Отслеживание объектов

Отслеживание объектов - это фундаментальная задача компьютерного зрения (КВ), которая включает в себя идентификацию и слежение за одним или несколькими движущимися объектами в последовательности видеокадров. В отличие от обнаружения объектов, которое определяет их местоположение на одном изображении, отслеживание объектов добавляет временное измерение, присваивая каждому объекту уникальный идентификатор и сохраняя его идентичность при движении, изменении внешнего вида или временном заслонении. Эта возможность позволяет глубже понять поведение, взаимодействие и характер движения объектов во времени, что делает ее краеугольным камнем многих приложений для динамического 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 предсказывает новые положения этих объектов и пытается сопоставить их с вновь обнаруженными объектами. Этот процесс опирается на различные техники:

• Предсказание движения: Алгоритмы, подобные фильтру 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 по внешнему виду: предполагает извлечение из объекта характерных признаков, например цветовых гистограмм или вкраплений на основе глубокого обучения. Эти признаки создают уникальную подпись, которая помогает повторно идентифицировать объект даже после окклюзии или значительного изменения внешнего вида.
• Объединение данных: Это важнейший этап сопоставления существующих треков с новыми обнаружениями. Алгоритмы, подобные венгерскому алгоритму, или более продвинутые методы, такие как ByteTrack и BoT-SORT, справляются с этим объединением даже в сложных сценариях с большим количеством объектов.

Отслеживание объектов по сравнению с обнаружением объектов

Несмотря на тесную взаимосвязь, отслеживание объектов и их обнаружение служат разным целям.

• Обнаружение объекта: Это процесс идентификации и классификации объектов в пределах одного кадра изображения или видео. На выходе получается набор ограничительных рамок, меток классов и баллов доверия 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 во всей видеопоследовательности, присваивая каждому объекту постоянный идентификатор. Это позволяет ответить на вопрос: "Куда движется этот конкретный объект?".

По сути, обнаружение объектов можно представить как съемку моментальных снимков, в то время как отслеживание объектов создает непрерывный рассказ о путешествии каждого объекта по видео. Модели Ultralytics YOLO легко объединяют оба подхода, позволяя пользователям выполнять многообъектное отслеживание с высокой эффективностью и точностью.

Применение в реальном мире

Отслеживание объектов - это революционная технология, имеющая множество применений в различных отраслях.

• Умное наблюдение и безопасность: В сфере безопасности слежение за объектами используется для наблюдения за людьми и транспортными средствами в режиме реального времени. Система может быть настроена на автоматическое слежение за человеком, входящим в запретную зону, отслеживание подозрительного автомобиля на парковке или подсчет количества людей, входящих и выходящих из здания. Это позволяет автоматически оповещать и проводить криминалистический анализ без постоянного контроля со стороны человека. Например, система охранной сигнализации может быть построена таким образом, чтобы срабатывать, когда отслеживается перемещение человека в заданную зону в нерабочее время.
• Автономные транспортные средства: Для самоуправляемых автомобилей слежение за другими транспортными средствами, пешеходами и велосипедистами имеет решающее значение для безопасной навигации. Отслеживая окружающие объекты, автомобиль может предсказывать их траектории, понимать их намерения (например, пешеход собирается перейти улицу) и принимать обоснованные решения, чтобы избежать столкновений. Такое непрерывное отслеживание позволяет получить гораздо более полное представление об окружающей обстановке, чем обнаружение только по одному кадру.
• Спортивная аналитика: Тренеры и аналитики используют слежение за объектами для мониторинга перемещений игроков на поле. Отслеживая каждого игрока, они могут анализировать расстановки, измерять такие показатели, как пройденное расстояние и скорость, и разрабатывать лучшие игровые стратегии. Это можно сочетать с оценкой позы для детального анализа техники игрока.
• Аналитика розничной торговли: Ритейлеры используют отслеживания для понимания поведения покупателей в магазинах. Анализируя схемы пешеходного движения, время пребывания в различных проходах и взаимодействие с товарами, компании могут оптимизировать планировку магазинов и улучшить качество обслуживания покупателей. Это также может быть использовано для управления очередями, чтобы сократить время ожидания на кассе.

Инструменты и реализация

Реализация надежных решений для отслеживания объектов стала как никогда доступной 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 построения мощных моделей обнаружения, которые служат основой для отслеживания.
• Модели Ultralytics YOLO: Ultralytics упрощает реализацию высокопроизводительного отслеживания. Такие модели, как YOLO11, поставляются со встроенными высокооптимизированными возможностями отслеживания, которые можно включить простой командой. Эта интеграция позволяет разработчикам использовать самые современные средства обнаружения для таких задач, как сегментация объектов, экземпляров и отслеживание позы. Вы можете быстро приступить к работе, следуя руководству по отслеживанию объектов в YOLO11.
• Конечные платформы: Для управления всем жизненным циклом машинного обучения, от аннотирования данных до развертывания модели, платформы, подобные Ultralytics HUB, предлагают полный набор инструментов. Это упрощает процесс обучения пользовательских моделей и их развертывания в производственных средах.