Seguimento de múltiplos objectos (MOT)

O rastreio de múltiplos objectos (MOT) é uma tarefa fundamental na visão computacional (CV) que envolve a deteção de múltiplos objectos num vídeo e a manutenção das suas identidades únicas em quadros consecutivos. Ao contrário da deteção de objectos, que localiza e classifica objectos numa única imagem, a MOT acrescenta uma dimensão temporal. Responde não apenas a "Que objectos estão na imagem?", mas também a "Para onde vai cada objeto específico?". Ao atribuir um ID persistente a cada objeto, a MOT permite a análise do movimento, comportamento e interações ao longo do tempo, tornando-a essencial para a compreensão de cenas dinâmicas.

Como funciona o rastreio de vários objectos

O processo MOT segue normalmente um paradigma de seguimento por deteção. Primeiro, é utilizado um detetor de objectos, como o YOLO11, para identificar todos os objectos em cada fotograma de um vídeo. A cada objeto detectado é então atribuído um ID de seguimento único. Nos fotogramas seguintes, um algoritmo de seguimento prevê as novas posições destes objectos e associa-as aos objectos recentemente detectados. Esta associação é um passo crítico e baseia-se em várias técnicas:

• Previsão de movimento: Algoritmos como o Filtro de Kalman (KF) estimam a posição futura de um objeto com base no seu movimento passado. Isto ajuda a limitar a procura do objeto na imagem seguinte.
• Correspondência de aspeto: Para reidentificar um objeto depois de este ter sido ocluído ou ter mudado de aspeto, os sistemas extraem frequentemente caraterísticas distintas. Estas podem variar de simples histogramas de cores a complexos embeddings baseados em aprendizagem profunda.
• Associação de dados: Este componente associa os trajectos de objectos existentes às novas detecções. Algoritmos sofisticados como o algoritmo húngaro ou métodos empregues por rastreadores modernos como o ByteTrack e o BoT-SORT são utilizados para lidar com estas atribuições, assegurando a continuidade do rastreio mesmo em cenas com muita gente.

O Ultralytics proporciona uma integração perfeita destes algoritmos de seguimento, permitindo aos utilizadores implementar facilmente um seguimento robusto de vários objectos com detectores de elevado desempenho.

Seguimento de vários objectos vs. deteção de objectos

Embora intimamente relacionadas, a MOT e a deteção de objectos têm objectivos distintos. A deteção de objectos é uma análise estática, quadro a quadro, que produz um conjunto de caixas delimitadoras e etiquetas de classe. Em contraste, a MOT é um processo dinâmico que liga estas detecções ao longo do tempo, criando uma "história" contínua para cada objeto. Pode pensar na deteção de objectos como uma série de fotografias instantâneas, enquanto o seguimento de vários objectos junta essas fotografias para criar um filme, revelando o enredo de como os objectos se movem e interagem.

Aplicações no Mundo Real

A MOT é uma tecnologia transformadora com uma vasta gama de utilizações práticas em vários sectores.

• Veículos autónomos: Para os veículos autónomos, a MOT é fundamental para a segurança. Permite que um veículo siga as trajectórias de outros carros, peões e ciclistas, prevendo os seus movimentos para tomar decisões informadas e evitar colisões. Este seguimento contínuo proporciona uma compreensão mais rica do ambiente do que apenas a deteção de um único fotograma.
• Análise de espaços públicos e de retalho: No retalho, o MOT é utilizado para analisar o comportamento dos clientes, acompanhando os padrões de tráfego pedonal e os tempos de permanência. Isto ajuda a otimizar a disposição das lojas e a gerir filas de espera de forma eficaz. Em espaços públicos, pode ser utilizado para a gestão de multidões e segurança, por exemplo, através da criação de um sistema de alarme de segurança que dispara quando uma pessoa é seguida a entrar numa zona restrita.
• Análise desportiva: Os treinadores e analistas utilizam o MOT para monitorizar os movimentos dos jogadores, analisar formações e avaliar métricas de desempenho como a velocidade e a distância percorrida. Isto pode ser combinado com a estimativa de pose para uma análise mais detalhada da técnica atlética e da estratégia de jogo.
• Automação industrial: No chão de fábrica, o MOT pode ser utilizado para seguir peças numa correia transportadora para contagem de objectos e controlo de qualidade, garantindo que cada item é processado corretamente. Este é um componente essencial da IA no sector da produção.