OC-SORT ट्रैकर

अवरोधन और अप्रत्याशित गति के दौरान वस्तुओं को ट्रैक करता है।

वीडियो फ़्रेमों के पार ऑब्जेक्ट्स को ट्रैक करें OC-SORT roboflow/trackers पैकेज के एल्गोरिद्म का उपयोग करके।

OC-SORT, SORT को दो प्रमुख तंत्रों के साथ विस्तारित करता है:

1. अवलोकन-केंद्रित पुनः-अद्यतन (OCR): जब कोई ट्रैक अवरोधन के बाद फिर से दिखाई देता है, OC-SORT अंतराल के पहले और बाद की वास्तविक प्रेक्षणों का उपयोग करके कालमैन फ़िल्टर को पूर्वव्यापी रूप से सही करता है, जिससे संचित ड्रिफ्ट कम होती है।

2. अवलोकन-केंद्रित मोमेंटम (OCM): एसोसिएशन के दौरान IoU के साथ एक दिशा-संगति लागत को मिश्रित किया जाता है, जो उन मेलों को दंडित करता है जहाँ प्रत्याशी डिटेक्शन ट्रैक की हाल की गति के असंगत दिशा में स्थित होता है।

यह भारी अवरोधन, अनियमित गति, और समान उपस्थिति वाले दृश्यों में OC-SORT को SORT की तुलना में काफी अधिक मज़बूत बनाता है।

OC-SORT का उपयोग कब करें:

• भीड़भाड़ वाले दृश्य जिनमें बार-बार और लंबे समय तक अवरोधन होते हैं (जैसे, पैदल यात्री, गोदाम कर्मचारी)।

• गैर-रेखीय या अनियमित गति पैटर्न (जैसे, नृत्य, अचानक दिशा परिवर्तन वाले खेल)।

• जब लंबे अनुक्रमों में पहचान-संगति कच्ची गति से अधिक महत्वपूर्ण हो।

विकल्पों पर कब विचार करें:

• मिश्रित-विश्वास डिटेक्शनों के साथ सामान्य-उद्देश्य ट्रैकिंग के लिए, आज़माएँ ByteTrack.

• एक मजबूत डिटेक्टर के साथ अधिकतम सरलता और गति के लिए, आज़माएँ SORT.

तीन detection सेट आउटपुट करता है:

• tracked_detections: सभी पुष्टि किए गए tracked detections, जिनके track IDs असाइन किए गए हैं।

• new_instances: ऐसी detections जिनका track ID पहली बार दिखाई देता है।

• already_seen_instances: ऐसी detections जिनका track ID पहले किसी फ़्रेम में देखा जा चुका है।

यह block प्रत्येक video_identifierके लिए अलग tracker state और instance cache बनाए रखता है, जिससे एक ही workflow के भीतर multi-stream tracking संभव होती है।

प्रकार पहचानकर्ता

स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें "type" फ़ील्ड: roboflow_core/trackers_ocsort@v1 अपने वर्कफ़्लो में ब्लॉक को एक स्टेप के रूप में जोड़ने के लिए।

गुण

नाम	प्रकार	विवरण	संदर्भ
name	str	इस स्टेप के लिए एक विशिष्ट पहचानकर्ता दर्ज करें..	❌
minimum_iou_threshold	float	किसी detection को मौजूदा track से जोड़ने के लिए आवश्यक न्यूनतम IoU। Default: 0.3..	✅
minimum_consecutive_frames	int	वे लगातार फ़्रेमों की संख्या जिनमें track का match होना चाहिए, इससे पहले कि उसे confirmed track (tracker_id != -1) के रूप में emit किया जाए। Default: 3..	✅
lost_track_buffer	int	ट्रैक के अपने matched detection को खो देने के बाद उसे alive रखने के लिए फ़्रेमों की संख्या। अधिक मान occlusion recovery में सुधार करते हैं। Default: 30..	✅
high_conf_det_threshold	float	एसोसिएशन में उपयोग किए जाने वाले उच्च-विश्वास डिटेक्शनों के लिए विश्वास सीमा. डिफ़ॉल्ट: 0.6..	✅
direction_consistency_weight	float	OC-SORT एसोसिएशन लागत में दिशा-संगति पद के लिए भार। अधिक मान ऐतिहासिक गति दिशा और प्रत्याशी डिटेक्शन की दिशा के बीच संरेखण को प्राथमिकता देते हैं। डिफ़ॉल्ट: 0.2..	✅
delta_t	int	दिशा-संगति मोमेंटम के लिए प्रति-ट्रैक वेग का अनुमान लगाने हेतु OC-SORT द्वारा उपयोग किए गए पिछले फ़्रेमों की संख्या। डिफ़ॉल्ट: 3..	✅
instances_cache_size	int	new/already-seen categorisation के लिए instance cache में रखे जाने वाले track IDs की अधिकतम संख्या। FIFO eviction का उपयोग करता है। Default: 16384..	❌

यह संदर्भ स्तंभ यह इंगित करता है कि संपत्ति को वर्कफ़्लो रनटाइम में उपलब्ध गतिशील मानों के साथ पैरामीटराइज़ किया जा सकता है वर्कफ़्लो रनटाइम। देखें बाइंडिंग्स अधिक जानकारी के लिए।

रनटाइम संगतता

सॉफ्ट - रनटाइम hosted_serverless, dedicated_deployment; निष्पादन दूरस्थ; इनपुट वीडियो : ब्लॉक प्रति-वीडियो स्थिति को प्रक्रिया मेमोरी में बनाए रखता है (video_metadata.video_identifier द्वारा कुंजीबद्ध)। स्टेटलेस या मल्टी-रिप्लिका HTTP रनटाइम्स पर दूरस्थ स्टेप निष्पादन के साथ, क्रमिक अनुरोधों को अलग-अलग वर्कर प्रक्रियाएँ सर्व कर सकती हैं, इसलिए कॉल्स के बीच स्थिति रीसेट हो जाती है और आउटपुट ट्रैकिंग / काउंटिंग / एग्रीगेशन के लिए अर्थहीन हो जाता है। स्थिर फ़्रेम-से-फ़्रेम परिणामों के लिए एक स्थायी WebRTC सत्र में स्थानीय स्टेप निष्पादन का उपयोग करें।

सॉफ्ट - इनपुट छवि : ब्लॉक वीडियो या दोहराए गए-फ़्रेम वर्कफ़्लो से समयगत संदर्भ पर निर्भर करता है। एक स्थिर छवि/फ़ोटो के साथ, ट्रैक करने, तुलना करने, समेकित करने या दृश्यीकृत करने के लिए कोई अर्थपूर्ण इतिहास नहीं होता, इसलिए ब्लॉक बहुत कम या कोई लाभ नहीं देता।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

उपलब्ध कनेक्शन उसके बाइंडिंग प्रकारों पर निर्भर करते हैं। देखें कि कौन-से बाइंडिंग प्रकार OC-SORT ट्रैकर संस्करण v1 है।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

• इनपुट

  • छवि (छवि): इनपुट छवि जिसमें एम्बेडेड वीडियो metadata (fps और video_identifier) हो। प्रति-वीडियो tracker state को initialize और retrieve करने के लिए उपयोग की जाती है..

  • detections (Union[rle_instance_segmentation_prediction, object_detection_prediction, instance_segmentation_prediction, keypoint_detection_prediction]): वर्तमान फ़्रेम के लिए tracking हेतु detection predictions..

  • minimum_iou_threshold (float_zero_to_one): किसी detection को मौजूदा track से जोड़ने के लिए आवश्यक न्यूनतम IoU। Default: 0.3..

  • minimum_consecutive_frames (पूर्णांक): वे लगातार फ़्रेमों की संख्या जिनमें track का match होना चाहिए, इससे पहले कि उसे confirmed track (tracker_id != -1) के रूप में emit किया जाए। Default: 3..

  • lost_track_buffer (पूर्णांक): ट्रैक के अपने matched detection को खो देने के बाद उसे alive रखने के लिए फ़्रेमों की संख्या। अधिक मान occlusion recovery में सुधार करते हैं। Default: 30..

  • high_conf_det_threshold (float_zero_to_one): एसोसिएशन में उपयोग किए जाने वाले उच्च-विश्वास डिटेक्शनों के लिए विश्वास सीमा. डिफ़ॉल्ट: 0.6..

  • direction_consistency_weight (float_zero_to_one): OC-SORT एसोसिएशन लागत में दिशा-संगति पद के लिए भार। अधिक मान ऐतिहासिक गति दिशा और प्रत्याशी डिटेक्शन की दिशा के बीच संरेखण को प्राथमिकता देते हैं। डिफ़ॉल्ट: 0.2..

  • delta_t (पूर्णांक): दिशा-संगति मोमेंटम के लिए प्रति-ट्रैक वेग का अनुमान लगाने हेतु OC-SORT द्वारा उपयोग किए गए पिछले फ़्रेमों की संख्या। डिफ़ॉल्ट: 3..

• आउटपुट

  • tracked_detections (Union[object_detection_prediction, instance_segmentation_prediction, keypoint_detection_prediction, rle_instance_segmentation_prediction]): यदि sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में पहचाने गए बाउंडिंग बॉक्स वाली प्रेडिक्शन object_detection_prediction या यदि sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में पहचाने गए बाउंडिंग बॉक्स और सेगमेंटेशन मास्क वाली प्रेडिक्शन instance_segmentation_prediction या पहचाने गए बाउंडिंग बॉक्स और पहचाने गए कीपॉइंट्स वाली Prediction, sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में, यदि keypoint_detection_prediction या detected bounding boxes और RLE-encoded segmentation masks के साथ Prediction, sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में यदि rle_instance_segmentation_prediction.

  • new_instances (Union[object_detection_prediction, instance_segmentation_prediction, keypoint_detection_prediction, rle_instance_segmentation_prediction]): यदि sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में पहचाने गए बाउंडिंग बॉक्स वाली प्रेडिक्शन object_detection_prediction या यदि sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में पहचाने गए बाउंडिंग बॉक्स और सेगमेंटेशन मास्क वाली प्रेडिक्शन instance_segmentation_prediction या पहचाने गए बाउंडिंग बॉक्स और पहचाने गए कीपॉइंट्स वाली Prediction, sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में, यदि keypoint_detection_prediction या detected bounding boxes और RLE-encoded segmentation masks के साथ Prediction, sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में यदि rle_instance_segmentation_prediction.

  • already_seen_instances (Union[object_detection_prediction, instance_segmentation_prediction, keypoint_detection_prediction, rle_instance_segmentation_prediction]): यदि sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में पहचाने गए बाउंडिंग बॉक्स वाली प्रेडिक्शन object_detection_prediction या यदि sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में पहचाने गए बाउंडिंग बॉक्स और सेगमेंटेशन मास्क वाली प्रेडिक्शन instance_segmentation_prediction या पहचाने गए बाउंडिंग बॉक्स और पहचाने गए कीपॉइंट्स वाली Prediction, sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में, यदि keypoint_detection_prediction या detected bounding boxes और RLE-encoded segmentation masks के साथ Prediction, sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में यदि rle_instance_segmentation_prediction.

उदाहरण JSON परिभाषा

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/trackers_ocsort@v1",
	    "image": "<block_does_not_provide_example>",
	    "detections": "$steps.object_detection_model.predictions",
	    "minimum_iou_threshold": 0.3,
	    "minimum_consecutive_frames": 3,
	    "lost_track_buffer": 30,
	    "high_conf_det_threshold": 0.6,
	    "direction_consistency_weight": 0.2,
	    "delta_t": 3,
	    "instances_cache_size": "<block_does_not_provide_example>"
	}