Um guia sobre o seguimento de objectos em movimento em vídeos com modelos Ultralytics YOLO

Robôs capazes de montar peças eléctricas, sistemas que capturam carros em excesso de velocidade e soluções de retalho inteligentes que acompanham a forma como os clientes fazem compras - todas estas inovações dependem da visão por computador. Trata-se de um ramo da inteligência artificial (IA) que ajuda as máquinas a analisar e a compreender imagens e vídeos.

Por exemplo, um robô precisa de reconhecer e seguir diferentes peças para as montar corretamente. Da mesma forma, um sistema de tráfego pode utilizar a visão por computador para detetar carros, ler matrículas e perceber quando alguém está em excesso de velocidade. Entretanto, nas lojas, a IA de visão pode ajudar a seguir o que os clientes estão a ver ou a apanhar e pode até vigiar o inventário.

Essas aplicações são alimentadas por modelos de visão por computador como o Ultralytics YOLO11, que suportam uma vasta gama de tarefas visuais. Muitas destas tarefas centram-se na recolha de informações a partir de uma única imagem, mas uma tarefa particularmente interessante, o rastreio de objectos, pode ser utilizada para seguir o movimento de objectos através de uma série de imagens ou fotogramas de vídeo.

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Neste guia, veremos mais detalhadamente como funciona o rastreio de objectos e exploraremos exemplos reais de como é utilizado. Também discutiremos como os modelos de IA de visão, como o Ultralytics YOLO11, suportam o rastreio de objectos. Vamos começar!

Um olhar mais atento aos sistemas de localização por visão computacional

O seguimento de objectos é uma tarefa de visão por computador utilizada para seguir o movimento de objectos através de fotogramas de vídeo, ajudando os sistemas a monitorizar e a compreender como as coisas mudam ao longo do tempo. Isto é muito semelhante à forma como os humanos podem seguir naturalmente uma pessoa ou objeto em movimento com os olhos, como quando estamos a assistir a um jogo de ténis e os nossos olhos seguem a bola à medida que esta se move para trás e para a frente no campo.

Da mesma forma, o seguimento de objectos envolve a utilização de câmaras e IA para seguir o movimento da bola em tempo real. Esta tecnologia pode dar aos espectadores em casa uma melhor compreensão do fluxo do jogo, especialmente através de análises como a velocidade, a trajetória e o posicionamento dos jogadores.

Embora este tipo de rastreio visual possa parecer fácil para os humanos, quando se trata de visão artificial, envolve uma série de passos alimentados por modelos de IA de visão. Eis uma descrição simples de como funciona o seguimento de objectos: 

• Captação de vídeo: As câmaras gravam imagens de vídeo, captando a forma como os objectos se movem através de uma cena ao longo do tempo.
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• Detetar objectos: Os modelos de visão por computador alimentados por IA, como o YOLO11, podem analisar cada fotograma para identificar e localizar objectos específicos, como pessoas, veículos ou produtos.
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• Atribuição de identidade: Quando um objeto é detectado, os algoritmos de rastreio atribuem-lhe uma ID única para o seguir em vários fotogramas, garantindo que o sistema sabe que é o mesmo objeto, mesmo quando se move.
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• Monitorização do movimento: O sistema monitoriza o movimento ao longo do tempo, e estes dados podem ser utilizados para recolher dados como a velocidade, a direção e as interações com outros objectos.
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• Geração de conhecimentos: Estas informações podem ser utilizadas em tempo real para fornecer análises, ajudar na tomada de decisões ou alimentar sobreposições visuais - dependendo do caso de utilização específico.

Comparação da deteção e seguimento de objectos com o YOLO

Outra tarefa de visão computacional suportada pelo YOLO11 que está intimamente relacionada com o seguimento de objectos é a deteção de objectos. Vamos explorar a diferença entre estas duas tarefas. 

A deteção de objectos envolve a identificação e localização de objectos de interesse numa única imagem ou quadro de vídeo. Por exemplo, um carro autónomo utiliza a deteção de objectos para reconhecer um sinal de paragem ou um peão num único fotograma captado pelas câmaras a bordo. Responde à pergunta: "O que é que está nesta imagem e onde é que está?" No entanto, não fornece qualquer informação sobre o local para onde o objeto vai a seguir.

O seguimento de objectos baseia-se na deteção de objectos, acrescentando uma compreensão do movimento ao longo do tempo. A principal diferença entre os dois é a forma como lidam com o tempo e o movimento. A deteção de objectos trata cada fotograma como um instantâneo independente, enquanto o seguimento de objectos liga os pontos entre fotogramas, utilizando dados passados para prever a posição futura de um objeto.

Combinando ambos, podemos construir sistemas de IA de visão poderosos, capazes de rastreio em tempo real em ambientes dinâmicos. Por exemplo, um sistema de segurança automatizado pode detetar pessoas que entram num espaço e seguir continuamente o seu movimento através do quadro.

Acompanhamento em tempo real utilizando os modelos YOLO da Ultralytics

Agora que já abordámos a diferença entre deteção e seguimento de objectos, vejamos como os modelos Ultralytics YOLO, como o YOLO11, suportam o seguimento de objectos em tempo real.

Embora os modelos YOLO não sejam algoritmos de seguimento propriamente ditos, desempenham um papel essencial ao detetar objectos em cada fotograma de vídeo. Assim que os objectos são detectados, são necessários algoritmos de seguimento para lhes atribuir IDs únicos, permitindo ao sistema seguir o seu movimento de fotograma para fotograma. 

Para responder a esta necessidade, o pacote Ultralytics Python integra perfeitamente a deteção de objectos com algoritmos de seguimento populares como o BoT-SORT e o ByteTrack. Esta integração permite aos utilizadores executar a deteção e o seguimento em conjunto com uma configuração mínima.

Ao utilizar modelos YOLO para o seguimento de objectos, pode escolher o algoritmo de seguimento a aplicar com base nos requisitos da sua aplicação. Por exemplo, o BoT-SORT é uma boa opção para seguir objectos que se movem de forma imprevisível, graças à sua utilização de previsão de movimento e aprendizagem profunda. O ByteTrack, por outro lado, tem um desempenho especialmente bom em cenas com muita gente, mantendo um seguimento fiável mesmo quando os objectos estão desfocados ou parcialmente ocultos.

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Como é que a formação do modelo YOLO personalizado está relacionada com o rastreio de objectos?

O treinamento personalizado é o processo de ajuste fino de um modelo de deteção de objetos pré-treinado, como o YOLO11, em um conjunto de dados específico para que ele possa reconhecer objetos que não estão incluídos nos conjuntos de dados padrão. Isto é especialmente importante quando o seu sistema de localização precisa de seguir objectos personalizados ou pouco comuns.

Os sistemas de seguimento dependem do modelo de deteção para reconhecer primeiro o objeto. Se um modelo YOLO não conseguir detetar um determinado objeto, como um tipo específico de maquinaria ou uma espécie de vida selvagem, o algoritmo de seguimento não será capaz de o seguir.

É por isso que a formação personalizada é essencial: garante que o modelo de deteção consegue identificar com precisão os objectos que pretende seguir.

Também é importante ter em mente que apenas o modelo de deteção é ajustado durante este processo. Os algoritmos de seguimento, como o BoT-SORT ou o ByteTrack, não são treinados de forma personalizada - utilizam simplesmente a saída do modelo YOLO para seguir os objectos detectados ao longo dos fotogramas.

Aplicações de seguimento de objectos com o Ultralytics YOLO

Agora que compreendemos melhor o que é o seguimento de objectos e como funciona, vamos explorar algumas aplicações do mundo real em que esta tecnologia está a ter impacto.

Seguimento em tempo real utilizando o Ultralytics YOLO para estimativa da velocidade

Os sistemas de estimativa de velocidade possibilitados pela visão computacional dependem de tarefas como a deteção e o seguimento de objectos. Estes sistemas são concebidos para calcular a velocidade a que um objeto se move - quer se trate de um veículo, de um ciclista ou mesmo de uma pessoa. Esta informação é crucial para uma variedade de aplicações, desde a gestão de tráfego à monitorização da segurança e à automação industrial.

Utilizando um modelo como o Ultralytics YOLO11, os objectos podem ser detectados e seguidos através de fotogramas de vídeo. Ao analisar a distância a que um objeto se move durante um período de tempo específico, o sistema pode estimar a sua velocidade. 

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Explorar o rastreio de objectos no fabrico

Os processos de fabrico podem ser rápidos e altamente complexos, o que dificulta o acompanhamento manual de cada item produzido. O seguimento de objectos oferece uma boa solução para automatizar a monitorização dos produtos à medida que passam por cada fase da produção. Pode ajudar as fábricas a manter níveis elevados de precisão e eficiência sem abrandar o ritmo.

Desde a contagem de produtos numa correia transportadora até à deteção de defeitos ou à verificação da montagem adequada, o seguimento de objectos proporciona visibilidade e controlo a tarefas que, de outra forma, seriam demoradas ou propensas a erros. Esta tecnologia tem um impacto especial em indústrias de grande volume, como a indústria alimentar, a eletrónica e a embalagem, onde a velocidade e a precisão são fundamentais.

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Uma visão geral do rastreio de objectos na análise de retalho

Inúmeros clientes entram e saem das lojas de retalho todos os dias, e compreender o seu comportamento é fundamental para melhorar a experiência do cliente e o desempenho da empresa. O seguimento de objectos permite aos retalhistas monitorizar o tráfego pedonal, medir o tempo de permanência e analisar os padrões de movimento - tudo isto sem necessitar de métodos invasivos ou manuais.

Ao seguir as pessoas à medida que entram, saem e se deslocam pela loja, as empresas podem obter informações sobre as horas de ponta, as áreas mais procuradas e até o comprimento das filas. Estas informações podem informar as decisões relativas ao pessoal, à disposição da loja e à colocação de inventário, conduzindo, em última análise, a operações mais eficientes e a um aumento das vendas.

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Prós e contras do rastreio de objectos

Desde lojas de retalho a fábricas, o seguimento de objectos está a ser utilizado em todos os tipos de indústrias para melhorar factores como a eficiência, a segurança e a experiência geral. Aqui estão alguns dos principais benefícios que o seguimento de objectos pode trazer a várias indústrias:

• Permite alertas em tempo real: Os sistemas integrados com o rastreio de objectos podem ser configurados para desencadear alertas automaticamente quando algo invulgar é detectado, como uma pessoa que entra numa área restrita ou uma entrega que é deixada demasiado tempo num local.
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• Integra-se com outros sistemas: Os dados de rastreio de objectos podem ser combinados com outras tecnologias, como o reconhecimento facial, câmaras térmicas ou sistemas de inventário, para obter informações ainda mais poderosas.
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• Rentável a longo prazo: Embora a configuração inicial possa exigir investimento, o seguimento automatizado reduz a necessidade de trabalho manual, diminui as taxas de erro e reduz os custos operacionais ao longo do tempo.

Embora estes benefícios realcem a forma como o seguimento de objectos tem um impacto positivo em diferentes casos de utilização, também é importante considerar os desafios envolvidos na sua implementação. Vamos analisar mais detalhadamente algumas limitações do seguimento de objectos:

• Dificuldade em ambientes com muita gente: Em ambientes movimentados, como concertos, centros comerciais ou ruas da cidade, os sistemas de localização podem ter dificuldade em distinguir entre pessoas ou objectos que estão próximos uns dos outros, o que leva a confusão ou a resultados imprecisos.

• Sensível às condições ambientais: A má iluminação, o nevoeiro, o movimento rápido ou a vibração da câmara podem afetar a capacidade do sistema para localizar objectos com precisão, especialmente em ambientes exteriores ou não controlados.

• Privacidade e preocupações legais: O tratamento incorreto de dados pessoais, a falta de consentimento do utilizador ou a vigilância em espaços públicos podem levantar questões éticas e conduzir ao incumprimento das leis relativas à privacidade.

Principais conclusões

O seguimento de objectos é uma tarefa de visão por computador que permite às máquinas seguir o movimento de objectos ao longo do tempo. É utilizado numa vasta gama de cenários do mundo real - desde a estimativa da velocidade de um veículo e a contagem de produtos numa linha de montagem até à análise dos movimentos de jogadores em desportos.

Com modelos de IA de visão como o YOLO11 e algoritmos de seguimento como o BoT-SORT e o ByteTrack, o seguimento de objectos tornou-se mais rápido, mais inteligente e mais acessível em diferentes indústrias. À medida que a tecnologia de rastreio de objectos evolui, está a ajudar os sistemas a tornarem-se mais inteligentes, eficientes e reactivos, um fotograma de cada vez.

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