顶级8款开源物体追踪工具与算法

当车辆闯红灯后自动罚单发至驾驶员手中，或足球运动员带球奔袭时摄像机流畅跟拍，人工智能正默默在幕后运作。这些系统尤其依赖计算机视觉技术——作为人工智能的子领域，它使机器能够观察、解读并理解来自世界的视觉信息。

在计算机视觉领域，这些应用背后的关键任务之一是目标跟踪。该技术用于识别视频中每帧的物体，并追踪这些物体在移动、与其他物体重叠或改变方向时的轨迹。

如今市面上存在多种物体追踪工具和算法，它们各自针对不同的应用场景、性能需求和复杂程度而设计。有些工具侧重速度，能够实时track 物体；另一些则优先考虑准确性或在遮挡、快速运动或低光照等严苛条件下的长期稳定性。

具体而言，开源项目在推动该领域发展方面发挥了重要作用。由于其代码公开可获取，开发者和研究人员能够研究其工作原理，改进现有方法，并将其应用于新场景。这种开放性促进了目标追踪技术的快速演进，使其更易于集成到现实世界系统中。

本文将探讨八种流行的开源目标追踪工具与算法。让我们开始吧！

什么是目标追踪？

设想这样一个场景：一名保安正在查看停车场的监控录像。他决定重点关注一辆红色轿车。随着画面播放，他将这辆车牢牢记在心里，无论它驶向何处都持续追踪，即便其他车辆经过或行人从车前穿行而过也不例外。

基于人工智能的物体追踪原理相似，但它能够自动运行并实现大规模应用。换言之，物体追踪是指在视频帧序列中持续追踪移动物体，并确保其在相邻帧之间保持身份一致的过程。 

在许多系统中，这一过程始于目标检测，该技术能在每帧图像中识别并标注人物、车辆或道路标志等物体。当这些物体移动、出现、消失或重叠时，追踪系统会将不同帧间的检测结果进行关联，从而明确各物体的身份并追踪其随时间的移动轨迹。

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追踪技术主要分为两种常见类型：单目标追踪（SOT）专注于追踪单一主体（例如在体育视频中仅追踪足球），而多目标追踪（MOT）则同时追踪多个目标，并为每个目标分配唯一标识符（例如在繁忙路口追踪所有车辆）。 

无论采用何种追踪方式，大多数系统都依赖三个核心组件：用于在每帧中发现物体的检测器、用于预测物体可能运动轨迹的运动模型，以及将新检测到的物体与先前追踪的物体关联起来的匹配步骤。这些组件将原始视频转化为关于物体随时间推移如何运动和交互的有意义信息。

开源物体追踪工具的需求

在深入探讨细节之前，您或许会好奇：开源物体追踪工具和算法究竟有何独特之处？

开源工具在使目标追踪技术更易于使用且更广泛普及方面发挥了重要作用。由于代码公开透明，开发者和研究人员能够清晰了解追踪器的工作原理，从中汲取经验，并将其适配到自身项目中，而非将其视为黑箱。

它们还受益于强大的社区支持。许多开源追踪工具由活跃的贡献者维护，这些贡献者不断添加新功能、提升速度与精度、修复漏洞，并确保工具与最新研究保持同步。这种持续协作使它们在不同应用场景中始终保持可靠性和实用性。

成本是它们重要的另一个关键因素。由于开源工具免费，学生、初创公司和小团队可以自由尝试、制作原型并构建真实系统，无需担心许可费或订阅成本。

顶级8款开源物体追踪工具与算法

如今，构建跟踪系统可选择的开源方案种类繁多。其中既有可直接集成到工作流中的跟踪算法或模型，也有能简化模型运行、管理和集成的库与框架。这些方案共同覆盖了从核心跟踪逻辑到实际项目所需周边工具的全部需求。 

接下来，让我们来看看八种流行的开源物体追踪工具和算法。

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1.Ultralytics YOLO Ultralytics Python

对象追踪最简单实用的方案之一，是结合使用Ultralytics YOLO Ultralytics Python 。YOLO Ultralytics YOLO11 以及即将Ultralytics 均属于计算机视觉模型，支持多种视觉任务，包括目标检测、实例分割、姿势估计 目标追踪。

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有趣的是，模型本身并不track 跨帧track 。取而代之的是，Ultralytics Python 一个简化Ultralytics YOLO 运行与部署的库——通过YOLO逐帧检测结果与专用多目标追踪算法（如BoT-SORT和ByteTrack）相结合，实现了追踪功能。 

凭借其内置的追踪功能Ultralytics Ultralytics YOLO 可用于detect 每帧中的detect ，并为其分配统一标识符，从而实现物体在移动、重叠、离开画面及后续重新进入时的全程追踪。这种方法正日益被制造业和零售业等领域采用，支持缺陷检测流程、库存流动追踪及店内顾客行为分析等应用场景。

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2.OpenCV

OpenCV 是一个庞大的计算机视觉库，包含一系列目标跟踪算法。该库自1999年起OpenCV 持续开发与维护。 

这些追踪器大多不依赖深度学习，而是采用传统的计算机视觉方法，例如相关滤波器和基于核的技术（这些技术通过匹配物体从一帧到下一帧的视觉特征——如颜色和纹理——来追踪物体，而非使用神经网络学习特征）。 

使用这些算法时，通常可以先选择要track的物体，随后追踪器会随着物体移动，在后续帧中持续搜索最相似的视觉区域。 

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尽管这些方法在复杂或拥挤场景中的表现可能不如现代基于深度学习的追踪系统强大，但它们因体积小巧、运行快速且操作简便而仍被广泛应用。此外，由于这些追踪器能在CPU上高效运行且通常无需GPU，它们非常适合快速实验、课堂教学和业余项目。 

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3. 字节追踪

ByteTrack 是最受欢迎的多目标跟踪开源算法之一。该模型不仅匹配其高度确定的检测结果，还利用了许多系统通常忽略的低置信度检测结果。 

这有助于其track 短暂难以察觉track 物体，例如当物体被部分遮挡、距离遥远或快速移动时。由于速度快且可靠，ByteTrack常被应用于交通分析、行人追踪和零售监控等场景，这些场景对实时性能和稳定的ID识别至关重要。 

如前所述，若您Ultralytics YOLO 进行检测，Ultralytics Python 轻松启用ByteTrack功能。但该功能也可独立应用于自定义管道中，适用于从研究原型到C++编写的生产系统等各类场景。

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4. DeepSORT

另一种广泛应用于多目标跟踪的算法是DeepSORT（深度简单在线实时跟踪算法）。它是SORT（简单在线实时跟踪算法）的进阶版本。

与ByteTrack类似，SORT采用基于检测的跟踪方法。但SORT依赖卡尔曼滤波器——一种基于物体历史运动轨迹来预测其未来位置的数学模型——来预测每个物体可能的下一个移动方向。

随后，它会将新检测到的目标与现有轨迹进行匹配，主要依据位置和边界框重叠情况。这使得SORT算法快速轻量，但在目标重叠、路径交叉或短暂消失时可能难以处理。

DeepSORT通过在追踪过程中加入外观信息，实现了对SORT算法的改进。除运动和位置信息外，该算法采用基于深度学习的重新识别模型（re-id模型），该模型能够学习物体的视觉特征。这使得追踪器能够在帧与帧之间识别同一物体，即使运动特征不足以将其与其他物体区分开来时亦然。

正因如此，DeepSORT常被应用于监控和人群监测等场景，这些场景中人员经常发生重叠或短暂遮挡。然而，如今它已被视为经典基线方法，新型追踪算法在更具挑战性的场景中往往能取得更优表现。

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5. 诺菲尔

Norfair 是一款轻量级追踪库，其设计理念在于灵活适配，而非强制用户遵循固定的追踪流程。只要检测器的输出结果能以点集形式呈现（例如边界框中心点、关键点或自定义坐标数据），该库便可为几乎任何检测器添加追踪功能。

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这种灵活性使其在处理涉及特殊输入或动态运动模式的项目时尤为有效，而标准的多目标追踪工具在此类场景中往往力不从心。该库还内置了距离函数，用于控制跨帧检测结果的匹配方式。 

这些距离函数用于衡量两个点或物体之间的相似度，使用户能够完全掌控追踪逻辑。Norfair常应用于机器人技术、运动动作分析、无人机导航以及高度依赖追踪姿势估计 或关键点的应用场景。

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6. MM追踪

MMTracking是由OpenMMLab团队开发的开源追踪工具箱，该团队还打造了MMDetection等广受欢迎的计算机视觉库。基于MMDetection构建的MMTracking，为开发和实验追踪系统提供了灵活的框架。

其最大优势之一在于模块化设计。MMTracking 并非将用户锁定在单一管道中，而是允许配置和替换不同组件，例如检测器、跟踪模块，以及某些配置中的再识别模型。正因这种灵活性，该系统在科研和高级项目中尤为受欢迎——团队常借此进行方法基准测试、验证新思路或优化跟踪管道。

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7. FairMOT

FairMOT是一种多目标跟踪框架，旨在同时track 目标。与传统基于检测的跟踪管道（先执行检测，再通过独立步骤在帧间链接目标）不同，FairMOT通过单一网络同时学习检测与再识别任务。 

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这种联合设置有助于保持更一致的物体识别，尤其在拥挤场景中——人们常会相互重叠或快速移动。FairMOT常用于行人追踪和人群监控等场景，也应用于零售分析和交通监控等领域，这些场景中实时追踪多个目标至关重要。

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8. 暹罗面具

SiamMask是一种单目标追踪方法，其独特之处在于不仅生成边界框，还会同时生成分割掩膜。简而言之，它不仅在目标周围绘制矩形边界框，更在像素层面上勾勒出目标的轮廓形状。当目标发生变形、旋转或部分遮挡时，这种特性尤为重要。 

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该方法采用双胞胎跟踪设计，其过程是：追踪器首先从第一帧中获取目标的小参考视图（通常称为模板）。随后，在每帧新图像中，它会搜索更大范围区域，并找出与该模板相似度最高的点。 

SiamMask 基于这种匹配原理进行构建。它还能为目标对象生成像素级遮罩，因此在视频播放时，您既能获取物体位置，又能获得更精确的轮廓轮廓。

选择物体追踪工具的关键因素

在当今人工智能领域，开源目标追踪工具的选择丰富多样，而最适合您计算机视觉项目的方案取决于具体应用场景的需求。以下是需要考虑的几个因素：

• 准确性：在拥挤或视觉复杂的场景中尤为重要，此时视觉系统需要在重叠、遮挡或快速运动的情况下保持稳定的ID标识。
  
• 速度：对于机器人技术、交通监控和体育分析等实时应用，响应速度可能比绝对精确度更为重要。
  
• 集成便捷性：某些物体追踪工具支持即插即用，仅需几行代码即可运行；而另一些则需要更多设置、配置或定制化管道工作。
  
• 部署限制：目标环境（GPU 、边缘设备或移动硬件）将决定哪种追踪方案切实可行。
• 可扩展性：若 您的系统需要同时track 目标或处理多个视频流，追踪器应能高效扩展，且性能不出现大幅下降。

每种目标追踪工具或算法都服务于不同的目的。最终的选择取决于您的具体需求、运行时限制、性能指标，以及项目对追踪方案的定制化要求程度。 

主要要点

目标追踪技术已从早期的手工操作发展至当今尖端的深度学习系统，这些系统能以惊人的精度解读物体的运动轨迹、身份特征及行为模式。开源工具是推动这一进步的核心力量，它们使强大算法的获取变得民主化，鼓励技术实验，并让研究人员能够在不受限制的许可协议和繁重基础设施约束下构建复杂的追踪流程。 

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