Objektverfolgung

So funktioniert die Objektverfolgung

Der Prozess der Objektverfolgung beginnt in der Regel mit der Verwendung eines Objekterkennungsmodells zur Identifizierung und Lokalisierung von Objekten im ersten Bild eines Videos. Jedem erkannten Objekt wird eine eindeutige Tracking-ID zugewiesen. In den nachfolgenden Bildern sagt der Verfolgungsalgorithmus die neuen Positionen dieser Objekte voraus und versucht, sie mit neu erkannten Objekten abzugleichen. Dieser Prozess stützt sich auf verschiedene Techniken:

• Bewegungsvorhersage: Algorithmen wie der Kalman-Filter (KF) werden verwendet, um die zukünftige Position eines Objekts auf der Grundlage seiner vergangenen Zustände (Position, Geschwindigkeit) zu schätzen. Dadurch kann der Suchbereich für das Objekt im nächsten Bild eingegrenzt werden.
• Appearance Matching: Hierbei werden charakteristische Merkmale eines Objekts extrahiert, z. B. Farbhistogramme oder auf Deep Learning basierende Einbettungen. Diese Merkmale erzeugen eine eindeutige Signatur, mit deren Hilfe das Objekt auch nach Verdeckung oder erheblichen Veränderungen des Aussehens erneut identifiziert werden kann.
• Datenzuordnung: Dies ist der entscheidende Schritt beim Abgleich vorhandener Spuren mit neuen Erkennungen. Algorithmen wie der ungarische Algorithmus oder fortschrittlichere Methoden wie ByteTrack und BoT-SORT bewältigen diese Zuordnung, selbst in komplexen Szenarien mit vielen Objekten.

Objektverfolgung vs. Objektdetektion

Obwohl sie eng miteinander verbunden sind, dienen Objektverfolgung und Objekterkennung unterschiedlichen Zwecken.

• Objekt-Erkennung: Hierbei handelt es sich um den Prozess der Identifizierung und Klassifizierung von Objekten in einem einzelnen Bild oder Videobild. Das Ergebnis ist ein Satz von Bounding Boxes, Klassenbeschriftungen und Vertrauenswerten für jedes Objekt. Sie beantwortet die Frage: "Welche Objekte befinden sich in diesem Bild?"
• Objektverfolgung: Diese Funktion baut auf der Objekterkennung auf. Es nimmt die Erkennungen von jedem Bild und verknüpft sie über die gesamte Videosequenz, wobei jedem Objekt eine dauerhafte ID zugewiesen wird. Damit wird die Frage beantwortet: "Wohin bewegt sich dieses bestimmte Objekt?"

Im Wesentlichen kann man sich die Objekterkennung wie eine Momentaufnahme vorstellen, während die Objektverfolgung eine kontinuierliche Geschichte der Reise jedes Objekts durch das Video erstellt. Die YOLO-Modelle von Ultralytics integrieren beides nahtlos und ermöglichen es dem Benutzer, die Verfolgung mehrerer Objekte mit hoher Effizienz und Genauigkeit durchzuführen.

Anwendungen in der realen Welt

Die Objektverfolgung ist eine transformative Technologie mit zahlreichen Anwendungen in verschiedenen Branchen.

• Smart Surveillance und Sicherheit: Im Sicherheitsbereich wird die Objektverfolgung zur Überwachung von Personen und Fahrzeugen in Echtzeit eingesetzt. Ein System kann so konfiguriert werden, dass es automatisch einer Person folgt, die einen gesperrten Bereich betritt, ein verdächtiges Fahrzeug auf einem Parkplatz verfolgt oder die Anzahl der Personen zählt, die ein Gebäude betreten und verlassen. Dies ermöglicht automatische Warnungen und forensische Analysen ohne ständige menschliche Überwachung. So kann beispielsweise ein Sicherheitssystem so eingerichtet werden, dass es ausgelöst wird, wenn eine Person verfolgt wird, die sich nach Geschäftsschluss in eine vordefinierte Zone begibt.
• Autonome Fahrzeuge: Für selbstfahrende Autos ist die Verfolgung von anderen Fahrzeugen, Fußgängern und Radfahrern für eine sichere Navigation entscheidend. Durch die Verfolgung von Objekten in der Umgebung kann ein Fahrzeug deren Flugbahn vorhersagen, ihre Absicht verstehen (z. B. einen Fußgänger, der die Straße überqueren will) und fundierte Entscheidungen treffen, um Kollisionen zu vermeiden. Diese kontinuierliche Verfolgung bietet ein viel umfassenderes Verständnis der Umgebung als die Erkennung von Einzelbildern allein.
• Sport-Analytik: Trainer und Analysten verwenden die Objektverfolgung, um die Bewegungen der Spieler auf dem Spielfeld zu überwachen. Durch die Verfolgung jedes einzelnen Spielers können sie Formationen analysieren, Leistungskennzahlen wie zurückgelegte Distanz und Geschwindigkeit messen und bessere Spielstrategien entwickeln. Dies kann mit Posenschätzungen kombiniert werden, um die Technik der Spieler im Detail zu analysieren.
• Einzelhandels-Analytik: Einzelhändler nutzen Tracking, um das Kundenverhalten in Geschäften zu verstehen. Durch die Analyse der Besucherströme, der Verweildauer in den verschiedenen Gängen und der Interaktionen mit den Produkten können Unternehmen die Ladengestaltung optimieren und das Kundenerlebnis verbessern. Dies kann auch für das Warteschlangenmanagement genutzt werden, um die Wartezeiten an der Kasse zu verkürzen.

Werkzeuge und Umsetzung

Die Implementierung von robusten Objektverfolgungslösungen ist mit modernen Tools und Frameworks einfacher denn je.

• Bibliotheken und Frameworks: Bibliotheken wie OpenCV bieten grundlegende Tools für die Videoverarbeitung und umfassen mehrere klassische Verfolgungsalgorithmen. Moderne Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow werden verwendet, um die leistungsstarken Erkennungsmodelle zu erstellen, die als Rückgrat der Verfolgung dienen.
• Ultralytics YOLO-Modelle: Ultralytics vereinfacht die Implementierung von Hochleistungs-Tracking. Modelle wie YOLO11 verfügen über integrierte, hochoptimierte Verfolgungsfunktionen, die mit einem einfachen Befehl aktiviert werden können. Diese Integration ermöglicht es Entwicklern, modernste Erkennung für Aufgaben wie Objekt-, Instanzsegmentierung und Pose-Tracking zu nutzen. Mit dem YOLO11 Object Tracking Guide können Sie schnell loslegen.
• End-to-End-Plattformen: Für die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens, von der Datenkommentierung bis zur Modellbereitstellung, bieten Plattformen wie Ultralytics HUB eine umfassende Suite von Tools. Dadurch wird der Prozess des Trainings benutzerdefinierter Modelle und deren Bereitstellung in Produktionsumgebungen rationalisiert.