Gli algoritmi di tracciamento nelle applicazioni di visione artificiale e di tracciamento degli oggetti variano a seconda dei requisiti e delle caratteristiche specifici dell’attività di tracciamento. Un algoritmo comunemente utilizzato è il filtro di Kalman, che è una tecnica matematica ricorsiva che stima lo stato di un sistema dinamico da una serie di misurazioni rumorose. Il filtro di Kalman è particolarmente utile per tracciare oggetti con dinamiche di movimento prevedibili, come veicoli o aerei, prevedendo lo stato successivo sulla base di misurazioni precedenti e regolando le previsioni sulla base di nuove osservazioni.
La determinazione dell’algoritmo di tracciamento “migliore” dipende da diversi fattori, inclusi i requisiti dell’applicazione, le caratteristiche degli oggetti da tracciare, le risorse computazionali disponibili e le condizioni ambientali. Sebbene il filtro di Kalman sia ampiamente utilizzato, altri algoritmi come il filtro antiparticolato (o Monte Carlo sequenziale) sono preferiti per scenari di tracciamento non lineare e non gaussiano in cui il movimento degli oggetti o il rumore di misurazione sono più complessi da modellare con precisione. La scelta dell’algoritmo spesso comporta un compromesso tra accuratezza del tracciamento, efficienza computazionale e robustezza in caso di variazioni e incertezze di gestione.
Nei sistemi di tracciamento degli oggetti vengono utilizzati diversi algoritmi, a seconda dei requisiti di tracciamento specifici e delle condizioni ambientali. Oltre al filtro di Kalman e al filtro antiparticolato precedentemente menzionati, vengono comunemente utilizzati algoritmi come lo spostamento medio, il camshift (basato sullo spostamento medio) e le tecniche di flusso ottico. Gli algoritmi di spostamento medio e spostamento di camma sono particolarmente efficaci nel tracciare oggetti con caratteristiche spaziali e basate sul colore, mentre i metodi di flusso ottico tracciano il movimento degli oggetti analizzando i cambiamenti nell’intensità dei pixel tra fotogrammi consecutivi.
Soi (Simple Online and Real time) è un algoritmo progettato per il tracciamento di più oggetti in video o sistemi di sorveglianza in tempo reale. Integra processi di rilevamento e tracciamento per associare i rilevamenti di oggetti tra frame e mantenere le identità degli oggetti nel tempo. Sorh utilizza una combinazione di tecniche di associazione dei dati, come l’algoritmo ungherese, e modelli di previsione del movimento per stimare le traiettorie degli oggetti e aggiornare gli stati di tracciamento delle tracce. È noto per la sua efficacia nella gestione di applicazioni in tempo reale e per la sua capacità di tracciare più oggetti contemporaneamente in scene complesse.
La teoria del tracciamento degli oggetti nella visione artificiale prevede lo sviluppo di algoritmi e tecniche per tracciare e localizzare automaticamente gli oggetti nelle riprese video o nelle sequenze di immagini nel tempo. Il tracciamento degli oggetti mira a mantenere l’identità degli oggetti tra le immagini, nonostante variazioni di aspetto, occlusioni, cambiamenti di illuminazione o altre sfide. I fondamenti teorici del tracciamento degli oggetti comprendono varie discipline, tra cui statistica, apprendimento automatico, elaborazione del segnale e visione artificiale. I concetti chiave includono modelli di movimento per prevedere le posizioni degli oggetti, estrazione di caratteristiche per descrivere l’aspetto degli oggetti, associazione di dati per abbinare i rilevamenti di oggetti tra i fotogrammi e tecniche di filtraggio per la stima dello stato e la gestione dell’incertezza. Algoritmi di tracciamento degli oggetti efficaci integrano questi principi teorici per ottenere prestazioni di tracciamento accurate, affidabili ed efficienti in diverse applicazioni e scenari.