Seguimiento de objetos

Cómo funciona el seguimiento de objetos

El seguimiento de objetos suele comenzar con la detección de objetos en el fotograma inicial mediante un detector de objetos, como por ejemplo Ultralytics YOLO. Una vez detectado un objeto (normalmente representado por un cuadro delimitador), el algoritmo de seguimiento le asigna un ID único. En los fotogramas siguientes, el algoritmo predice la nueva ubicación del objeto basándose en su movimiento y apariencia anteriores. A continuación, asocia las detecciones actuales con los objetos rastreados existentes, actualizando sus trayectorias y manteniendo sus ID. Este proceso debe afrontar retos como que los objetos se oculten temporalmente (oclusión), cambien de aspecto, interactúen con otros objetos y varíen la iluminación o el punto de vista de la cámara. Las técnicas habituales incluyen métodos de filtrado como el Filtro de Kalman para la predicción del movimiento y enfoques de aprendizaje profundo como DeepSORT, que combina características de movimiento y apariencia para una asociación sólida(más información sobre DeepSORT).

Diferencias clave con conceptos afines

Es importante distinguir el seguimiento de objetos de otras tareas de visión por ordenador:

• Detección de Objetos: Identifica y localiza objetos (por ejemplo, "coche aquí", "persona aquí") en un solo fotograma, sin vincularlos entre fotogramas. El seguimiento añade la dimensión temporal, siguiendo al mismo coche o persona a lo largo del tiempo.
• Clasificación de imágenes: Asigna una única etiqueta a toda una imagen (por ejemplo, "esta imagen contiene un gato"). No localiza ni rastrea objetos individuales.
• Segmentación de imágenes: Clasifica cada píxel de una imagen para crear máscaras de objetos detalladas. Aunque el seguimiento suele utilizar cuadros delimitadores, puede combinarse con la segmentación para un seguimiento más preciso, lo que se conoce como segmentación y seguimiento de instancias.

Aplicaciones en el mundo real

El seguimiento de objetos es crucial para numerosas aplicaciones de IA del mundo real:

1. Vehículos autónomos: Los coches autónomos dependen en gran medida del seguimiento para controlar el movimiento de otros vehículos, peatones, ciclistas y obstáculos. Esta conciencia continua es vital para la navegación segura, la planificación de la trayectoria y la evitación de colisiones, contribuyendo a los diferentes niveles de automatización de la conducción. Explora las soluciones de IA de Ultralytics para coches autoconducidos.
2. Análisis de comercios: Las tiendas utilizan el seguimiento para comprender el comportamiento de los clientes, como los recorridos por la tienda, los tiempos de permanencia en zonas específicas y la longitud de las colas. Estos datos ayudan a optimizar la distribución de la tienda, la colocación de los productos y los niveles de personal. Consulta las guías sobre Gestión de Colas y Recuento por Regiones.
3. Vigilancia y seguridad: El seguimiento de personas o vehículos en grabaciones de seguridad ayuda a vigilar zonas restringidas, detectar actividades inusuales y seguir a sujetos de interés. Consulta la guía Sistema de alarma de seguridad.
4. Analítica deportiva: El seguimiento de los jugadores y el balón proporciona estadísticas detalladas sobre el rendimiento de los jugadores, las estrategias de los equipos y la dinámica del juego. Descubre más sobre la visión por ordenador en los deportes.
5. Robótica: Los robots utilizan el seguimiento para interactuar con objetos, navegar por entornos y colaborar con los humanos.
6. Seguimiento de la fauna salvaje: Los investigadores siguen a los animales para estudiar su comportamiento, pautas de migración y tamaño de las poblaciones sin métodos invasivos. Mira cómo funciona con Ultralytics YOLOv8 para el seguimiento de animales.

Seguimiento de objetos con Ultralytics

Ultralytics proporciona potentes herramientas para implementar el seguimiento de objetos. Modelos como YOLOv8 y YOLO11 ofrecen una detección de objetos de última generación, que constituye la base de un seguimiento preciso. El marco de trabajo de Ultralytics incluye un modo de seguimiento dedicado con soporte incorporado para algoritmos de seguimiento eficientes como BoT-SORT y ByteTrack. Los usuarios pueden implantar fácilmente soluciones de seguimiento utilizando el paquetePython Ultralytics o gestionar todo el flujo de trabajo, desde la formación hasta la implantación, mediante Ultralytics HUB.