Отслеживание объектов

Как работает отслеживание объектов

Отслеживание объектов обычно начинается с обнаружения объектов в начальном кадре с помощью детектора объектов, такого как Ultralytics YOLO модель. После обнаружения объекта, часто представленного в виде ограничительной рамки, алгоритм отслеживания присваивает ему уникальный идентификатор. В последующих кадрах алгоритм предсказывает новое местоположение объекта, основываясь на его предыдущем состоянии, которое может включать в себя положение, скорость и особенности внешнего вида. Для такого предсказания часто используются такие техники, как оценка движения. Затем система связывает вновь обнаруженные объекты в текущем кадре с существующими отслеживаемыми объектами, обновляя их траектории и сохраняя их уникальные идентификаторы.

Этот процесс должен решать несколько задач, включая временное скрытие объектов (окклюзию), изменение внешнего вида объекта, сложное взаимодействие между несколькими объектами, а также изменения освещения или точки обзора камеры. Обычно для решения этих задач используются такие методы фильтрации, как фильтр Калмана (KF) для предсказания и ассоциации движения, и более продвинутые подходы глубокого обучения (DL), такие как SORT (Simple Online and Realtime Tracking) и DeepSORT, которые объединяют особенности движения и внешнего вида для более надежного отслеживания. Модели Ultralytics поддерживают различные доступные трекеры для реализации этих техник. Эффективная обработка окклюзии очень важна для сохранения непрерывности трека.

Ключевые отличия от родственных концепций

Важно отличать отслеживание объектов от других родственных задач компьютерного зрения:

• Обнаружение объектов: Идентифицирует и определяет местоположение объектов (обычно с ограничительными рамками) в пределах одного изображения или кадра. Оно отвечает на вопрос "Какие объекты где находятся в этом кадре?". Отслеживание объектов опирается на обнаружение, добавляя временное измерение, отвечая на вопрос "Куда этот конкретный объект перемещался с течением времени?".
• Классификация изображений: Присваивает всему изображению одну метку (например, "содержит кошку"). Она не определяет местоположение объектов и не отслеживает их.
• Сегментация изображения: Присваивает метку класса каждому пикселю изображения. Хотя сегментация экземпляров различает различные экземпляры объектов, стандартная сегментация не отслеживает эти экземпляры по кадрам. Объединение сегментации экземпляров с отслеживанием(сегментация и отслеживание экземпляров) - это родственная, но более сложная задача, которая обеспечивает маски на уровне пикселей для отслеживаемых объектов.

Применение в реальном мире

Отслеживание объектов, а именно множественное отслеживание объектов (MOT), имеет решающее значение для многочисленных реальных приложений ИИ:

• Автономные транспортные средства: Необходима для отслеживания пешеходов, велосипедистов и других транспортных средств, чтобы предсказывать их движение, обеспечивая безопасную навигацию и избегая столкновений. Эта возможность является основополагающей для достижения более высокого уровня автоматизации вождения и лежит в основе многих решений по использованию искусственного интеллекта в самодвижущихся автомобилях.
• Видеонаблюдение и безопасность: Следи за людьми или транспортными средствами в важных зонах, выявляй необычное поведение и включай автоматические оповещения. В качестве примера можно привести создание системы охранной сигнализации или использование камер безопасности с искусственным интеллектом для защиты периметра.
• Аналитика розничной торговли: Отслеживание пути покупателей через магазины для оптимизации выкладки, анализа времени пребывания в них, автоматизированного управления очередями и понимания моделей покупок для улучшения покупательского опыта с помощью ИИ в розничной торговле.
• Спортивная аналитика: Слежка за игроками и мячом во время игр дает ценные данные для анализа эффективности, тактического планирования и создания автоматизированных ярких моментов. Узнай больше о компьютерном зрении в спорте.
• Робототехника: Позволяет роботам отслеживать и взаимодействовать с объектами или людьми в динамичных средах, что крайне важно для таких задач, как совместное производство или автономная навигация на складах.
• Мониторинг дикой природы: Неинвазивное слежение за животными позволяет изучать их поведение, особенности миграции и численность популяции, что способствует сохранению природы. Для мониторинга животных используются модели Ultralytics , такие как YOLOv8 .
• Управление дорожным движением: Мониторинг потока автомобилей, подсчет машин в определенных регионах(Region Counting) и обнаружение инцидентов для более умной городской инфраструктуры(AI in traffic management).

Инструменты и реализация

Реализация отслеживания объектов часто подразумевает объединение моделей обнаружения объектов с алгоритмами отслеживания. Популярные библиотеки вроде OpenCV предоставляют базовые функции отслеживания. Такие фреймворки, как PyTorch и TensorFlow используются для построения и обучения базовых моделей обнаружения. Ultralytics упрощает этот процесс, интегрируя возможности отслеживания непосредственно в свои модели, такие как YOLO11. Пользователи могут легко включить отслеживание, используя специальный режим отслеживания. Для управления всем рабочим процессом - от аннотации данных до развертывания - такие платформы, как Ultralytics HUB, предлагают комплексные инструменты. Чтобы начать работу, ты можешь следовать руководствам вроде руководства по отслеживанию объектовYOLO11 .