8 款顶级开源目标跟踪工具和算法

当汽车闯红灯、自动罚单发送给驾驶员时，或当足球运动员带球穿过球场、摄像机平稳地跟随比赛时，AI 正在幕后悄然运行。具体来说，这些系统依赖于计算机视觉，这是 AI 的一个子领域，能够让机器看见、解读并理解来自现实世界的视觉信息。

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。它用于识别视频每一帧中的对象，并在对象移动、与其他对象重叠或改变方向时持续跟踪它们。

如今有许多目标跟踪工具和算法可供选择，每一种都针对不同的使用场景、性能需求和复杂程度而设计。有些侧重速度，能够实时跟踪几十个对象；另一些则优先考虑准确性，或是在遮挡、快速运动、光线昏暗等具有挑战性的条件下保持长期稳定性。

具体来说，开源项目在推动这一领域发展方面发挥了重要作用。由于代码公开可访问，开发者和研究人员可以研究其工作原理、改进现有方法，并将其调整到新的应用中。这种开放性帮助目标跟踪快速发展，也使其更容易集成到现实世界的系统中。

在本文中，我们将介绍八种热门的开源目标跟踪工具和算法。让我们开始吧！

什么是目标跟踪？#

设想这样一个场景：一名保安正在查看停车场的 CCTV 录像。他决定留意一辆红色汽车。视频播放时，他在脑中记住这辆车，并持续跟踪它的去向，即使有其他汽车经过，或有人从它前面走过。

AI 驱动的目标跟踪与此类似，但它是自动化且可大规模运行的。换句话说，目标跟踪就是在对象穿过视频各帧移动时持续跟随它，并确保该对象在相邻帧之间的身份保持一致。

在许多系统中，这一过程从目标检测开始，它会在每一帧中找出并标记人员、车辆或道路标志等对象。随后，随着这些对象移动、出现、消失或相互重叠，跟踪系统会将各帧中的检测结果关联起来，从而确定每个对象的身份以及它们随时间的移动轨迹。

图 1. 目标跟踪一览（来源）

常见的跟踪类型有两种：单目标跟踪（SOT），专注于一个主要对象（例如只跟踪体育视频中的球）；以及多目标跟踪（MOT），同时跟踪多个对象，并为每个对象分配唯一 ID（例如跟踪繁忙路口的所有汽车）。

无论跟踪类型如何，大多数系统都依赖三个核心组件：用于在每一帧中查找对象的检测器、用于预测对象可能如何移动的运动模型，以及用于将新检测结果与先前跟踪对象关联起来的匹配步骤。这些部分将原始视频转化为有关对象如何随时间移动和交互的有意义信息。

对开源目标跟踪工具的需求#

在深入细节之前，你可能会想知道：开源目标跟踪工具和算法究竟有什么特别之处？

开源工具在让目标跟踪更易用、更广泛可用方面发挥了重要作用。由于代码开放，开发者和研究人员可以确切了解跟踪器的工作方式，从中学习，并根据自己的项目进行调整，而不必把它当作黑盒。

它们还受益于强大的社区支持。许多开源跟踪工具由活跃的贡献者维护，他们会添加新功能、提升速度和准确性、修复 bug，并使工具与最新研究保持一致。这种持续协作帮助它们在不同应用中保持可靠和实用。

成本也是它们重要的另一大原因。由于开源工具免费，学生、初创公司和小型团队可以进行实验、制作原型并构建实际系统，无需担心许可费或订阅费用。

8 款顶级开源目标跟踪工具和算法#

如今有各种各样的开源选项可用于构建跟踪系统。有些是可以直接接入流水线的跟踪算法或模型，另一些则是让模型更易运行、管理和集成的库与框架。它们共同覆盖了从核心跟踪逻辑到实际项目所需配套工具的各个环节。

接下来，让我们看看八种热门的开源目标跟踪工具和算法。

1. Ultralytics YOLO 模型和 Ultralytics Python 软件包#

使用Ultralytics YOLO 模型与Ultralytics Python 软件包相结合，是进行目标跟踪最简单、最实用的选项之一。Ultralytics YOLO 模型（例如 Ultralytics YOLO11和即将推出的 Ultralytics YOLO26）是计算机视觉模型，支持多种视觉任务，包括目标检测、实例分割、姿态估计和目标跟踪。

图 2. 使用 YOLO11 检测和跟踪对象的示例。（来源）

有趣的是，模型本身不会跨帧跟踪对象。相反，Ultralytics Python 软件包是一个简化 Ultralytics YOLO 模型运行和部署的库，它将 YOLO 逐帧检测的结果与 BoT-SORT 和 ByteTrack 等专用多目标跟踪算法相结合，从而实现跟踪。

借助内置的跟踪功能，Ultralytics 软件包和 Ultralytics YOLO 模型可以检测每一帧中的对象，然后为其分配一致的 ID，以便在对象移动、重叠、离开画面并随后重新进入时持续跟踪它们。这种方法正越来越多地应用于制造业和零售业等领域，支持缺陷检测工作流、库存流转跟踪和店内客户跟踪等应用。

2. OpenCV 跟踪器#

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 年起由 OpenCV 社区开发和维护。

这些跟踪器大多不依赖深度学习，而是使用相关滤波器和基于核的方法等传统计算机视觉方法（通过匹配对象在相邻帧中的视觉外观，例如颜色和纹理，来跟踪对象，而不是使用神经网络学习特征）。

使用这些算法时，你通常可以先选择要跟踪的对象，随后跟踪器会在对象移动时，持续在后续帧中搜索视觉上最相似的区域。

图 3. 使用 OpenCV 跟踪对象（来源）

虽然在复杂或拥挤的场景中，这些方法可能不如现代基于深度学习的跟踪系统稳健，但它们仍被广泛使用，因为它们轻量、快速且易于运行。此外，由于这些跟踪器能够高效地运行在 CPU 上，通常不需要 GPU，因此非常适合快速实验、课堂学习和业余项目。

3. ByteTrack#

ByteTrack 是最受欢迎的开源多目标跟踪算法之一。它不只匹配模型非常确定的检测结果，还会利用许多系统通常会忽略的低置信度检测结果。

这有助于它持续跟踪那些暂时难以看清的对象，例如部分被遮挡、距离较远或移动速度较快的对象。ByteTrack 速度快且可靠，因此常用于交通分析、行人跟踪和零售监控等应用，在这些场景中，实时性能和一致的 ID 非常重要。

如前所述，如果你使用 Ultralytics YOLO 模型进行检测，可以通过 Ultralytics Python 软件包轻松启用 ByteTrack。不过，它也可以独立用于自定义流水线，因此适用于从研究原型到使用 C++ 编写的生产系统等各种场景。

4. DeepSORT#

DeepSORT 是另一种广泛使用的多目标跟踪算法，是深度简单在线实时跟踪的缩写。它是 SORT 的高级版本，而 SORT 是简单在线实时跟踪的缩写。

与 ByteTrack 类似，SORT 采用基于检测的跟踪方法。不过，SORT 依赖卡尔曼滤波器，这是一种根据对象过去的运动来估计其未来位置的数学模型，用于预测每个对象接下来可能移动到的位置。

然后，它主要根据位置和边界框重叠程度，将新检测结果与现有跟踪轨迹进行匹配。这使 SORT 速度快且轻量，但当对象相互重叠、交叉移动或短暂消失在视野中时，它可能难以应对。

DeepSORT 通过将外观信息加入跟踪过程来改进 SORT。除了运动和位置之外，它还使用基于深度学习的重新识别模型（或 re-id 模型）来学习对象的外观。这样，即使仅凭运动信息不足以将对象与其他对象区分开来，跟踪器也能在各帧中识别同一个对象。

因此，DeepSORT 常用于监控和人群监测等应用，在这些场景中，人员经常相互重叠或短暂被遮挡。不过，如今它被视为经典基线，在更具挑战性的场景中，较新的跟踪方法通常能取得更好的性能。

5. Norfair#

Norfair 是一个轻量级跟踪库，注重灵活性，而不是强制你使用固定的跟踪流水线。只要检测器的输出能够表示为一组点，例如边界框中心点、关键点或自定义坐标数据，它几乎可以在任何检测器之上添加跟踪功能。

图 4. 使用 Norfair 进行现实世界目标跟踪（来源）

这种灵活性使其特别适合处理非标准输入或动态运动模式的项目，因为标准多目标跟踪工具可能难以应对这些情况。该库还提供内置距离函数，用于控制跨帧匹配检测结果的方式。

这些距离函数用于衡量两个点或对象的相似程度，让用户能够完全控制跟踪逻辑。Norfair 常用于机器人技术、体育运动分析、无人机导航，以及高度依赖跟踪姿态标志点或关键点的应用。

6. MMTracking#

MMTracking 是 OpenMMLab 团队推出的开源跟踪工具箱，该团队还负责维护 MMDetection 等广泛使用的计算机视觉库。它构建于 MMDetection 之上，为开发和试验跟踪系统提供了灵活的框架。

它最大的优势之一是模块化设计。MMTracking 不会将你锁定在单一流水线中，而是允许你配置和替换不同组件，例如检测器、跟踪模块，以及在某些配置中的重新识别模型。由于这种灵活性，它在研究和高级项目中尤其受欢迎，团队可以用它对方法进行基准测试、验证新想法或微调跟踪流水线。

7. FairMOT#

FairMOT 是一个用于同时跟踪多个对象的多目标跟踪框架。不同于先运行检测、再将对象跨帧关联起来的传统基于检测的跟踪流水线，FairMOT 在单个网络中共同学习检测和重新识别。

图 5. FairMOT 框架的工作方式（来源）

这种联合设置有助于它保持更一致的身份，尤其是在人员经常重叠或快速移动的拥挤场景中。FairMOT 常用于行人跟踪和人群监测等场景，也应用于零售分析和交通监控等环境，因为在这些场景中，实时跟踪大量目标非常重要。

8. SiamMask#

SiamMask 是一种单目标跟踪方法，相比许多跟踪器更进一步，能够同时生成分割掩码和边界框。简单来说，它不仅会在目标周围画一个矩形，还会在像素级别勾勒出对象的形状，这在目标改变形状、旋转或部分被遮挡时非常有用。

图 6. 使用 SiamMask 跟踪和分割对象（来源）

这种方法采用孪生跟踪设计：跟踪器首先从第一帧中获取目标的一小块参考视图，通常称为模板。然后，在每个新帧中，它会搜索更大的区域，并找出与该模板相似度最高的位置。

SiamMask 在这种基于匹配的思路上进行了扩展。它还会预测目标的像素级掩码，因此在视频播放过程中，你既能获得对象的位置，也能获得更精确的轮廓。

选择目标跟踪工具时的关键因素#

如今 AI 领域有各种开源目标跟踪工具可供选择，而计算机视觉项目的最佳选项取决于具体使用场景的需求。以下是一些需要考虑的因素：

• 准确性： 这一点在拥挤或视觉上复杂的场景中最为重要，因为视觉系统需要在重叠、遮挡或快速运动期间保持稳定的 ID。
• 速度： 对于机器人技术、交通监控和体育分析等实时应用，响应速度可能比完美的精度更重要。
• 集成难度： 有些目标跟踪工具易于即插即用，只需几行代码即可运行；另一些则需要更多设置、配置或自定义流水线工作。
• 部署限制： 目标环境（例如 GPU 服务器、边缘设备或移动硬件）可能决定哪种跟踪方法更具实用性。
• 可扩展性： 如果系统需要同时跟踪大量对象或处理多个视频流，跟踪器应能高效扩展，而不会导致性能大幅下降。

每种目标跟踪工具或算法都有不同的用途。归根结底，正确的选择取决于你的具体需求、运行时限制、性能指标，以及项目对跟踪方法的可定制程度要求。

要点总结#

目标跟踪已经从早期的手工设计技术发展到如今最先进的深度学习系统，能够以令人印象深刻的准确性解读运动、身份和行为。开源工具一直是这一进步的重要推动力。它们让更多人能够使用强大的算法，鼓励实验，并使研究人员无需受限于严格的许可或庞大的基础设施，就能构建复杂的跟踪流水线。

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