum Aufbau von Verfolgungssystemen zur Verfügung. Einige sind Verfolgungsalgorithmen 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 Verfolgungslogik bis zu den zusätzlichen Werkzeugen, die du in einem realen Projekt benötigst.

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

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

Eine der einfachsten und praktischsten Möglichkeiten zur Objektverfolgung besteht darin, die Ultralytics YOLO-Modelle in Kombination mit dem Ultralytics Python-Paket zu verwenden. Ultralytics YOLO-Modelle wie Ultralytics YOLO11 und das bevorstehende Ultralytics YOLO26 sind Computer-Vision-Modelle, die verschiedene Bildverarbeitungsaufgaben unterstützen, darunter Objekterkennung, Instanzsegmentierung, Posenschätzung und Objektverfolgung.

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

Interessanterweise verfolgen die Modelle selbst Objekte nicht über mehrere Bilder hinweg. Stattdessen ermöglicht das Ultralytics Python-Paket, eine Bibliothek zur Vereinfachung der Ausführung und Bereitstellung von Ultralytics YOLO-Modellen, die Verfolgung, indem es die bildweise Erkennung von YOLO mit speziellen Algorithmen zur Verfolgung mehrerer Objekte wie BoT-SORT und ByteTrack kombiniert.

Dank der integrierten Verfolgungsfunktion können das Ultralytics-Paket und die Ultralytics YOLO-Modelle Objekte in jedem Bild erkennen und ihnen anschließend konsistente IDs zuweisen. So lassen sich die Objekte verfolgen, während sie sich bewegen, einander überlappen, das Bild verlassen und später wieder eintreten. Dieser Ansatz wird zunehmend in Bereichen wie Fertigung und Einzelhandel eingesetzt und ermöglicht Anwendungen wie Abläufe zur Fehlerprüfung, die Verfolgung von Warenbewegungen und die Verfolgung von Kunden im Geschäft.

2. OpenCV-Verfolger#

OpenCV ist eine umfangreiche Computer-Vision-Bibliothek, die eine Sammlung von Algorithmen zur Objektverfolgung enthält. Diese Bibliothek wird seit 1999 von der OpenCV-Community entwickelt und gepflegt.

Anstatt sich auf Deep Learning zu stützen, verwenden die meisten dieser Verfolger traditionelle Computer-Vision-Methoden wie Korrelationsfilter und kernbasierte Verfahren (sie verfolgen ein Objekt, indem sie sein visuelles Erscheinungsbild, etwa Farbe und Textur, von einem Bild zum nächsten abgleichen, anstatt Merkmale mithilfe neuronaler Netze zu erlernen).

Bei der Verwendung dieser Algorithmen wählst du in der Regel zunächst das zu verfolgende Objekt aus. Anschließend sucht der Verfolger kontinuierlich nach dem ähnlichsten visuellen Bereich in den folgenden Bildern, während sich das Objekt bewegt.

Abb. 3. Verfolgung von Objekten mit OpenCV (Quelle)

Auch wenn diese Methoden in komplexen oder dicht besetzten Szenen möglicherweise nicht so robust sind wie moderne Verfolgungssysteme auf Basis von Deep Learning, werden sie weiterhin häufig eingesetzt, weil sie ressourcenschonend, schnell und einfach auszuführen sind. Da diese Verfolger außerdem effizient auf CPUs laufen und in der Regel keine GPU benötigen, eignen sie sich gut für schnelle Experimente, den Unterricht und Hobbyprojekte.

3. ByteTrack#

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

Dadurch kann ByteTrack Objekte weiterverfolgen, die kurzzeitig schwer zu erkennen sind, etwa weil sie teilweise verdeckt, weit entfernt oder schnell unterwegs sind. ByteTrack ist schnell und zuverlässig und wird daher häufig für Anwendungen wie Verkehrsanalyse, Fußgängerverfolgung und die Überwachung im Einzelhandel eingesetzt, bei denen Echtzeitleistung und konsistente IDs wichtig sind.

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

4. DeepSORT#

Ein weiterer weit verbreiteter Algorithmus zur Verfolgung mehrerer Objekte ist DeepSORT, kurz für „Deep Simple Online and Real-Time Tracking“. Dabei handelt es sich um eine erweiterte Version von SORT, was für „Simple Online and Real-Time Tracking“ steht.

Wie ByteTrack verfolgt SORT Objekte nach dem Prinzip „tracking-by-detection“. SORT stützt sich jedoch auf 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 Verfolgungsspuren zu, hauptsächlich anhand der Position und der Überlappung der Begrenzungsrahmen. Dadurch ist SORT schnell und ressourcenschonend, kann aber Schwierigkeiten bekommen, wenn sich Objekte überlappen, ihre Wege kreuzen oder kurzzeitig aus dem Sichtfeld verschwinden.

DeepSORT verbessert SORT, indem es Informationen zum Erscheinungsbild in den Verfolgungsprozess einbezieht. Zusätzlich zu Bewegung und Position verwendet es ein Deep-Learning-basiertes Re-Identifikations- oder Re-ID-Modell, das lernt, wie Objekte aussehen. Dadurch kann der Verfolger dasselbe Objekt über mehrere Bilder hinweg 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 Massenbeobachtung eingesetzt, in denen sich Personen oft überlappen oder kurzzeitig verdeckt werden. Heute gilt der Algorithmus jedoch als klassische Referenzmethode, und neuere Verfolgungsverfahren erzielen in anspruchsvolleren Szenen häufig bessere Ergebnisse.

5. Norfair#

Norfair ist eine ressourcenschonende Verfolgungsbibliothek, die auf Flexibilität ausgelegt ist, anstatt dich auf eine feste Verfolgungspipeline festzulegen. Sie kann nahezu jedem Detektor eine Verfolgungsfunktion hinzufügen, solange sich die Ausgaben des Detektors als eine Menge von Punkten darstellen lassen, beispielsweise als Mittelpunkte von Begrenzungsrahmen, Schlüsselpunkte oder benutzerdefinierte Koordinatendaten.

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

Diese Flexibilität macht Norfair besonders nützlich für Projekte mit ungewöhnlichen Eingaben oder dynamischen Bewegungsmustern, bei denen standardmäßige Werkzeuge zur Verfolgung mehrerer Objekte an ihre Grenzen stoßen können. Die Bibliothek bietet außerdem integrierte Distanzfunktionen, mit denen sich steuern lässt, wie Erkennungen über mehrere Bilder hinweg zugeordnet werden.

Diese Distanzfunktionen messen, wie ähnlich zwei Punkte oder Objekte sind, und geben dir vollständige Kontrolle über die Verfolgungslogik. Norfair wird häufig in der Robotik, der Analyse von Sportbewegungen, der Drohnennavigation und in Anwendungen eingesetzt, die stark auf die Verfolgung von Poselandmarken oder Schlüsselpunkten angewiesen sind.

6. MMTracking#

MMTracking ist eine Open-Source-Werkzeugsammlung für die Objektverfolgung vom OpenMMLab-Team, das auch hinter weit verbreiteten Computer-Vision-Bibliotheken wie MMDetection steht. MMTracking basiert auf MMDetection und bietet ein flexibles Framework für die Entwicklung und Erprobung von Verfolgungssystemen.

Eine der größten Stärken ist der modulare Aufbau. Statt dich auf eine einzelne Pipeline festzulegen, kannst du mit MMTracking verschiedene Komponenten wie Detektoren, Verfolgungsmodule und in einigen Konfigurationen Re-Identifikationsmodelle einrichten und austauschen. Aufgrund dieser Flexibilität ist MMTracking besonders in der Forschung und in 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 für die gleichzeitige Verfolgung vieler Objekte entwickelt wurde. Anders als herkömmliche Pipelines nach dem Prinzip „tracking-by-detection“, bei denen zunächst die Erkennung erfolgt und Objekte anschließend in einem separaten Schritt über mehrere Bilder hinweg verknüpft werden, erlernt FairMOT Erkennung und Re-Identifikation gemeinsam in einem einzigen Netzwerk.

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

Dieser gemeinsame Ansatz hilft FairMOT, konsistentere Identitäten beizubehalten, insbesondere in dicht besetzten Szenen, in denen sich Personen häufig überlappen oder schnell bewegen. FairMOT wird häufig für Szenarien wie Fußgängerverfolgung und Massenbeobachtung eingesetzt. Außerdem kommt es in Bereichen wie Einzelhandelsanalyse und Verkehrsüberwachung zum Einsatz, in denen die Echtzeitverfolgung vieler Ziele wichtig ist.

8. SiamMask#

SiamMask ist eine Methode zur Verfolgung eines einzelnen Objekts, die über viele Verfolger hinausgeht, indem sie neben einem Begrenzungsrahmen auch eine Segmentierungsmaske erzeugt. Einfach gesagt zeichnet sie nicht nur ein Rechteck um das Ziel. Sie grenzt auch die Form des Objekts auf Pixelebene ab, was hilfreich sein kann, wenn das Ziel seine Form verändert, sich dreht oder teilweise verdeckt wird.

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

Dieser Ansatz verwendet ein siamesisches Verfolgungsdesign. Dabei nimmt der Verfolger zunächst aus dem ersten Bild eine kleine Referenzansicht des Ziels auf, die häufig als Vorlage bezeichnet wird. In jedem neuen Bild durchsucht er anschließend einen größeren Bereich und findet die Stelle mit der höchsten Ähnlichkeit zu dieser Vorlage.

SiamMask baut auf dieser abgleichbasierten Idee auf. Zusätzlich sagt das Verfahren eine Maske des Ziels auf Pixelebene voraus, sodass du während der Videowiedergabe sowohl die Position des Objekts als auch eine präzisere Kontur erhältst.

Wichtige Faktoren bei der Auswahl eines Werkzeugs zur Objektverfolgung#

Da heute im Bereich der KI verschiedene Open-Source-Werkzeuge zur Objektverfolgung verfügbar sind, hängt die beste Option für dein Computer-Vision-Projekt von den Anforderungen deines konkreten Anwendungsfalls ab. Hier sind einige Faktoren, die du berücksichtigen solltest:

• Genauigkeit: Dieser Faktor ist besonders in dicht besetzten oder visuell komplexen Szenen wichtig, in denen das Bildverarbeitungssystem auch bei Überlappungen, Verdeckungen oder schnellen Bewegungen stabile IDs beibehalten muss.
• Geschwindigkeit: Bei Echtzeitanwendungen wie Robotik, Verkehrsüberwachung und Sportanalyse kann eine schnelle Reaktion wichtiger sein als perfekte Präzision.
• Einfache Integration: Einige Werkzeuge zur Objektverfolgung lassen sich unkompliziert integrieren und mit wenigen Codezeilen verwenden, während andere mehr Einrichtung, Konfiguration oder individuelle Pipeline-Arbeit erfordern.
• Anforderungen an die Bereitstellung: Die Zielumgebung, etwa GPU-Server, Edge-Geräte oder mobile Hardware, kann bestimmen, welcher Verfolgungsansatz praktikabel ist.
• Skalierbarkeit: Wenn dein System viele Objekte gleichzeitig verfolgen oder mehrere Videostreams verarbeiten muss, sollte der Verfolger effizient skalieren, ohne dass die Leistung stark abnimmt.

Jedes Werkzeug und jeder Algorithmus zur Objektverfolgung erfüllt einen anderen Zweck. Letztlich hängt die richtige Wahl von deinen konkreten Anforderungen, Laufzeitbedingungen, Leistungsmetriken und dem gewünschten Grad der Anpassbarkeit des Verfolgungsansatzes in deinem Projekt ab.

Wichtige Erkenntnisse#

Die Objektverfolgung hat sich von frühen, manuell entwickelten Verfahren zu modernen Deep-Learning-Systemen auf dem neuesten Stand der Technik weiterentwickelt, die Bewegungen, Identitäten und Verhalten mit beeindruckender Genauigkeit interpretieren. Open-Source-Werkzeuge waren eine treibende Kraft hinter diesem Fortschritt. Sie erleichtern den Zugang zu leistungsfähigen Algorithmen, fördern Experimente und ermöglichen es Forschern, anspruchsvolle Verfolgungspipelines ohne restriktive Lizenzen oder umfangreiche Infrastruktur zu entwickeln.

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