Object tracking is een cruciaal aspect van veel AI-gestuurde applicaties, van bewakingssystemen tot autonome voertuigen. Met deep learning-technologie is het volgen van objecten in videofeeds nog nooit zo nauwkeurig of efficiënt geweest. In dit artikel verkennen we enkele van de beste deep learning object tracking tools die u in 2025 kunt gebruiken. Of u nu een ontwikkelaar of een AI-enthousiasteling bent, deze tools zullen uw trackingspel naar een hoger niveau tillen en uw projecten de precisie geven die ze nodig hebben. Laten we erin duiken!
1. FlyPix AI
Bij FlyPix AI zijn we gespecialiseerd in het benutten van kunstmatige intelligentie om georuimtelijke beelden te analyseren, zodat gebruikers objecten in deze beelden kunnen detecteren en monitoren. Ons platform is ontworpen om gegevens uit verschillende bronnen te verwerken, waaronder satelliet- en luchtfoto's, om bruikbare inzichten te bieden voor diverse industrieën.
De mogelijkheden van ons platform zijn met name waardevol voor toepassingen zoals infrastructuurmonitoring, milieubeheer en stadsplanning. Door de detectie en tracking van objecten in de loop van de tijd te automatiseren, helpen we organisaties bij het nemen van weloverwogen beslissingen op basis van nauwkeurige en actuele georuimtelijke informatie.
In de context van deep learning object tracking tools voor 2025, onderscheidt FlyPix AI zich door een gebruiksvriendelijke interface te bieden waarmee gebruikers aangepaste AI-modellen kunnen trainen zonder dat ze programmeerkennis nodig hebben. Dit stelt gebruikers in staat om het platform aan te passen aan hun specifieke behoeften, wat zorgt voor nauwkeurige en efficiënte objecttracking in verschillende georuimtelijke datasets.
Hoofdzaken:
- AI-gestuurde objectdetectie en -analyse
- Aanpasbare AI-modelcreatie voor specifieke behoeften
- Gebruiksvriendelijk platform waarvoor geen geavanceerde programmeervaardigheden vereist zijn
- Geschikt voor sectoren als landbouw, bouw en overheid
Diensten:
- AI-gestuurde georuimtelijke data-analyse
- Creatie en training van aangepaste AI-modellen
- Objectdetectie en -voorspelling in grote datasets
- Analytics-dashboard voor het volgen en monitoren van resultaten
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: vliegpix.ai
- E-mail: info@flypix.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/flypix-ai
- Adres: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Duitsland
- Telefoon: +49 6151 2776497
Ervaar de toekomst van georuimtelijke analyse met FlyPix!
Start vandaag nog uw gratis proefperiode
2. PyImageZoeken
PyImageSearch is een online platform dat educatieve bronnen biedt die gericht zijn op computer vision, deep learning en OpenCV. De website biedt een scala aan tutorials en cursussen die gebruikers, van beginners tot experts, helpen om te leren hoe ze beeldverwerkingstechnieken kunnen toepassen met Python en gerelateerde bibliotheken. Via hun content behandelen ze onderwerpen als objectdetectie, gezichtsherkenning en machine learning, met een bijzondere nadruk op praktische implementatie.
Het platform staat bekend om zijn uitgebreide gidsen, projecten en bronnen die studenten helpen om hands-on ervaring op te doen in computer vision. Het wordt in het veld breed erkend vanwege zijn gestructureerde aanpak van leren en heeft talloze individuen geholpen om vooruitgang te boeken in hun computer vision-reis.
Hoofdzaken:
- Tutorials voor beginners tot gevorderden.
- Richt u op praktische toepassingen van computer vision en deep learning.
- Bevat belangrijke bibliotheken zoals OpenCV, TensorFlow en Keras.
- Biedt zowel gratis bronnen als betaalde cursussen.
- Legt de nadruk op praktische projecten voor leren in de echte wereld.
Diensten:
- Online tutorials en cursussen voor computer vision.
- Advies voor computer vision-toepassingen.
- Onderwijsmateriaal over deep learning en beeldverwerking.
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: pyimagesearch.com
- Facebook: www.facebook.com/pyimagesearch
- Twitter: www.x.com/PyImageSearch
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/pyimagesearch
3. V7-laboratoria
V7 Labs is gespecialiseerd in AI-documentverwerking en datalabeling en biedt oplossingen voor verschillende sectoren, waaronder gezondheidszorg, financiën, logistiek en productie. Het bedrijf richt zich op het automatiseren van workflows en het verbeteren van de efficiëntie van datalabeling via AI-ondersteunde tools. Hun services stellen bedrijven in staat om taken zoals documentverwerking en aangepaste AI-training op te schalen en de nauwkeurigheid ervan te verbeteren.
V7 Labs biedt een reeks producten, waaronder V7 Go voor het automatiseren van workflows en V7 Darwin voor datalabeling. Deze tools zijn ontworpen om processen te stroomlijnen, time-to-value te verkorten en hoogwaardige AI-trainingsdatasets te garanderen.
Hoofdzaken:
- Biedt AI-gestuurde oplossingen voor documentverwerking en gegevenslabeling
- Werkt met meerdere sectoren, waaronder gezondheidszorg, financiën en logistiek
- Biedt producten zoals V7 Go en V7 Darwin om workflows te automatiseren en de nauwkeurigheid van etikettering te verbeteren
Diensten:
- Automatisering van documentworkflows met behulp van AI
- Multimodale gegevensextractie uit verschillende formaten
- Data-annotatiediensten via een netwerk van deskundige annotators
- Maatwerkoplossingen voor het opschalen van AI-trainingsprocessen
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: www.v7labs.com
- Twitter: www.x.com/v7labs
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/v7labs
- Adres: V7 HQ Vijfde verdieping 60 Margaret Street, Londen, W1W 8TF
4. Optekenen
Encord biedt een uitgebreid platform dat is ontworpen voor het beheren en cureren van multimodale AI-gegevens, waaronder afbeeldingen, video, audio, documenten en medische bestanden. Het platform stroomlijnt gegevensbewerkingen om hoogwaardige datasets te maken die worden gebruikt voor het trainen van AI-modellen. Encord biedt tools voor efficiënte labeling en modelevaluatie, waarmee organisaties de kwaliteit en snelheid van hun AI-toepassingen kunnen verbeteren. Het integreert met populaire cloudopslagservices zoals AWS, GCP en Azure om naadloos gegevensbeheer en toegang te garanderen.
Het systeem van Encord ondersteunt samenwerking tussen teams en biedt aanpasbare workflows voor data-annotatie. Het vergemakkelijkt de creatie van evenwichtige, representatieve datasets en zorgt tegelijkertijd voor datakwaliteit met geavanceerde filteropties. Het platform biedt ook bruikbare prestatiemetingen voor het evalueren van het succes van het model, wat helpt bij het verfijnen en verbeteren van AI-modellen tijdens het ontwikkelingsproces.
Hoofdzaken:
- Ondersteunt multimodale data-annotatie (afbeelding, video, tekst, audio en medische gegevens)
- Aanpasbare workflows voor het labelen en beoordelen van gegevens
- Naadloze integratie met belangrijke cloudplatforms (AWS, GCP, Azure)
- Geavanceerde hulpmiddelen voor modelevaluatie en prestatietracking
- Ontworpen met beveiligingsnaleving (SOC2, HIPAA, AVG)
Diensten:
- Gegevensannotatie voor meerdere modaliteiten
- Gegevensbeheer en curatie
- Evaluatie van modelprestaties
- Aanpasbare workflowoplossingen
- API/SDK voor programmatische toegang
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: encord.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/encord-team
5. Ikomia
Ikomia is gespecialiseerd in het vereenvoudigen van de implementatie van AI-modellen, met name op het gebied van computer vision. Hun platform stelt bedrijven in staat om AI-oplossingen efficiënter te creëren en te schalen door tools aan te bieden die integreren met bestaande infrastructuur, of dit nu in de cloud of on-premise is. Met een focus op flexibiliteit biedt Ikomia een reeks vooraf getrainde AI-algoritmen, waarmee gebruikers snel prototypes kunnen maken en oplossingen kunnen implementeren zonder dat ze een gespecialiseerd DevOps-team nodig hebben.
Hun aanbod omvat een intuïtieve API en de STUDIO desktop-applicatie, beide ontworpen om de implementatie van AI-modellen naadloos en snel te maken. De diensten van Ikomia zijn erop gericht om de kloof te dichten tussen AI-onderzoek en praktische toepassingen in industrieën die high-performance computer vision-systemen vereisen.
Hoofdzaken:
- Snelle implementatie van AI-modellen, 5x sneller dan traditionele methoden
- Geen DevOps-expertise nodig voor implementatie
- Naadloze integratie met cloud- of on-premise-infrastructuur
- Toegang tot een grote bibliotheek met meer dan 300 vooraf getrainde algoritmen
- Hulpmiddelen die zijn ontworpen voor zowel ontwikkelaars als niet-technische gebruikers
Diensten:
- Ikomia HUB: Een verzameling van meer dan 300 kant-en-klare AI-algoritmen
- API: Maakt de ontwikkeling van aangepaste AI-workflows mogelijk
- STUDIO: Een desktoptoepassing voor het bouwen en testen van computer vision-projecten zonder code
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: www.ikomia.ai
- LinkedIn: www.fr.linkedin.com/company/ikomia
6. Viso
Viso biedt een end-to-end platform voor computer vision-infrastructuur. De oplossing, Viso Suite, stelt bedrijven in staat om AI vision-applicaties te bouwen, implementeren en schalen, waardoor het eenvoudiger wordt om de volledige levenscyclus te beheren, van trainingsmodellen tot realtime monitoring. Het platform stelt gebruikers in staat om met aangepaste gegevens en modellen te werken, wat AI-gestuurde oplossingen voor verschillende sectoren zoals gezondheidszorg, detailhandel en productie mogelijk maakt. Viso richt zich op het helpen van organisaties om de complexiteit van het implementeren van AI op schaal te verminderen en tegelijkertijd robuuste beveiligingsfuncties en operationele efficiëntie te garanderen.
Viso Suite ondersteunt gebruikers gedurende de gehele AI-levenscyclus, inclusief gegevensverzameling, annotatie, modeltraining, implementatie en realtime monitoring. Het platform integreert verschillende systemen en stelt bedrijven in staat om hun AI-applicaties continu te onderhouden en debuggen, zodat ze altijd geoptimaliseerd zijn. Het is ontworpen om te voldoen aan de behoeften van bedrijven in diverse sectoren en biedt aanpasbare tools voor het bouwen van krachtige computer vision-oplossingen op schaal.
Hoofdzaken:
- Uitgebreide infrastructuur voor AI-visietoepassingen
- Realtime monitoring en analyse
- Hoog niveau van beveiliging en naleving
- Schaalbare implementatie op edge-apparaten
- Naadloze integratie met bestaande systemen
Diensten:
- Training en beheer van AI-modellen
- Hulpmiddelen voor het verzamelen en annoteren van gegevens
- Applicatieontwikkeling met modulaire bouwstenen
- Edge-implementatie en apparaatbeheer
- Continue monitoring en probleemoplossing
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: viso.ai
- Twitter: www.x.com/viso_ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/visoai
7. Roboflow
Roboflow biedt een reeks computer vision-tools die zijn ontworpen voor ontwikkelaars om datasets te maken, machine learning-modellen te trainen en deze efficiënt te implementeren. Het platform vereenvoudigt de vaak complexe processen van data-annotatie, modeltraining en implementatie, en biedt tools om de productiviteit te verbeteren. De gebruiksvriendelijke infrastructuur wordt gebruikt door meer dan 1 miljoen ingenieurs en organisaties in verschillende sectoren, waaronder de lucht- en ruimtevaart, gezondheidszorg en detailhandel.
De services van Roboflow omvatten een low-code interface voor het bouwen van pipelines, AI-ondersteunde data-annotatietools en gehoste infrastructuur voor modeltraining. Het biedt ook robuuste implementatieopties om modellen uit te voeren op zowel cloud- als edge-apparaten. Het platform integreert naadloos met bestaande machine learning-workflows en ondersteunt samenwerking tussen teams.
Hoofdzaken:
- Hulpmiddelen voor het annoteren van afbeeldingen met behulp van AI
- Low-code interface voor het bouwen van pijpleidingen
- Schaalbare infrastructuur voor modeltraining en -evaluatie
- Flexibele implementatieopties voor cloud- en edge-apparaten
- Ondersteunt een verscheidenheid aan industrieën, waaronder de gezondheidszorg, de lucht- en ruimtevaart en de detailhandel
Diensten:
- Aanmaken en beheren van datasets
- Hulpmiddelen voor het annoteren en vergroten van afbeeldingen
- Modeltraining met GPU-aangedreven infrastructuur
- Cloud- en edge-implementatieopties
- Samenwerkingshulpmiddelen voor teamworkflows
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: universe.roboflow.com
8. Toezicht houden
Supervisely biedt een uitgebreid platform dat is ontworpen om computer vision-workflows te vergemakkelijken, met de focus op het cureren, labelen en bouwen van productiemodellen voor afbeeldingen, video's, 3D-gegevens en medische beeldvorming. Het is uitgerust met een reeks geavanceerde tools voor annotatie, waaronder AI-ondersteunde labeling, en integreert met verschillende gegevensbeheersystemen. Supervisely wordt gebruikt door professionals in sectoren die hoogwaardige trainingsgegevens vereisen, zoals AI en machine learning.
Het platform ondersteunt een reeks labelingtools voor verschillende modaliteiten, waaronder afbeeldingen, video, LiDAR en medische scans, en biedt aanpasbare workflows voor ondernemingen en ontwikkelaars. Het benadrukt ook samenwerking, gegevensbeveiliging en het beheer van grote datasets, en biedt automatiseringstools om het labelingproces te versnellen.
Hoofdzaken:
- AI-ondersteunde etikettering voor meerdere gegevenstypen (afbeeldingen, video's, 3D en medische gegevens).
- Aanpasbare workflows en integraties met SDK's en API's.
- Samenwerkingshulpmiddelen en functies voor gegevensbeheer.
Diensten:
- Labelhulpmiddelen voor verschillende gegevenstypen (afbeelding, video, 3D, medisch).
- Door AI verbeterde annotatie- en automatische labelfuncties.
- Aangepaste UI- en workflowontwikkeling.
- Adviesdiensten voor AI- en computer vision-behoeften.
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: supervisely.com
- E-mailadres: hello@supervisely.com
- Twitter: www.x.com/@supervisely_ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/10456352
- Adres: Tallinn, Kesklinna linnaosa, Ahtri tn 12
9. OpenCV
OpenCV, of Open Source Computer Vision Library, is een open-sourcebibliotheek met meer dan 2500 algoritmen voor computer vision en machine learning. Oorspronkelijk ontwikkeld door Intel in 1999, wordt het sindsdien onderhouden door organisaties zoals Willow Garage en Itseez voordat het overging naar de Open Source Vision Foundation. OpenCV ondersteunt meerdere programmeertalen, waaronder C++, Python, Java en MATLAB/OCTAVE, en is compatibel met Windows, Linux, macOS, Android en iOS.
De bibliotheek biedt een breed scala aan tools voor beeldverwerking, objectdetectie en realtime computer vision-toepassingen. De flexibiliteit en uitgebreide documentatie maken het een waardevolle bron voor academisch onderzoek en commerciële projecten. In deep learning en object tracking maakt de DNN-module van OpenCV de integratie van vooraf getrainde neurale netwerken mogelijk, wat geavanceerde realtime tracking-oplossingen mogelijk maakt.
Hoofdzaken:
- Opgericht: 1999
- Initiële ontwikkelaar: Intel
- Licentie: Apache 2.0
- Ondersteunde talen: C++, Python, Java, MATLAB/OCTAVE
- Ondersteunde platforms: Windows, Linux, macOS, Android, iOS
Diensten:
- OpenCV-bibliotheek – Een uitgebreide verzameling algoritmen voor computer vision en machine learning.
- OpenCV-universiteit – Educatieve cursussen en bronnen over computer vision, deep learning en AI.
- OpenCV Gezichtsherkenning – Gezichtsherkenningstechnologie aangestuurd door de uitgebreide bibliotheek van OpenCV.
- OpenCV AI-kit (OAK) – Hardwaremodules ter ondersteuning van ruimtelijke AI-toepassingen.
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: opencv.org
- Adres: 445 Sherman Ave, Palo Alto, CA 94306, VS
10. TensorFlow
TensorFlow is een open-sourceplatform voor machine learning dat is ontwikkeld door Google. Het biedt een uitgebreid ecosysteem van tools, bibliotheken en community-bronnen die de ontwikkeling en implementatie van machine learning-applicaties vergemakkelijken. TensorFlow ondersteunt verschillende taken, waaronder deep learning en object tracking, waardoor het een veelzijdige keuze is voor zowel ontwikkelaars als onderzoekers.
Het platform biedt intuïtieve API's voor het bouwen en trainen van modellen, waardoor gebruikers complexe machine learning-workflows efficiënt kunnen implementeren. De aanpasbaarheid van TensorFlow zorgt ervoor dat het op meerdere platforms kan worden uitgevoerd, van desktops tot mobiele apparaten, en ondersteunt een breed scala aan toepassingen in zowel onderzoeks- als productieomgevingen.
Hoofdzaken:
- Ontwikkelaar: Google
- Licentie: Apache 2.0
- Ondersteunde talen: Python, C++, JavaScript, Java, Go, Swift
- Ondersteunde platforms: Windows, Linux, macOS, Android, iOS
Diensten:
- TensorFlow-bibliotheek: Een uitgebreide verzameling tools en bibliotheken voor het bouwen van machine learning-modellen.
- TensorFlow.js: Maakt de ontwikkeling van machine learning-toepassingen in JavaScript mogelijk.
- TensorFlow Lite: Maakt de implementatie van machine learning-modellen op mobiele en edge-apparaten mogelijk.
- TensorFlow uitgebreid (TFX): Biedt componenten voor het bouwen van productieklare machine learning-pipelines.
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: www.tensorflow.org
- Twitter: www.x.com/tensorflow
- LinkedIn: www.linkedin.com/showcase/tensorflowdev
11. Jozef Redmon
Joseph Redmon is een computer vision-onderzoeker die bekend is om de ontwikkeling van het YOLO (You Only Look Once) real-time objectdetectiesysteem. Hij creëerde Darknet, een open-source neuraal netwerkframework geschreven in C en CUDA, ontworpen om zowel CPU- als GPU-berekeningen te ondersteunen. Zijn werk heeft bijgedragen aan aanzienlijke vooruitgang in real-time objectdetectie, waardoor deep learning-modellen efficiënter en toegankelijker zijn geworden.
Redmons onderzoek heeft een blijvende impact gehad op computer vision, met name op het gebied van objectdetectie en -herkenning. Zijn publicaties, waaronder "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection" en "YOLOv3: An Incremental Improvement", beschrijven de evolutie van het YOLO-systeem. Deze bijdragen hebben invloed gehad op veel toepassingen, van autonome voertuigen tot beveiligingsbewaking en robotica.
Hoofdzaken:
- Ontwikkelaar van het YOLO-objectdetectiesysteem
- Maker van het Darknet neurale netwerkframework
- Onderzoek gericht op realtime objectdetectie en deep learning
- Bijdragen aan de vooruitgang van computer vision-technologieën
Diensten:
- Ontwikkeling van deep learning-frameworks voor objectdetectie
- Open-source neuraal netwerkframework (Darknet)
- Onderzoek naar realtime beeld- en videoverwerking
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: pjreddie.com
12. Het Mathis Lab voor adaptieve intelligentie
Het Mathis Lab, geleid door professor Mackenzie Mathis aan het Zwitserse Federale Instituut voor Technologie in Lausanne (EPFL), richt zich op het begrijpen van adaptief gedrag in intelligente systemen. Hun onderzoek integreert machine learning, computer vision en neurowetenschappen om de neurale basis van sensorimotorische controle te bestuderen. Door complexe gedragsanalyses voor knaagdieren te ontwerpen en grootschalige neurale opnames te gebruiken, wil het lab de fundamentele principes van adaptief motorisch leren onthullen.
Een belangrijk aspect van hun werk is het ontwikkelen van open-source machine learning tools die neurowetenschappelijk onderzoek verbeteren. Deze tools stellen onderzoekers in staat om dierlijk gedrag efficiënt te analyseren en de relatie tussen hersenfunctie en motorische controle te onderzoeken. De bijdragen van het lab bieden waardevolle inzichten in kunstmatige intelligentie en neurale berekeningen, waarmee de kloof tussen biologische en machine-intelligentie wordt overbrugd.
Hoofdzaken:
- Onderzoek naar adaptieve intelligentie en motorische controle
- Integratie van machine learning, computer vision en neurowetenschappen
- Ontwikkeling van open-source gedragsanalysetools
- Gevestigd bij het Zwitserse Federale Instituut voor Technologie in Lausanne (EPFL)
Diensten:
- DeepLabCut – een op deep learning gebaseerde tool voor markerloze pose-schatting
- CEBRA – een machine learning-methode voor neurale data-analyse
- AmadeusGPT – een project dat AI toepast op neurowetenschappelijk onderzoek
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: www.mackenziemathislab.org
- Twitter: www.x.com/TrackingActions
- Adres: UPMWMATHIS LAB @ EPFL B1-3e verdieping 9 Chemin des Mines 1202 Genève
Conclusie
Naarmate deep learning zich blijft ontwikkelen, geldt dat ook voor de tools en technologieën die beschikbaar zijn voor object tracking. In 2025 is het landschap gevuld met een verscheidenheid aan krachtige tools die inspelen op verschillende behoeften, van realtime tracking tot geavanceerdere modeltraining. Of u nu werkt met videoanalyse, robotica of autonome systemen, deze tools bieden robuuste oplossingen die tracking nauwkeuriger en efficiënter maken. Het verkennen van de juiste fit voor uw project kan leiden tot betere prestaties en succesvollere resultaten bij complexe trackingtaken.