リアルタイム動画分析に最適なオープンソースオブジェクトトラッキングツール8選を徹底解説。各ツールの仕組みと、プロジェクトに最適なツールの選び方を確認しましょう。
車が赤信号を無視すると自動で違反通知が送られ、サッカー選手がピッチをドリブルするとカメラが滑らかに追従する――こうした背景では、AIが静かに機能している。特にこれらのシステムはコンピュータビジョンに依存しており、これはAIの一分野として機械が世界の視覚情報を認識・解釈・理解することを可能にする技術である。
コンピュータビジョンにおいて、これらのアプリケーションを支える主要なタスクの一つが物体追跡である。これは動画の各フレームで物体を識別し、それらの物体が移動したり、他の物体と重なったり、方向を変えたりするのを追跡するために用いられる。
現在、多くの物体追跡ツールやアルゴリズムが利用可能であり、それぞれが異なるユースケース、性能要件、複雑さのレベルに合わせて設計されています。高速性に重点を置き、track 物体をリアルタイムでtrack ものもあれば、遮蔽、高速移動、低照度といった困難な条件下での精度や長期的な安定性を優先するものもあります。
具体的には、オープンソースプロジェクトがこの分野の発展に大きく貢献してきた。そのコードが公開されているため、開発者や研究者は動作を研究し、既存の手法を改良し、新たな応用へ適応させることが可能である。この開放性により、物体追跡技術は急速に進化し、実世界のシステムへの統合が容易になった。
この記事では、8つの人気オープンソースオブジェクト追跡ツールとアルゴリズムを探ります。さあ、始めましょう！
ある警備員が駐車場の監視カメラ映像を見ている場面を想像してください。彼は一台の赤い車に注目することに決めます。映像が流れる中、彼はその車を頭の中でマークし、他の車が通り過ぎたり人の影が映り込んだりしても、その車が移動する先々を追跡し続けます。
AIを活用した物体追跡も同様の原理だが、自動的かつ大規模に動作する。つまり、物体追跡とは、動画のフレーム間を移動する物体を追跡し、フレーム間でその同一性を維持するプロセスである。
多くのシステムでは、まず物体検出から始まります。これは各フレーム内で人物、車両、道路標識などの物体を検出しラベル付けします。その後、これらの物体が移動、出現、消失、または重なり合うにつれ、追跡システムはフレーム間で検出結果を関連付けます。これにより、どの物体がどれであるか、そして各物体が時間経過とともにどこへ移動するかを把握します。
追跡には主に2つの種類がある：単一物体追跡（SOT）は一つの主要な物体に焦点を当てる（スポーツ動画でボールだけを追跡するようなもの）、複数物体追跡（MOT）は複数の物体を同時に追跡し、それぞれに固有のIDを割り当てる（混雑した交差点で全ての車を追跡するようなもの）。
追跡の種類にかかわらず、ほとんどのシステムは3つの主要な構成要素に依存している：各フレーム内の物体を検出する検出器、それらの物体がどのように動くかを予測する運動モデル、そして新たに検出された物体を以前に追跡された物体と結びつけるマッチングステップである。これらの要素が、生の動画を、物体が時間とともにどのように動き、相互作用するかという意味のある情報へと変換する。
詳細に入る前に、こう疑問に思うかもしれません：オープンソースの物体追跡ツールやアルゴリズムの何がそんなに特別なのでしょうか？
オープンソースツールは、オブジェクトトラッキングをより使いやすく、広く利用可能にする上で大きな役割を果たしてきた。コードが公開されているため、開発者や研究者はトラッカーがどのように動作するかを正確に把握し、そこから学び、ブラックボックスとして扱うのではなく、自身のプロジェクトに適応させることができる。
また、強力なコミュニティの恩恵も受けています。多くのオープンソース追跡ツールは、新機能の追加、速度と精度の向上、バグ修正、最新の研究との整合性維持などを行う活発な貢献者によって維持されています。この継続的な協力により、様々なアプリケーションにおいて信頼性と有用性を保ち続けることが可能となっています。
コストも重要な理由の一つです。オープンソースツールは無料であるため、学生やスタートアップ、小規模チームはライセンス料やサブスクリプション費用を気にせず、実験やプロトタイプ作成、実際のシステム構築が可能です。
現在、トラッキングシステム構築には多様なオープンソースオプションが利用可能です。パイプラインに直接組み込める追跡アルゴリズムやモデルもあれば、それらのモデルの運用・管理・統合を容易にするライブラリやフレームワークもあります。これらを組み合わせることで、コアとなる追跡ロジックから実プロジェクトで必要な周辺ツールまで、あらゆる要素を網羅できます。
次に、8つの人気のあるオープンソースの物体追跡ツールとアルゴリズムを見ていきましょう。
オブジェクト追跡において最も簡単で実用的な選択肢の一つは、Ultralytics Python と組み合わせてUltralytics YOLO を使用することです。Ultralytics YOLO （例： Ultralytics YOLO11 や近日Ultralytics 、物体検出、インスタンスセグメンテーション、姿勢推定、物体追跡など、様々なビジョンタスクをサポートするコンピュータビジョンモデルです。
興味深いことに、モデル自体はtrack 。代わりに、Ultralytics Python （Ultralytics YOLO 実行とデプロイを簡素化するライブラリ）が、YOLOフレームごとの検出結果をBoT-SORTやByteTrackといった専用のマルチオブジェクト追跡アルゴリズムと組み合わせることで追跡を可能にしています。
組み込みの追跡機能により、Ultralytics Ultralytics YOLO 、各フレーム内のdetect 、一貫したIDを割り当てることができる。これにより、物体が移動、重なり合い、フレーム外へ移動し、後で再進入する過程を追跡可能となる。この手法は製造業や小売業などの分野で採用が進んでおり、欠陥検査ワークフロー、在庫フロー追跡、店内顧客追跡などのアプリケーションを実現している。
OpenCV は、オブジェクト追跡アルゴリズムのコレクションを含む大規模なコンピュータビジョンライブラリです。このライブラリは1999年以降、OpenCV によって開発・維持されています。
これらのトラッカーの大半は、深層学習に依存する代わりに、相関フィルタやカーネルベースの手法といった従来のコンピュータビジョン手法を採用している（これらは、ニューラルネットワークを用いて特徴を学習するのではなく、色や質感といった視覚的外観をフレーム間で照合することで対象を追跡する）。
これらのアルゴリズムを使用する際には、通常、まずtrackしたい対象物を選択し、その後、対象物が移動するにつれてトラッカーが後続のフレーム内で最も類似した視覚領域を継続的に検索します。
これらの手法は、複雑なシーンや混雑した環境では最新の深層学習ベースの追跡システムほど堅牢ではないものの、軽量で高速、かつ実行が容易なため、依然として広く利用されている。また、これらのトラッカーはCPU上で効率的に動作し、通常GPU必要としないため、迅速な実験、教室での学習、趣味のプロジェクトに適している。
ByteTrackは、マルチオブジェクト追跡において最も人気のあるオープンソースアルゴリズムの一つです。モデルは、確信度の高い検出のみをマッチングさせるのではなく、多くのシステムが通常無視する確信度の低い検出も活用します。
これにより、物体が部分的に遮られたり、遠くにいたり、高速で移動しているなど、一時的に見えにくくなるtrack 継続できます。高速かつ信頼性が高いため、ByteTrackはリアルタイム性能と一貫したIDが重要な交通分析、歩行者追跡、小売監視などのアプリケーションで広く利用されています。
前述の通り、検出にUltralytics YOLO を使用している場合、Ultralytics Python を通じてByteTrackを簡単に有効化できます。しかし、カスタムパイプラインで独立して使用することも可能であり、研究用プロトタイプからC++で記述された本番システムに至るまで、あらゆる用途に適しています。
マルチオブジェクト追跡で広く用いられるもう一つのアルゴリズムがDeepSORTである。これはDeep Simple Online and Real-Time Trackingの略称である。これはSORT（Simple Online and Real-Time Tracking）の高度なバージョンである。
ByteTrackと同様に、SORTも検出による追跡アプローチを採用しています。ただし、SORTはカルマンフィルタ（過去の動きに基づいて物体の将来の位置を推定する数学モデル）に依存し、各物体が次に移動する可能性のある場所を予測します。
その後、主に位置と境界ボックスの重なりに基づいて、新たな検出結果を既存の軌跡と照合します。これによりSORTは高速かつ軽量ですが、物体が重なったり、経路が交差したり、一時的に視界から消えたりする場合には処理が困難になる場合があります。
DeepSORTは、追跡プロセスに外観情報を追加することでSORTを改良したものです。運動や位置に加え、物体の見た目を学習する深層学習ベースの再識別（re-id）モデルを採用しています。これにより、運動情報だけでは他の物体と区別できない場合でも、トラッカーは複数のフレームにまたがって同一の物体を認識することが可能になります。
このため、DeepSORTは監視や群衆モニタリングなど、人物が頻繁に重なり合ったり一時的に遮蔽されたりする用途で広く用いられている。しかし現在では古典的なベースラインと見なされており、より困難なシーンでは新しい追跡手法がしばしば優れた性能を発揮する。
Norfairは、固定されたトラッキングパイプラインを強制するのではなく、柔軟性を重視して設計された軽量なトラッキングライブラリです。検出器の出力がバウンディングボックスの中心点、キーポイント、カスタム座標データなど、点群として表現できる限り、ほぼあらゆる検出器の上にトラッキングを追加できます。
この柔軟性により、標準的なマルチオブジェクト追跡ツールでは対応が難しい特殊な入力や動的な動きパターンを伴うプロジェクトにおいて特に効果を発揮します。ライブラリにはフレーム間で検出結果を照合する方法を制御する距離関数が組み込まれています。
これらの距離関数は、2つの点や物体の類似度を測定し、ユーザーが追跡ロジックを完全に制御できるようにします。Norfairは、ロボット工学、スポーツ動作解析、ドローンナビゲーション、および姿勢ランドマークやキーポイントの追跡に大きく依存するアプリケーションで頻繁に使用されます。
MMTrackingは、OpenMMLabチームによるオープンソースの追跡ツールボックスです。同チームはMMDetectionなど広く利用されているコンピュータビジョンライブラリの開発でも知られています。MMDetectionを基盤として構築されており、追跡システムの開発や実験を行うための柔軟なフレームワークを提供します。
その最大の強みのひとつはモジュール設計である。MMTrackingは単一のパイプラインに縛られることなく、検出器や追跡モジュール、場合によっては再識別モデルといった異なるコンポーネントの設定や交換を可能にする。この柔軟性ゆえに、手法のベンチマークや新技術の検証、追跡パイプラインの微調整を目的とする研究や高度なプロジェクトで特に高い評価を得ている。
FairMOTは、track 物体を同時にtrack するために設計されたマルチオブジェクト追跡フレームワークである。従来の検出ベースの追跡パイプラインがまず検出を実行し、その後フレーム間で物体をリンクする別個のステップとして処理するのとは異なり、FairMOTは単一のネットワーク内で検出と再識別を同時に学習する。
この共同設定により、特に人が重なり合ったり素早く移動したりする混雑したシーンにおいて、より一貫した物体識別を維持できます。FairMOTは歩行者追跡や群衆監視などのシナリオで一般的に使用され、小売分析や交通監視など、多数のターゲットをリアルタイムで追跡することが重要な場面にも応用されています。
SiamMaskは、バウンディングボックスに加えてセグメンテーションマスクを生成することで、多くのトラッカーよりも一歩進んだ単一物体追跡手法です。簡単に言えば、単にターゲットの周囲に四角形を描くだけではありません。ピクセルレベルで物体の形状を輪郭描画するため、ターゲットが変形したり回転したり、部分的に隠れたりした場合に有用です。
この手法はシャム追跡設計を採用しており、追跡器はまず最初のフレームから対象の小さな参照画像（テンプレートと呼ばれることが多い）を取得する。その後、新しいフレームごとに広い領域を検索し、そのテンプレートとの類似度が最も高い位置を見つける。
SiamMaskはこのマッチングベースの概念を基盤としています。さらに、対象物に対してピクセル単位のマスクを予測するため、動画再生中に物体の位置とより精密な輪郭の両方を取得できます。
現在のAI分野ではオープンソースの物体追跡ツールに様々な選択肢が存在しますが、コンピュータビジョンプロジェクトに最適な選択肢は、具体的なユースケースの要件によって異なります。考慮すべき要素を以下に示します：
各オブジェクト追跡ツールやアルゴリズムは異なる目的を果たします。最終的に適切な選択は、具体的な要件、実行時の制約、性能指標、そしてプロジェクトが追跡手法に求めるカスタマイズ性の度合いによって決まります。
物体追跡技術は、初期の手作業による手法から、動きや識別、行動を驚くべき精度で解釈する現代の最先端ディープラーニングシステムへと進化を遂げた。オープンソースツールはこの進歩の原動力となっている。それらは強力なアルゴリズムへのアクセスを民主化し、実験を促進し、研究者が制限的なライセンスや重厚なインフラなしで洗練された追跡パイプラインを構築することを可能にしている。
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