Отслеживание объектов в компьютерном зрении (object tracking)

Что такое object tracking?

Object tracking — это технология компьютерного зрения, позволяющая автоматически отслеживать положение одного или нескольких объектов на видео.

В отличие от детекции, которая обнаруживает объекты на отдельных кадрах, трекинг показывает, как они перемещаются во времени. Для этого система фиксирует последовательности координат и связывает их между собой, чтобы выстроить непрерывную траекторию движения.

Зачем это нужно?

Трекинг отвечает на вопрос: «Где объект был, где находится сейчас и куда движется?» Эти данные необходимы, чтобы:

• Анализировать поведение (например, подозрительную активность в кадре).
• Предсказывать будущее положение объектов (критично для автопилотов и дронов).
• Распознавать и сопоставлять объекты в динамичной среде (подсчет людей, спортивная аналитика).

Как работает отслеживание объектов?

Чтобы лучше понять, как устроен трекинг, полезно разобраться в ключевых понятиях и этапах работы алгоритма.

Основные понятия

1. Кадр — отдельное изображение из видеопотока. Алгоритмы трекинга работают с последовательностью кадров, анализируя изменения между ними.
2. Объект — то, что мы хотим отслеживать: человек, автомобиль, животное, дрон, мяч и т. д. Объекты определяются с помощью детектора, а затем отслеживаются трекером.
3. Идентификатор (ID) — уникальный номер, который присваивается каждому объекту. Главная задача трекера — сохранять этот ID за объектом, даже если он временно скрывается или меняет внешний вид.
4. Трек или траектория — путь объекта во времени. Алгоритм трекинга связывает появление одного и того же объекта на разных кадрах и формирует его трек.
5. Реидентификация (re-identification, re-ID) — процесс повторного распознавания объекта, который временно исчез (например, зашел за препятствие) и появился снова. 

Этапы трекинга:

Этап 1. Детекция и инициализация треков

Все начинается с обнаружения объектов: на первом кадре детектор находит все важные объекты и отмечает их, например, ограничивающими рамками. Каждый найденный объект получает уникальный идентификатор (ID), создается трек для его отслеживания.

Этап 2. Предсказание положения на следующем кадре

Перед обработкой следующего кадра трекер прогнозирует, где должен оказаться каждый активный объект, опираясь на его предыдущее положение, скорость и направление движения.

Этап 3. Ассоциация объектов

После получения нового кадра система сопоставляет новые обнаружения объектов с текущими треками, чтобы решить, какой ID присвоить каждому объекту.  Сравниваются:

• Визуальные признаки объекта (цвет, форма, текстура).
• Пространственная близость (насколько близко объект находится к ожидаемой позиции).
• История движения.

Если система успешно сопоставляет новый объект с уже существующим ID, его трек продолжается. Если объект исчезает на несколько кадров — из-за перекрытия, выхода за кадр или плохого освещения — трек может временно остановиться. Если объект новый и совпадений нет, создается новый трек с новым ID.

Этап 4. Re-identification 

Если объект снова появляется в кадре после временного исчезновения, система должна распознать его как тот же объект. Это называется re-identification (re-ID). Она снова анализирует внешний вид и предполагаемую траекторию, чтобы вернуть объекту его прежний ID. Чем дольше объект отсутствовал и чем больше похожих объектов в сцене, тем важнее точный re-ID.

Примеры применения

Отслеживание объектов активно применяется в самых разных сферах, где нужно понимать, что происходит не просто сейчас, а в течение времени. 

Системы видеонаблюдения и безопасность

Трекинг помогает отслеживать людей в реальном времени, выявлять подозрительное поведение, анализировать перемещения по территории. Он используется в системах умных городов, на вокзалах, в аэропортах и других местах с повышенными требованиями к безопасности.

Автономный транспорт

В беспилотных автомобилях трекинг жизненно необходим: он позволяет следить за другими участниками движения — автомобилями, пешеходами, велосипедистами — и предсказывать их поведение. 

Ритейл и аналитика поведения

Магазины используют трекинг, чтобы понимать, как посетители перемещаются по залу, на какие товары обращают внимание, где образуются очереди. Это помогает оптимизировать выкладку товара и улучшать клиентский опыт.

Спортивная аналитика

Во время матчей и соревнований трекинг помогает отслеживать, как движутся спортсмены: кто с кем взаимодействовал, сколько времени провел в активной зоне. Такие данные используют тренеры для корректировки стратегии, а также спортивные организации для создания аналитических материалов.

Медицина 

В медицине трекинг помогает анализировать движение и взаимодействие на самых разных уровнях — от микроскопических объектов, таких как клетки, до инструментов во время хирургических вмешательств. 

Классификация методов отслеживания

Существует множество подходов к отслеживанию объектов. Ниже — основные критерии, по которым различают трекеры.

По типу представления объектов

• Ограничивающие рамки — самый распространенный подход. Объекты представлены прямоугольниками (bounding boxes), и задача — определить координаты рамки на каждом кадре. Это быстро и просто, но не всегда точно: рамка может содержать лишние детали или пересекаться с другими объектами.
• Маски сегментации — более точный, но вычислительно сложный подход, в котором объекты выделяются с точностью до пикселя.

По количеству отслеживаемых объектов

• SOT (Single Object Tracking) — отслеживание одного объекта.
• MOT (Multiple Object Tracking) — отслеживание нескольких объектов одновременно.

По характеру обработки видео

• Online-трекинг — алгоритм работает в реальном времени, обрабатывая каждый кадр по мере поступления. Он не знает, что произойдет в будущем, и работает в условиях ограниченной информации.
• Offline-трекинг — алгоритм имеет доступ ко всему видео заранее. Это позволяет ему анализировать не только предыдущие, но и будущие кадры, что повышает точность.
  

Классические алгоритмы отслеживания

До появления глубоких нейросетей задачи трекинга решались с помощью математических моделей и алгоритмов, опирающихся на движение пикселей, цветовые характеристики и геометрию объекта. Эти методы не требуют обучения на данных и хорошо подходят для простых задач, особенно в условиях ограниченных ресурсов.

Kalman Filter

Один из самых известных методов прогнозирования положения объекта на следующем кадре.  Он предсказывает будущее положение на основе предыдущих измерений, предполагаемой скорости и направления движения.

Фильтр работает в два этапа:

1. Предсказание — вычисляется ожидаемая позиция объекта, исходя из его предыдущего состояния.
2. Обновление — позиция корректируется с учетом новых наблюдений (например, координат, полученных от детектора).

Kalman Filter особенно хорошо работает в условиях небольшого шума и предсказуемого движения, но теряет точность при резких маневрах, сложной траектории или непостоянной скорости.

Optical Flow 

Метод анализирует смещение пикселей между кадрами. Один из популярных алгоритмов — Лукас-Канаде (Lucas-Kanade), который отслеживает характерные точки (например, углы или края) и вычисляет их перемещения.

Подходит для плавных движений и стабильного освещения, но чувствителен к резким изменениям, быстрой деформации объекта и шуму.

MeanShift и CamShift

Методы, основанные на поиске области изображения с наибольшей плотностью определенного признака, чаще всего цвета.

• MeanShift ищет максимальное сходство по цветовой гистограмме в окрестности текущего положения объекта.
• CamShift (Continuously Adaptive MeanShift) адаптирует размер и ориентацию окна поиска, подстраиваясь под изменение масштаба и формы объекта.

Подходы хорошо работают при отслеживании объектов с ярко выраженными цветовыми характеристиками, но чувствительны к изменениям фона, освещения и частичным перекрытиям.

Корреляционные фильтры (MOSSE, KCF)

Эти методы используют корреляцию между изображением объекта и шаблоном, обученным на первых кадрах.

• MOSSE — очень быстрый и простой трекер, подходящий для задач реального времени.
• KCF (Kernelized Correlation Filter) — более точный вариант, использующий расширенные (нелинейные) признаки.

Корреляционные фильтры хороши своей скоростью, но могут терять объект при значительных изменениях внешнего вида, перекрытиях или быстрой деформации.

---

Хотя сегодня на смену этим методам пришли нейросетевые алгоритмы, классические трекеры по-прежнему актуальны в задачах, где важна простота, высокая скорость и независимость от обучающих данных.

Современные подходы на основе глубокого обучения

Появление мощных нейросетей и рост доступности вычислительных ресурсов кардинально изменили подход к задаче отслеживания объектов. Современные трекеры на основе глубокого обучения лучше справляются с похожими объектами, перекрытиями, восстановлением ID и сложными условиями съемки. Они эффективнее классических алгоритмов, особенно в задачах с большим числом объектов или в нестабильной, динамичной среде.

Deep SORT

Один из самых популярных и надежных трекеров. Использует внешний детектор (например, YOLO), а затем сопоставляет объекты между кадрами с помощью эмбеддингов внешнего вида и фильтра Калмана. Прост в реализации и хорошо работает с множеством объектов. Подходит для реального времени.

ByteTrack

Очень точный и быстрый трекер, построенный на базе YOLOX. Главное отличие — он учитывает не только надежные, но и низкоуверенные (low-confidence) детекции. Это позволяет точнее отслеживать объекты, которые частично закрыты или слабо видны. ByteTrack часто занимает топовые места в рейтингах и соревнованиях по Multiple Object Tracking.

FairMOT

Объединяет детекцию и извлечение признаков в одной нейросети. Такой подход позволяет одновременно находить объекты и распознавать их внешний вид, что обеспечивает хорошее качество трекинга. FairMOT показывает стабильный баланс между скоростью и точностью и хорошо масштабируется для работы с большим числом объектов.

SiamRPN++

Один из лучших трекеров для одного объекта. Использует сиамскую архитектуру: два изображения (эталон и текущий кадр) проходят через одну и ту же сеть, после чего вычисляется схожесть. Включает модуль регрессии для точного предсказания позиции. Отличается высокой скоростью, точностью и устойчивостью к изменениям внешнего вида.

MOTR

Современная end-to-end модель на базе трансформеров. Вместо отдельных этапов детекции и ассоциации она отслеживает объекты прямо внутри архитектуры, используя механизмы внимания. Это шаг в сторону более универсальных трекеров, где все управление траекториями происходит внутри одной модели.

Основные сложности и вызовы в трекинге объектов

Несмотря на заметный прогресс в технологиях, задача остается далеко не тривиальной. Трекеры работают в условиях реального мира, где присутствуют шум, непредсказуемое поведение объектов и нестабильные условия съемки. 

Сложный фон

В реальных сценах объекты часто сливаются с фоном — особенно если он насыщен деталями или динамичен (например, движущиеся деревья, толпа людей, отражения). В таких условиях модель может перепутать объект с частью окружения или вовсе потерять его.

Частичные и полные перекрытия 

Когда объекты перекрывают друг друга, даже на короткое время, возникает риск потери трека или ошибки в ID. Это особенно актуально в многолюдных сценах и при отслеживании объектов, движущихся по сложным траекториям.

Изменение внешнего вида

Объект может менять ракурс, масштаб, освещенность, форму и даже внешний вид (например, человек надел куртку). Если трекер ориентирован только на начальный вид объекта, он может не распознать его после таких изменений.

Шум, низкое качество 

Размытие, пикселизация, засветы, нестабильная съемка — все это снижает качество входных данных. В условиях низкой освещенности или съемки с дронов и камер наблюдения такие искажения особенно часты, и трекеру приходится «угадывать» положение объекта.

Работа в реальном времени

Многие практические приложения — от видеонаблюдения до беспилотных автомобилей — требуют обработки видео в реальном времени, без задержек. Это ограничивает объём доступных вычислений и не позволяет использовать слишком тяжёлые модели. Приходится находить баланс между скоростью, точностью и устойчивостью трекинга.

Роль данных в обучении моделей

Как и в других задачах машинного обучения, качество данных играет ключевую роль в эффективности трекинга. Даже самый продвинутый алгоритм не сможет успешно отслеживать объекты, если обучался на неполных, ошибочных или нерелевантных данных.

Что нужно модели?

Для обучения нейросетевых трекеров требуются не просто видео, а размеченные последовательности кадров, где для каждого объекта указаны:

• Его положение на каждом кадре в виде ограничивающей рамки или пиксельной маски.
• Уникальный ID, сохраняющийся на всех кадрах.

Что важно при подготовке данных?

1. Качество разметки. Ошибки в ID (например, если одному объекту на разных кадрах присвоены разные номера) сбивают модель с толку. Разметка должна быть точной и последовательной.
2. Разнообразие. Сцены с разным количеством объектов, условиями съемки, фонами и типами движения помогают избежать переобучения модели.
3. Баланс классов. В задачах, где объекты принадлежат к разным классам (например, человек, машина, велосипед), важно, чтобы в датасете было достаточно примеров каждого типа. Иначе модель может игнорировать редкие классы.
4. Реалистичность. Особенно важно для задач в производстве, медицине или транспорте — данные должны отражать реальную среду, в которой будет применяться трекер. Это включает не только визуальные условия, но и типичные движения, плотность объектов и возможные помехи.

Ключевые выводы

Object tracking — это технология компьютерного зрения, которая позволяет в реальном времени отслеживать объекты на видео и анализировать их поведение. Современные трекеры используют глубокое обучение, чтобы точно определять перемещения, сохранять идентификаторы объектов и справляться с шумом, перекрытиями и изменением внешнего вида. 

Эта технология применяется в системах безопасности, автономном транспорте, розничной торговле, спорте и медицине — везде, где важно не просто видеть, а понимать, как объекты движутся во времени.