¡Descubre el seguimiento de objetos con Ultralytics! Aprende a seguir el movimiento, el comportamiento y las interacciones en vídeo utilizando modelos YOLO para aplicaciones en tiempo real.
El seguimiento de objetos es una tarea crucial de la visión por ordenador que consiste en identificar y seguir objetos específicos de interés mientras se mueven dentro de una secuencia de vídeo. A diferencia de la detección de objetos, que se centra en identificar y localizar objetos en fotogramas individuales, el seguimiento de objetos mantiene la identidad de estos objetos a través de múltiples fotogramas. Esto permite una comprensión continua del movimiento, el comportamiento y las interacciones de un objeto dentro de una escena dinámica.
En esencia, los algoritmos de seguimiento de objetos funcionan detectando primero un objeto en el fotograma inicial de un vídeo. Esta detección inicial puede lograrse utilizando varias arquitecturas de detección de objetos como Ultralytics YOLO. Una vez detectado, el algoritmo de seguimiento predice la ubicación del objeto en los fotogramas siguientes, manteniendo un ID único para cada objeto rastreado aunque se mueva, cambie de aspecto o se oscurezca temporalmente.
En el seguimiento de objetos se emplean varias técnicas, desde métodos tradicionales como los filtros de Kalman y el seguimiento por desplazamiento medio, hasta enfoques más avanzados basados en el aprendizaje profundo. El seguimiento de objetos moderno a menudo aprovecha las redes neuronales profundas para aprender características robustas que puedan hacer frente a retos como la oclusión del objeto, los cambios en la iluminación y las variaciones en la escala y el punto de vista del objeto. Algoritmos como DeepSORT (Deep Simple Online and Realtime Tracking) combinan información de apariencia con predicción de movimiento para un seguimiento más fiable.
La tecnología de seguimiento de objetos forma parte integrante de una amplia gama de aplicaciones en diversos sectores:
Ultralytics YOLO no sólo son potentes para la detección de objetos, sino que también se integran perfectamente con los algoritmos de seguimiento. YOLOv8 y YOLOv11 pueden utilizarse como detectores de gran precisión, proporcionando las detecciones iniciales de objetos necesarias para un seguimiento robusto. Combinando las capacidades de detección de YOLO con los algoritmos de seguimiento, los usuarios pueden construir sofisticados sistemas de seguimiento en tiempo real utilizando el HUB Ultralytics o el paqueteUltralytics Python .
El seguimiento de objetos es un componente vital de los sistemas modernos de visión por ordenador, que proporciona la capacidad de comprender e interpretar el movimiento y las interacciones en vídeo. A medida que avance la tecnología de IA, el seguimiento de objetos seguirá desempeñando un papel fundamental en un número creciente de aplicaciones, mejorando la automatización, la seguridad y las capacidades analíticas en diversos campos.
