Топ-8 инструментов и алгоритмов отслеживания объектов с открытым кодом

Когда машина проезжает на красный свет и водителю приходит автоматический штраф, или когда футболист ведет мяч по полю, а камера плавно следует за игрой, искусственный интеллект тихо работает на заднем плане. В частности, эти системы опираются на computer vision — подраздел ИИ, который позволяет машинам видеть, интерпретировать и понимать визуальную информацию из окружающего мира.

В рамках computer vision одной из ключевых задач для таких приложений является object tracking. Этот процесс используется для идентификации объектов в каждом кадре видео, а затем для их отслеживания, когда они перемещаются, перекрывают друг друга или меняют направление.

Сегодня существует множество object tracking tools и алгоритмов, каждый из которых разработан для различных вариантов использования, требований к производительности и уровней сложности. Некоторые из них ориентированы на скорость и могут отслеживать десятки объектов в режиме реального времени, в то время как другие отдают приоритет точности или долгосрочной стабильности в сложных условиях, таких как перекрытие (окклюзия), быстрое движение или плохое освещение.

В частности, open-source projects сыграли важную роль в развитии этой области. Поскольку их код находится в открытом доступе, разработчики и исследователи могут изучать принципы их работы, улучшать существующие методы и адаптировать их для новых приложений. Эта открытость помогла object tracking быстро развиваться и упростила интеграцию в реальные системы.

В этой статье мы рассмотрим восемь популярных инструментов и алгоритмов для object tracking с открытым исходным кодом. Давай начнем!

Link to this sectionЧто такое object tracking?#

Представь ситуацию: охранник просматривает запись с камеры наблюдения на парковке. Он решает следить за одной красной машиной. По мере воспроизведения видео он мысленно помечает эту машину и продолжает следить за ней, куда бы она ни поехала, даже если мимо проезжают другие машины или перед ней проходят люди.

ИИ-системы для object tracking работают аналогично, но делают это автоматически и в больших масштабах. Другими словами, object tracking — это процесс слежения за объектом по мере его движения через кадры видео и поддержания постоянства его идентификатора от одного кадра к другому.

Во многих системах это начинается с object detection, которая находит и маркирует объекты, такие как люди, транспортные средства или дорожные знаки, в каждом кадре. Затем, когда эти объекты перемещаются, появляются, исчезают или перекрываются, система отслеживания связывает обнаружения между кадрами, чтобы понимать, где какой объект и как он перемещается во времени.

Рис 1. Взгляд на object tracking (Source)

Существует два распространенных типа отслеживания: однообъектное (SOT), которое фокусируется на одном главном объекте (например, отслеживание мяча в спортивном видео), и многообъектное (MOT), которое следует за множеством объектов одновременно и присваивает каждому уникальный ID (например, отслеживание всех машин на оживленном перекрестке).

Независимо от типа отслеживания, большинство систем полагаются на три основных компонента: детектор для поиска объектов в каждом кадре, модель движения для прогнозирования пути объектов и этап сопоставления для связи новых обнаружений с уже отслеживаемыми объектами. Эти части превращают необработанное видео в осмысленную информацию о том, как объекты движутся и взаимодействуют с течением времени.

Link to this sectionПотребность в инструментах для object tracking с открытым исходным кодом#

Прежде чем мы перейдем к деталям, ты, возможно, задаешься вопросом: что делает инструменты и алгоритмы для object tracking с открытым исходным кодом такими особенными?

Инструменты с открытым исходным кодом сыграли огромную роль в том, чтобы сделать object tracking более простым в использовании и широко доступным. Поскольку код открыт, разработчики и исследователи могут видеть, как именно работает трекер, учиться на его примере и адаптировать его под свои проекты, вместо того чтобы воспринимать его как «черный ящик».

Они также выигрывают от сильных сообществ. Многие инструменты отслеживания с открытым кодом поддерживаются активными участниками, которые добавляют новые функции, повышают скорость и точность, исправляют ошибки и следят за тем, чтобы инструменты соответствовали последним научным исследованиям. Такое постоянное сотрудничество помогает им оставаться надежными и полезными в самых разных приложениях.

Стоимость — еще одна важная причина. Поскольку такие инструменты бесплатны, студенты, стартапы и небольшие команды могут проводить эксперименты, создавать прототипы и строить реальные системы, не беспокоясь о лицензионных сборах или затратах на подписку.

Link to this sectionТоп-8 инструментов и алгоритмов отслеживания объектов с открытым кодом#

Сегодня доступно огромное разнообразие вариантов для создания систем отслеживания. Некоторые из них представляют собой алгоритмы или модели, которые можно внедрить прямо в твой пайплайн, в то время как другие — это библиотеки и фреймворки, упрощающие запуск, управление и интеграцию этих моделей. Вместе они охватывают всё: от базовой логики отслеживания до вспомогательных инструментов, необходимых для реального проекта.

Далее давай рассмотрим восемь популярных инструментов и алгоритмов для object tracking с открытым исходным кодом.

Link to this section1. Модели Ultralytics YOLO и пакет Ultralytics Python#

Одним из самых простых и практичных вариантов для отслеживания объектов является использование Ultralytics YOLO models в сочетании с Ultralytics Python package. Модели Ultralytics YOLO, такие как Ultralytics YOLO11 и грядущая Ultralytics YOLO26, — это модели компьютерного зрения, которые поддерживают целый ряд задач, включая object detection, instance segmentation, оценку позы и object tracking.

Рис 2. Пример использования YOLO11 для обнаружения и отслеживания объектов. (Source)

Интересно, что сами по себе модели не занимаются отслеживанием объектов между кадрами. Вместо этого пакет Ultralytics Python, библиотека для упрощения запуска и развертывания моделей Ultralytics YOLO, делает отслеживание возможным, объединяя покадровые обнаружения YOLO с алгоритмами многообъектного отслеживания, такими как BoT-SORT и ByteTrack.

Благодаря встроенной функции отслеживания, пакет Ultralytics и модели Ultralytics YOLO можно использовать для обнаружения объектов в каждом кадре и присвоения им постоянных ID, чтобы следить за ними, когда они движутся, перекрываются, покидают кадр и возвращаются снова. Этот подход все чаще внедряется в таких секторах, как производство и розничная торговля, обеспечивая работу таких приложений, как системы проверки дефектов, отслеживание потоков инвентаря и отслеживание поведения покупателей в магазине.

Link to this section2. Трекеры OpenCV#

OpenCV — это обширная библиотека компьютерного зрения, которая включает коллекцию алгоритмов отслеживания объектов. Эта библиотека разрабатывается и поддерживается сообществом OpenCV с 1999 года.

Вместо глубокого обучения большинство этих трекеров используют традиционные методы компьютерного зрения, такие как корреляционные фильтры и методы на основе ядер (которые следуют за объектом, сопоставляя его визуальный облик, например, цвет и текстуру, от кадра к кадру, а не изучая признаки с помощью нейронных сетей).

При использовании этих алгоритмов ты, как правило, сначала выбираешь объект, который хочешь отслеживать, и трекер постоянно ищет наиболее похожую визуальную область в последующих кадрах по мере перемещения объекта.

Рис 3. Отслеживание объектов с помощью OpenCV (Source)

Хотя эти методы могут быть не такими устойчивыми, как современные системы отслеживания на базе глубокого обучения в сложных или переполненных сценах, они до сих пор широко используются, так как они легковесны, быстры и просты в запуске. Кроме того, поскольку эти трекеры эффективно работают на CPU и обычно не требуют GPU, они хорошо подходят для быстрых экспериментов, учебных задач и хобби-проектов.

Link to this section3. ByteTrack#

ByteTrack — это один из самых популярных алгоритмов с открытым исходным кодом для многообъектного отслеживания. Вместо того чтобы сопоставлять только те обнаружения, в которых модель полностью уверена, он также использует низкоуверенные обнаружения, которые многие системы обычно игнорируют.

Это помогает ему отслеживать объекты, которые кратковременно трудно увидеть, например, когда они частично закрыты, находятся далеко или быстро движутся. Благодаря быстроте и надежности, ByteTrack обычно используется в приложениях для анализа дорожного движения, отслеживания пешеходов и мониторинга в розничной торговле, где важны работа в реальном времени и постоянство идентификаторов.

Как упоминалось ранее, если ты используешь модели Ultralytics YOLO для обнаружения, включить ByteTrack через пакет Ultralytics Python очень просто. Но его также можно использовать независимо в кастомных пайплайнах, что делает его подходящим для всего — от исследовательских прототипов до производственных систем, написанных на C++.

Link to this section4. DeepSORT#

Еще один широко используемый алгоритм многообъектного отслеживания — DeepSORT, сокращение от Deep Simple Online and Real-Time Tracking. Это продвинутая версия SORT, что расшифровывается как Simple Online and Real-Time Tracking.

Подобно ByteTrack, SORT следует подходу «отслеживание через обнаружение». Однако SORT опирается на Kalman filter — математическую модель, которая оценивает будущее положение объекта на основе его прошлого движения, чтобы предсказать, куда объект, скорее всего, переместится дальше.

Затем он сопоставляет новые обнаружения с существующими треками, в основном на основе положения и перекрытия ограничивающих рамок (BBox). Это делает SORT быстрым и легким, но он может испытывать трудности, когда объекты перекрываются, пересекаются или на короткое время исчезают из виду.

DeepSORT улучшает SORT, добавляя информацию о внешнем виде в процесс отслеживания. Помимо движения и положения, он использует модель повторной идентификации (re-id) на базе глубокого обучения, которая запоминает, как выглядят объекты. Это позволяет трекеру узнавать один и тот же объект между кадрами, даже когда данных о движении недостаточно, чтобы отличить его от других.

Благодаря этому DeepSORT часто используется в таких областях, как наблюдение и мониторинг толпы, где люди часто перекрывают друг друга или на короткое время скрываются из виду. Однако сегодня это считается классическим базовым методом, и более новые методы отслеживания часто достигают лучших результатов в более сложных сценах.

Link to this section5. Norfair#

Norfair — это легковесная библиотека для отслеживания, разработанная с прицелом на гибкость, чтобы не ограничивать тебя фиксированным пайплайном. Она может добавить функцию отслеживания поверх практически любого детектора, при условии, что его выходные данные могут быть представлены как набор точек, например, центры ограничивающих рамок, ключевые точки или кастомные координаты.

Рис 4. Реальное отслеживание объектов с помощью Norfair (Source)

Эта гибкость делает библиотеку особенно полезной для проектов, включающих необычные входные данные или динамические паттерны движения, где стандартные инструменты многообъектного отслеживания могут оказаться недостаточно эффективными. Библиотека также предоставляет встроенные функции расстояния для управления тем, как обнаружения сопоставляются между кадрами.

Эти функции расстояния измеряют, насколько похожи две точки или объекта, предоставляя тебе полный контроль над логикой отслеживания. Norfair часто применяется в робототехнике, анализе спортивных движений, навигации дронов и приложениях, которые сильно зависят от отслеживания ориентиров позы или ключевых точек.

Link to this section6. MMTracking#

MMTracking — это инструментарий для отслеживания с открытым исходным кодом от команды OpenMMLab, которая также стоит за широко используемыми библиотеками компьютерного зрения, такими как MMDetection. Построенный на базе MMDetection, он предоставляет гибкий фреймворк для разработки и экспериментов с системами отслеживания.

Одна из его сильных сторон — модульный дизайн. Вместо привязки к одному пайплайну, MMTracking позволяет конфигурировать и заменять различные компоненты, такие как детекторы, модули отслеживания и, в некоторых настройках, модели повторной идентификации. Благодаря такой гибкости он особенно популярен в исследованиях и продвинутых проектах, где команды хотят проводить бенчмаркинг методов, тестировать новые идеи или настраивать пайплайны отслеживания.

Link to this section7. FairMOT#

FairMOT — это фреймворк для многообъектного отслеживания, предназначенный для одновременного наблюдения за множеством объектов. В отличие от традиционных пайплайнов «отслеживание через обнаружение», где сначала выполняется обнаружение, а затем отдельным шагом объекты связываются между кадрами, FairMOT обучается обнаружению и повторной идентификации вместе в рамках одной сети.

Рис 5. Как работает фреймворк FairMOT (Source)

Такая совместная настройка помогает поддерживать более последовательные идентификаторы, особенно в переполненных сценах, где люди часто перекрывают друг друга или быстро движутся. FairMOT обычно используется в задачах вроде отслеживания пешеходов и мониторинга толпы, а также применяется в таких сферах, как розничная аналитика и мониторинг трафика, где важно отслеживать множество целей в режиме реального времени.

Link to this section8. SiamMask#

SiamMask — это метод однообъектного отслеживания, который идет дальше многих трекеров, создавая маску сегментации вместе с ограничивающей рамкой. Проще говоря, он не просто рисует прямоугольник вокруг цели. Он также очерчивает форму объекта на уровне пикселей, что может быть полезно, когда цель меняет форму, вращается или частично скрывается.

Рис 6. Отслеживание и сегментация объекта с помощью SiamMask (Source)

Этот подход использует дизайн Siamese-трекера, где трекер сначала берет небольшое эталонное изображение цели из первого кадра, часто называемое шаблоном. Затем в каждом новом кадре он обыскивает большую область и находит точку с наибольшим сходством с этим шаблоном.

SiamMask развивает эту идею сопоставления. Он также предсказывает пиксельную маску для цели, поэтому по мере воспроизведения видео ты получаешь как местоположение объекта, так и его более точный контур.

Link to this sectionКлючевые факторы при выборе инструмента для object tracking#

С учетом множества вариантов инструментов для object tracking с открытым исходным кодом, доступных сегодня в сфере ИИ, лучший выбор для твоего проекта по computer vision зависит от того, что требует твой конкретный кейс. Вот несколько факторов, которые стоит учесть:

• Точность: Это наиболее важно в переполненных или визуально сложных сценах, где системе зрения необходимо поддерживать стабильные ID даже во время перекрытий, окклюзии или быстрых движений.
• Скорость: Для приложений реального времени, таких как робототехника, мониторинг трафика и спортивная аналитика, быстрота отклика может быть важнее идеальной точности.
• Легкость интеграции: Некоторые инструменты object tracking просты в подключении и работают буквально после нескольких строк кода, тогда как другие требуют больше настройки, конфигурации или доработки пайплайна.
• Ограничения развертывания: Целевая среда, такая как GPU-серверы, edge-устройства или мобильное оборудование, может определять, какой подход к отслеживанию будет практичным.
• Масштабируемость: Если твоей системе нужно отслеживать множество объектов одновременно или обрабатывать несколько видеопотоков, трекер должен масштабироваться эффективно, без значительного снижения производительности.

Каждый инструмент или алгоритм для отслеживания объектов служит своей цели. В конечном итоге, правильный выбор зависит от твоих специфических требований, ограничений по времени выполнения, показателей производительности и того, насколько настраиваемым должен быть подход к отслеживанию в твоем проекте.

Link to this sectionОсновные выводы#

Object tracking прошел путь от ранних ручных методов до современных систем глубокого обучения, которые интерпретируют движение, личность и поведение с впечатляющей точностью. Инструменты с открытым исходным кодом стали движущей силой этого прогресса. Они демократизируют доступ к мощным алгоритмам, поощряют эксперименты и позволяют исследователям создавать сложные пайплайны отслеживания без ограничений лицензирования или тяжелой инфраструктуры.

Загляни в наше community и GitHub repository, чтобы узнать больше об ИИ. Исследуй наши страницы решений по AI in agriculture и computer vision in manufacturing. Узнай о наших licensing options и начни создавать свою собственную модель зрения.