对象跟踪是计算机视觉中的一项核心任务，旨在识别视频序列中的各类目标并持续追踪它们的位置与轨迹。
了解视频中物体的准确位置有着广泛的实际应用，尤其是在制造业和物流领域。例如，目标跟踪技术可以用于监控装配线、追踪仓库库存，并助力优化供应链管理流程。本文将探讨目标跟踪算法的演进脉络、基本工作原理，并重点介绍七种主流的开源解决方案。
目标跟踪算法的演变
在深入理解目标跟踪如何工作之前，不妨先看看它是如何发展起来的。
最初，在20世纪80年代末到90年代初，目标跟踪主要依赖于背景减除和帧差法等技术。这些方法具有开创性，但难以应对动态背景或光照条件的剧烈变化。随后，技术不断演进，到了90年代中后期，出现了基于特征的跟踪算法等新思路，它们开始专注于目标的边缘、角点等具体特征。
90年代，卡尔曼滤波和光流等机器学习技术的引入为更高级的跟踪铺平了道路。然而，真正的突破发生在2010年代，随着卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习技术的兴起。这些AI方法使得复杂的目标跟踪成为可能，并带来了更高的准确性、鲁棒性和适应性。如今的系统能够同时追踪多个目标，即使在极具挑战性的条件下，也能学习和适应新的目标或环境。
目标跟踪算法的工作原理
目标跟踪的基本思路是使用算法检测视频中的目标，并预测其在后续帧序列中的位置。它通常结合了目标检测和跟踪算法。目标检测利用边界框在参考帧中识别目标，而跟踪算法则预测其运动并在整个视频中持续追踪。一旦目标被检测到，跟踪算法就能从多个摄像机角度、甚至同时追踪多个目标在时间维度上的运动轨迹。
其背后涉及几项关键技术：
- 特征提取：识别目标的独特特征，如颜色、形状和纹理，以将其与背景及其他目标区分开来。
- 运动估计与轨迹预测：根据目标在前几帧中的运动模式，预测其未来的位置。
- 数据关联：为每个目标分配唯一的ID，并确保其在各帧之间保持一致，即使在部分遮挡或背景混乱的情况下也是如此。
- 重新识别（Re-ID）：当目标短暂离开画面或被遮挡时，重新识别方法能帮助系统在其再次出现时正确识别并关联其身份。为此，通常采用基于深度学习的外观匹配等方法。
最流行的7个开源目标跟踪算法
ByteTrack
ByteTrack是一种用于多目标跟踪（MOT）的算法。它通过为视频中的每个目标分配唯一ID来实现持续追踪。与多数仅使用高置信度检测框而丢弃低分框（导致目标漏检和轨迹碎片化）的方法不同，ByteTrack在匹配过程中利用了所有检测框（从高到低）。它首先根据运动相似性将高分检测框与现有轨迹进行匹配。轨迹是跟踪目标路径的短片段，用于维持跨时间的连续性。匹配完高分框后，ByteTrack会进一步处理低分检测框，根据它们与现有轨迹的相似性，从中甄别出真正的目标。
由于ByteTrack擅长追踪视频中的多个目标，因此可应用于诸如波士顿动力公司的机器人在仓库中码放箱子的场景。这些机器人利用机器视觉精确抓取、移动和放置箱子。ByteTrack可以通过精确追踪每个箱子的位置和移动来提升作业效率。
Norfair
由Tryolabs开发的Norfair是一个轻量级且高度可定制的目标跟踪库，可与大多数检测器配合使用。用户需要自定义一个用于计算被跟踪目标与新检测目标之间距离的函数，这个函数可以简单到只是一行欧几里得距离计算，也可以复杂到使用嵌入或行人重识别（ReID）模型等外部数据。
它可以轻松集成到复杂的视频处理管道中，或用于从头构建视频推理循环。这使得Norfair适用于工厂工人监控、安防监控、体育分析和交通监控等应用。Norfair提供了几个预定义的距离函数，同时也允许用户创建自己的函数以实现不同的跟踪策略。它支持多种视频分析应用，并支持Python 3.8+。
MMTracking
MMTracking是一个免费的开源工具箱，专为视频分析而设计。它基于PyTorch构建，是大型项目OpenMMLab的一部分。MMTracking的独特之处在于它将多个视频分析任务（包括目标检测、目标跟踪甚至视频实例分割）整合到一个统一的平台中。凭借其模块化设计，你可以轻松交换这些组件，以创建满足特定需求的自定义方法。
它还能与其他OpenMMLab项目（特别是MMDetection）良好协作。这意味着你只需更改少量配置，就能将MMDetection中可用的任何目标检测器与MMTracking结合使用。最重要的是，MMTracking包含了预训练模型，其中一些在准确率上甚至超越了原始版本。MMTracking非常适合需要高精度和高速度的应用，例如制造业的自动缺陷检测和自动驾驶。其模块化设计允许轻松定制，是处理各类视频分析任务的强大工具。
DeepSORT
DeepSORT（深度简单在线实时跟踪）是SORT算法的改进版本。它利用深度学习特征提取器来识别各类目标，非常擅长同时追踪多个目标。DeepSORT使用卡尔曼滤波器来预测目标运动，在应对目标间的遮挡和交互方面表现优异，因此非常适合于监控和人群监测应用。
FairMOT
FairMOT是一种基于无锚框目标检测架构CenterNet的跟踪方法。与其他将检测视为主任务、将重识别（Re-ID）视为次要任务的框架不同，FairMOT平等对待这两项任务。它采用简单的网络结构，包含两个相似的分支：一个用于检测目标，另一个用于提取重识别特征。
FairMOT使用ResNet-34作为主干网络，以平衡精度和速度。它通过深度层聚合（DLA）增强此主干，以融合来自多个层级的信息。上采样模块中的可变形卷积能动态适应不同的目标尺度和姿态，有助于解决对齐问题。基于CenterNet的检测分支拥有三个并行头部，分别用于估计热图、目标中心偏移和边界框尺寸。重识别分支则生成用于区分不同目标的特征向量。
FairMOT适用于需要平衡精度与速度的场景，例如制造车间的实时质量检测、安防监控和自动驾驶汽车导航。其处理遮挡和动态目标尺度的能力，使其成为这些应用的理想选择。
BoT-SORT
BoT-SORT（SORT的锦囊妙计）是一种多目标跟踪方法，它改进了SORT等传统方法。特拉维夫大学的研究人员开发了BoT-SORT，旨在实现更准确、更可靠的跟踪。它结合了运动和外观信息来区分不同目标并维持其身份一致性。
BoT-SORT还包含了“相机运动补偿（CMC）”功能，该功能考虑了相机自身的运动，从而即使相机非静止，也能保持跟踪的准确性。此外，BoT-SORT使用了更先进的卡尔曼滤波器，能够更精确地预测被跟踪目标的位置和尺寸。这些改进使BoT-SORT即使在充满大量运动或拥挤场景的挑战性条件下也能表现出色。它在MOTA（多目标跟踪准确度）、IDF1（身份F1分数）和HOTA（高阶跟踪准确度）等关键性能指标上，于多个标准数据集中名列前茅。
BoT-SORT因其高精度和高稳定性的跟踪能力，成为工业应用的理想选择。在光照条件多变、物品时常被遮挡的大型仓库等环境中，BoT-SORT表现出色。它可用于跟踪包裹和托盘，以改善库存管理、降低物品丢失风险，并监控货物从接收到发运的全过程，从而简化运营并提升供应链的可视化水平。
StrongSORT
StrongSORT旨在改进经典的DeepSORT算法。它是为了解决多目标跟踪中的常见问题（如检测准确性和目标关联）而开发的。StrongSORT采用了更强的目标检测器、复杂的特征嵌入模型以及多种技术技巧来提升跟踪性能。它还引入了两种新算法：AFLink（无外观链接）和GSI（高斯平滑插值），它们有助于更准确地关联目标轨迹，而无需过度依赖外观特征。
AFLink和GSI都是轻量级的，易于集成到各种跟踪系统中。AFLink仅使用时序和空间信息就能帮助链接轨迹片段，既快速又准确。GSI通过融合运动信息，改进了处理漏检的方式。这些改进使StrongSORT在MOT17、MOT20、DanceTrack和KITTI等多个公共基准测试中取得了领先成绩。
StrongSORT的准确性和鲁棒性使其适用于需要精细目标跟踪的应用。例如，假设有一个俯瞰建筑工地的摄像头，那里有许多重型设备在不停移动。StrongSORT可以实时监控这些设备，帮助预防事故并确保运营效率。其处理遮挡和变化光照条件的能力，使得即使在动态且通常混乱的建筑工地环境中也能可靠运行。
目标跟踪的挑战和限制
尽管目标跟踪技术已取得长足进步，但仍存在一些因素可能导致跟踪结果不一致。在使用这些工具时，需要牢记以下挑战与限制：
- 遮挡：当一个目标被另一个目标部分或完全遮挡时（如行人交错而过或车辆驶入桥下），系统很难维持连续跟踪。
- 外观变化：目标因其与相机的距离、角度或自身尺度变化而呈现不同外观，给识别带来困难。
- 光照变化：光线条件的改变会显著影响目标的外观，使得检测和跟踪变得复杂。
- 多摄像头跟踪：跨越多个摄像头的目标跟踪涉及重识别（ReID）过程，这需要另一套不同的算法和策略。
- 可扩展性：针对大量摄像头或分布式部署的扩展方案可能非常复杂且成本高昂，通常需要额外的基础设施或定制开发。
发表于 昨天 07:16
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