Слежение за несколькими объектами (MOT)

Отслеживание нескольких объектов (MOT) - фундаментальная задача компьютерного зрения (CV), которая заключается в обнаружении нескольких объектов на видео и сохранении их уникальной идентичности в последовательных кадрах. В отличие от обнаружения объектов, которое определяет местоположение и классифицирует объекты на одном изображении, MOT добавляет временное измерение. Он отвечает не только на вопрос "Какие объекты находятся в кадре?", но и на вопрос "Куда движется каждый конкретный объект?". Присваивая каждому объекту постоянный идентификатор, MOT позволяет анализировать движение, поведение и взаимодействие с течением времени, что делает его незаменимым для понимания динамичных сцен.

Принцип работы многообъектного отслеживания

Процесс MOT обычно происходит по парадигме "отслеживание - обнаружение". Сначала используется детектор объектов, например YOLO11, для определения всех объектов в каждом кадре видео. Каждому обнаруженному объекту присваивается уникальный идентификатор отслеживания. В последующих кадрах алгоритм отслеживания предсказывает новые позиции этих объектов и связывает их с вновь обнаруженными объектами. Эта ассоциация является важным этапом и опирается на несколько методик:

• Предсказание движения: Алгоритмы, подобные фильтру Калмана (KF), оценивают будущее положение объекта на основе его прошлого движения. Это помогает сузить область поиска объекта в следующем кадре.
• Сопоставление по внешнему виду: чтобы повторно идентифицировать объект после того, как он был заслонен или изменил свой внешний вид, системы часто извлекают отличительные признаки. Они могут варьироваться от простых цветовых гистограмм до сложных вкраплений на основе глубокого обучения.
• Объединение данных: Этот компонент сопоставляет существующие треки объектов с новыми обнаружениями. Сложные алгоритмы, такие как венгерский алгоритм, или методы, используемые в современных трекерах, таких как ByteTrack и BoT-SORT, используются для обработки этих назначений, обеспечивая непрерывность отслеживания даже в переполненных сценах.

Ultralytics обеспечивает бесшовную интеграцию этих алгоритмов слежения, позволяя пользователям легко реализовать надежное многообъектное слежение с помощью высокопроизводительных детекторов.

Отслеживание нескольких объектов в сравнении с обнаружением объектов

Несмотря на тесную взаимосвязь, MOT и обнаружение объектов служат разным целям. Обнаружение объектов - это статичный покадровый анализ, в результате которого формируется набор ограничительных рамок и меток классов. В отличие от этого, MOT - это динамический процесс, который связывает эти обнаружения во времени, создавая непрерывную "историю" для каждого объекта. Обнаружение объектов можно представить как серию снимков, в то время как многообъектное отслеживание собирает эти снимки вместе, создавая фильм, раскрывающий сюжет перемещения и взаимодействия объектов.

Применение в реальном мире

MOT - это преобразующая технология с широким спектром практического применения в различных отраслях промышленности.

• Автономные транспортные средства: Для самоуправляемых автомобилей MOT имеет решающее значение для безопасности. Она позволяет автомобилю отслеживать траектории движения других автомобилей, пешеходов и велосипедистов, прогнозируя их перемещение, чтобы принимать взвешенные решения и избегать столкновений. Такое непрерывное отслеживание дает более полное представление об окружающей среде, чем обнаружение по одному кадру.
• Аналитика розничной торговли и общественных мест: В розничной торговле MOT используется для анализа поведения покупателей путем отслеживания трафика и времени пребывания в магазине. Это помогает оптимизировать планировку магазинов и эффективно управлять очередями. В общественных местах MOT может использоваться для управления толпой и обеспечения безопасности, например, для установки системы охранной сигнализации, которая срабатывает, когда отслеживается человек, входящий в запретную зону.
• Спортивная аналитика: Тренеры и аналитики используют MOT для наблюдения за движениями игроков, анализа расстановок и оценки таких показателей, как скорость и пройденное расстояние. Это может быть объединено с оценкой позы для более детального анализа спортивной техники и стратегии игры.
• Промышленная автоматизация: На заводе MOT может использоваться для отслеживания деталей на конвейерной ленте для подсчета объектов и контроля качества, обеспечивая правильную обработку каждого изделия. Это ключевой компонент ИИ в производстве.