Découvrez comment l'IA et la vision par ordinateur rendent le suivi des mouvements plus intelligent, plus rapide et plus fiable dans les domaines du sport, de la robotique, des applications mobiles et d'autres flux de travail concrets.
Lorsque vous regardez une pièce de théâtre et que votre acteur préféré se déplace sur scène, vos yeux peuvent le suivre sans effort conscient. Pour les humains, ce type de suivi du mouvement semble naturel. Votre cerveau relie automatiquement ce que vous voyez d'un instant à l'autre, comblant les lacunes et maintenant un sentiment de continuité à mesure que la scène change.
En ce qui concerne les machines, la même tâche est beaucoup plus complexe. Une caméra capture une vidéo sous forme d'une séquence d'images individuelles, et un système doit identifier à plusieurs reprises le même objet, étape par étape, afin d'estimer où il s'est déplacé et de déterminer s'il s'agit toujours de celui à suivre.
Ce défi est au cœur du suivi de mouvement. Le suivi de mouvement consiste à suivre un objet dans une vidéo au fil du temps, et il joue un rôle important dans des domaines tels que l'analyse sportive, la robotique et les applications mobiles.
Le suivi traditionnel des mouvements et des caméras repose souvent sur une configuration manuelle, track et des images clés. Cela peut fonctionner dans des scènes simples, mais devient rapidement lent et peu fiable lorsque les mouvements sont rapides ou partiellement bloqués.
Les progrès récents en matière de vision par ordinateur facilitent grandement cette tâche. La vision par ordinateur est une branche de l'IA qui aide les machines à comprendre les images et les vidéos, rendant le suivi des mouvements plus précis et moins dépendant du travail manuel. En détectant les objets dans chaque image et en conservant leur identité cohérente dans le temps, ces systèmes track de manière plus fiable dans des conditions réelles.
Dans cet article, nous allons explorer comment la vision par ordinateur peut rationaliser le suivi des mouvements. C'est parti !
Le suivi de mouvement traditionnel nécessite souvent une configuration manuelle minutieuse, en particulier dans les workflows de montage vidéo et d'effets spéciaux, où l'objectif est d'associer des graphiques, des effets ou des superpositions à des éléments en mouvement dans les séquences.
De nombreux flux de travail commencent par placer track sur des parties spécifiques d'un plan, puis le logiciel les suit d'une image à l'autre pour cartographier la trajectoire du mouvement. Cette technique est courante dans des outils tels qu'After Effects, et des flux de travail similaires apparaissent dans Premiere Pro grâce à des fonctionnalités telles que le suivi de masque, qui permet aux monteurs track masque ou une région au fil du temps.
Le match moving est une autre méthode courante. Elle permet d'aligner les éléments numériques avec les mouvements réels de la caméra afin que les effets ou les graphiques restent en place dans une prise de vue en direct. Ces approches peuvent bien fonctionner pour des scènes plus simples, mais elles posent souvent des difficultés lorsque les images sont encombrées ou que les objets se déplacent rapidement.
Le suivi peut également échouer lorsque l'éclairage change ou lorsque les sujets sont partiellement masqués, ce qui peut entraîner des décalages ou des sauts soudains dans le track. Cela ralentit le flux de travail et oblige les monteurs à refaire certaines parties du plan. Lorsque les objets changent rapidement de direction, les anciens systèmes de suivi de mouvement peuvent avoir du mal à suivre, ce qui rend les résultats incohérents et moins fiables.
Les systèmes de vision par ordinateur de pointe utilisent des modèles d'IA pour suivre les objets en mouvement dans une vidéo. Au lieu de s'appuyer sur des ajustements manuels constants ou un suivi image par image fragile, le modèle apprend à quoi ressemble un objet et comment il a tendance à se déplacer. Cela permet au suivi des mouvements de rester stable même lorsque les scènes sont chargées, que l'éclairage change ou que des objets disparaissent brièvement.
Par exemple, les modèles de vision par ordinateur tels que Ultralytics YOLO11 et le prochain Ultralytics prennent en charge le suivi d'objets en détectant les objets dans chaque image. En termes simples, ils identifient ce qui se trouve dans l'image et où cela se trouve en générant des cadres de sélection et des scores de confiance pour chaque objet détecté.
Il est intéressant de noter que YOLO ne track pas réellement track dans le temps par eux-mêmes. Le suivi est plutôt activé grâce au Python Ultralytics , qui relie YOLO à des algorithmes de suivi multi-objets tels que ByteTrack et BoT-SORT. Dans cette configuration, YOLO les objets image par image, et le tracker relie ces détections entre les images afin de conserver un identifiant cohérent pour chaque objet lorsqu'il se déplace.
Examinons maintenant de plus près quelques applications concrètes dans lesquelles le suivi de mouvement basé sur l'IA a un impact significatif.
Dans un match de football, les joueurs accélèrent, s'arrêtent et changent constamment de direction, ce qui rend difficile la mesure précise des mouvements sur le terrain. Le suivi manuel échoue souvent dans ces moments-là, en particulier lorsque les joueurs se chevauchent, se regroupent ou se déplacent dans des zones encombrées.
Le suivi des mouvements alimenté par l'IA aide en suivant chaque joueur tout au long de l'action et en conservant des trajectoires claires et cohérentes. Par exemple, dans une étude récente, des chercheurs ont utilisé YOLO11 detect et le ballon à partir de plusieurs angles de caméra. YOLO11 chaque joueur dans chaque image, tandis qu'un système de suivi a relié ces détections dans le temps afin de conserver l'identité de chaque joueur tout au long de ses déplacements.
La réalité augmentée (RA) permet aux applications de placer des objets numériques dans le monde réel, comme une étiquette sur un produit, un personnage sur le sol ou une superposition sur votre pied lorsque vous vous déplacez. Pour que ces expériences soient crédibles, le contenu virtuel doit rester ancré au bon endroit lorsque vous vous déplacez, inclinez votre téléphone ou déplacez l'objet lui-même.
La vision par ordinateur joue ici un rôle clé, car elle aide un appareil mobile à comprendre ce qu'il regarde et comment la caméra se déplace dans la scène. En d'autres termes, elle permet le suivi 3D en estimant où se trouve un objet dans l'espace et comment il est orienté, puis en mettant à jour cette position à mesure que l'utilisateur se déplace.
La réalité virtuelle (RV) repose sur des principes de suivi similaires, mais son objectif est différent. Au lieu d'ancrer le contenu numérique dans le monde réel, la RV se concentre sur le suivi de votre tête et de vos mains afin que le monde virtuel réagisse naturellement à vos mouvements.
Dans les environnements industriels, les équipements et les produits passent souvent par plusieurs étapes au cours d'un processus. Chaque étape dépend d'un timing et d'une coordination précis. Le suivi manuel peut prendre du retard, car les articles se déplacent à des vitesses différentes, se chevauchent ou changent rapidement de position.
Le suivi des mouvements alimenté par l'IA aide les systèmes de production en leur offrant une vision plus claire de chaque objet lorsqu'il se déplace sur la chaîne. Dans le cadre d'une étude intéressante, un réseau de caméras connectées a suivi les produits tout au long d'un cycle de production complet et a mis à jour en temps réel un jumeau numérique, une copie virtuelle du processus réel.
Le système identifiait chaque produit, suivait ses mouvements et maintenait le modèle numérique aligné avec ce qui se passait sur le terrain. Cette approche a amélioré la surveillance et favorisé une exploitation plus sûre en offrant aux opérateurs une vue fiable à chaque étape. Elle a également montré comment le suivi des mouvements peut permettre une automatisation plus flexible et évolutive lorsque des données de suivi cohérentes sont disponibles.
Voici quelques avantages liés à l'utilisation du suivi de mouvement basé sur l'IA :
Le suivi basé sur l'IA fonctionne bien dans de nombreux cas, mais il n'est pas prêt à l'emploi dans toutes les configurations. Voici quelques limitations à prendre en compte :
Les fonctionnalités de suivi des mouvements basées sur l'IA deviennent rapidement le choix le plus pratique pour les vidéos du monde réel, où les mouvements sont rapides, les scènes encombrées et les corrections manuelles difficilement adaptables. La vision par ordinateur s'améliore rapidement, ce qui rend les systèmes de suivi plus faciles à déployer et plus fiables dans des conditions difficiles. En conséquence, le suivi des mouvements devient plus utile dans les domaines de la robotique, des applications mobiles, de l'analyse et de la création de contenu.
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