Отслеживание объектов

Отслеживание объектов — это фундаментальная задача в компьютерном зрении (CV), которая включает в себя идентификацию и отслеживание одного или нескольких движущихся объектов в последовательности видеокадров. В отличие от обнаружения объектов, которое определяет местоположение объектов на одном изображении, отслеживание объектов добавляет временное измерение, присваивая каждому объекту уникальный идентификатор и сохраняя его идентичность по мере его движения, изменения внешнего вида или временного перекрытия. Эта возможность позволяет глубже понимать поведение объектов, взаимодействие и закономерности движения во времени, что делает ее краеугольным камнем многих динамических приложений анализа видео.

Как работает отслеживание объектов

Процесс отслеживания объектов обычно начинается с использования модели обнаружения объектов для идентификации и определения местоположения объектов в первом кадре видео. Каждому обнаруженному объекту присваивается уникальный идентификатор отслеживания. В последующих кадрах алгоритм отслеживания прогнозирует новые позиции этих объектов и пытается сопоставить их с вновь обнаруженными объектами. Этот процесс опирается на различные методы:

• Прогнозирование движения: Алгоритмы, такие как фильтр Калмана (KF), используются для оценки будущего положения объекта на основе его прошлых состояний (местоположение, скорость). Это помогает сузить область поиска объекта в следующем кадре.
• Сопоставление внешнего вида: Это включает в себя извлечение отличительных признаков из объекта, таких как цветовые гистограммы или вложения на основе глубокого обучения. Эти признаки создают уникальную сигнатуру, которая помогает повторно идентифицировать объект даже после окклюзии или значительных изменений во внешнем виде.
• Сопоставление данных: Это важный шаг сопоставления существующих треков с новыми обнаружениями. Алгоритмы, такие как венгерский алгоритм или более продвинутые методы, такие как ByteTrack и BoT-SORT, обрабатывают это сопоставление даже в сложных сценариях со многими объектами.

Отслеживание объектов в сравнении с обнаружением объектов

Отслеживание объектов и обнаружение объектов тесно связаны, но служат разным целям.

• Детекция объектов: Это процесс идентификации и классификации объектов в пределах одного изображения или видеокадра. Выходные данные представляют собой набор ограничивающих рамок, меток классов и оценок достоверности для каждого объекта. Он отвечает на вопрос: «Какие объекты находятся в этом кадре?»
• Отслеживание объектов: Это основано на обнаружении объектов. Он берет обнаружения из каждого кадра и связывает их по всей видеопоследовательности, присваивая каждому объекту постоянный идентификатор. Он отвечает на вопрос: «Куда движется этот конкретный объект?»

По сути, обнаружение объектов можно рассматривать как создание снимков, а отслеживание объектов создает непрерывную историю перемещения каждого объекта в видео. Модели Ultralytics YOLO легко интегрируют обе функции, позволяя пользователям выполнять отслеживание нескольких объектов с высокой эффективностью и точностью.

Применение в реальном мире

Отслеживание объектов — это преобразующая технология с многочисленными приложениями в различных отраслях.

• Интеллектуальное наблюдение и безопасность: В сфере безопасности отслеживание объектов используется для мониторинга людей и транспортных средств в режиме реального времени. Система может быть настроена на автоматическое слежение за человеком, вошедшим в запретную зону, отслеживание подозрительного транспортного средства на парковке или подсчет количества людей, входящих и выходящих из здания. Это обеспечивает автоматические оповещения и криминалистический анализ без постоянного контроля со стороны человека. Например, можно создать систему охранной сигнализации, которая будет срабатывать, когда отслеживаемый человек перемещается в заданную зону в нерабочее время.
• Автономные транспортные средства: Для самоуправляемых автомобилей отслеживание других транспортных средств, пешеходов и велосипедистов имеет решающее значение для безопасной навигации. Отслеживая окружающие объекты, транспортное средство может прогнозировать их траектории, понимать их намерения (например, пешеход, собирающийся перейти улицу) и принимать обоснованные решения, чтобы избежать столкновений. Это непрерывное отслеживание обеспечивает гораздо более полное понимание окружающей среды, чем простое обнаружение в одном кадре.
• Спортивная аналитика: Тренеры и аналитики используют отслеживание объектов для мониторинга передвижений игроков на поле. Отслеживая каждого игрока, они могут анализировать построения, измерять показатели производительности, такие как пройденное расстояние и скорость, и разрабатывать более эффективные игровые стратегии. Это можно комбинировать с оценкой позы для детального анализа техники игрока.
• Розничная аналитика: Ритейлеры используют отслеживание для понимания поведения клиентов в магазинах. Анализируя схемы перемещения покупателей, время пребывания в разных проходах и взаимодействие с продуктами, предприятия могут оптимизировать планировку магазинов и улучшить качество обслуживания клиентов. Это также можно использовать для управления очередями, чтобы сократить время ожидания на кассе.

Инструменты и реализация

Реализация надежных решений для отслеживания объектов стала более доступной, чем когда-либо, благодаря современным инструментам и фреймворкам.

• Библиотеки и фреймворки: Библиотеки, такие как OpenCV, предоставляют базовые инструменты для обработки видео и включают в себя несколько классических алгоритмов отслеживания. Современные фреймворки глубокого обучения, такие как PyTorch и TensorFlow, используются для создания мощных моделей обнаружения, которые служат основой для отслеживания.
• Модели Ultralytics YOLO: Ultralytics упрощает реализацию высокопроизводительного трекинга. Модели, такие как YOLO11, поставляются со встроенными, высокооптимизированными возможностями трекинга, которые можно включить с помощью простой команды. Эта интеграция позволяет разработчикам использовать современные методы обнаружения для таких задач, как отслеживание объектов, сегментация экземпляров и отслеживание позы. Вы можете быстро начать работу, следуя руководству по отслеживанию объектов YOLO11.
• Сквозные платформы: Для управления всем жизненным циклом машинного обучения, от аннотации данных до развертывания моделей, такие платформы, как Ultralytics HUB, предлагают комплексный набор инструментов. Это упрощает процесс обучения пользовательских моделей и развертывания их в производственной среде.