对象跟踪是许多 AI 驱动应用程序（从监控系统到自动驾驶汽车）的关键方面。借助深度学习技术，跟踪视频源中的对象从未如此准确或高效。在本文中，我们将探讨一些您可以在 2025 年使用的最佳深度学习对象跟踪工具。无论您是开发人员还是 AI 爱好者，这些工具都将提升您的跟踪能力，并为您的项目提供所需的精度。让我们开始吧！
1. FlyPix AI
FlyPix AI 专注于利用人工智能分析地理空间图像，帮助用户检测和监控图像中的物体。我们的平台旨在处理来自各种来源（包括卫星和航拍图像）的数据，为不同行业提供切实可行的见解。
我们平台的功能对于基础设施监控、环境管理和城市规划等应用尤其有价值。通过自动检测和跟踪物体，我们可以帮助组织根据准确且最新的地理空间信息做出明智的决策。
在 2025 年的深度学习对象跟踪工具中，FlyPix AI 脱颖而出，它提供了一个用户友好的界面，允许用户训练自定义 AI 模型，而无需编程专业知识。这使用户能够根据自己的特定需求定制平台，确保在各种地理空间数据集中进行精确而高效的对象跟踪。
主要亮点：
- 人工智能驱动的物体检测和分析
- 可针对特定需求创建定制的 AI 模型
- 用户友好型平台，无需高级编程技能
- 适用于农业、建筑和政府等行业
服务：
- 人工智能地理空间数据分析
- 定制 AI 模型创建和训练
- 大数据集中的对象检测和预测
- 用于跟踪和监控结果的分析仪表板
联系方式和社交媒体信息：
- 网站： flypix.ai
- 电子邮件： info@flypix.ai
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/flypix-ai
- 地址：Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Germany
- 电话：+49 6151 2776497
使用 FlyPix 体验地理空间分析的未来！
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2. PyImageSearch
PyImageSearch 是一个在线平台，提供专注于计算机视觉、深度学习和 OpenCV 的教育资源。该网站提供一系列教程和课程，旨在帮助从初学者到专家的用户学习如何使用 Python 和相关库应用图像处理技术。通过他们的内容，他们涵盖了对象检测、人脸识别和机器学习等主题，特别强调实际实施。
该平台以其全面的指南、项目和资源而闻名，可帮助学生培养计算机视觉方面的实践经验。它因其结构化的学习方法而在该领域受到广泛认可，并帮助无数人在计算机视觉之旅中取得进步。
主要亮点：
- 适合初学者到高级学习者的教程。
- 专注于计算机视觉和深度学习的实际应用。
- 涵盖 OpenCV、TensorFlow 和 Keras 等关键库。
- 提供免费资源和付费课程。
- 强调通过实践项目进行现实世界的学习。
服务：
- 计算机视觉的在线教程和课程。
- 计算机视觉应用咨询。
- 关于深度学习和图像处理的教育材料。
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：pyimagesearch.com
- Facebook：www.facebook.com/pyimagesearch
- Twitter：www.x.com/PyImageSearch
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/pyimagesearch
3. V7 实验室
V7 Labs 专注于 AI 文档处理和数据标记，为医疗保健、金融、物流和制造业等各个行业提供解决方案。该公司专注于通过 AI 辅助工具实现工作流程自动化并提高数据标记效率。他们的服务使企业能够扩展并提高文档处理和自定义 AI 训练等任务的准确性。
V7 Labs 提供一系列产品，包括用于自动化工作流程的 V7 Go 和用于数据标记的 V7 Darwin。这些工具旨在简化流程、缩短价值实现时间并确保高质量的 AI 训练数据集。
主要亮点：
- 提供人工智能驱动的文档处理和数据标记解决方案
- 与医疗保健、金融和物流等多个行业合作
- 提供 V7 Go 和 V7 Darwin 等产品来自动化工作流程并提高标签准确性
服务：
- 人工智能驱动的文档工作流程自动化
- 从各种格式中提取多模式数据
- 通过专家注释者网络提供数据注释服务
- 用于扩展 AI 训练过程的定制解决方案
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：www.v7labs.com
- 推特：www.x.com/v7labs
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/v7labs
- 地址：V7 HQ 五楼 60 Margaret Street, London, W1W 8TF
4. Encord
Encord 提供了一个全面的平台，用于管理和整理多模式 AI 数据，包括图像、视频、音频、文档和医疗文件。该平台简化了数据操作，以创建用于训练 AI 模型的高质量数据集。Encord 提供了高效标记和模型评估工具，帮助组织提高其 AI 应用程序的质量和速度。它与 AWS、GCP 和 Azure 等流行的云存储服务集成，以确保无缝数据管理和访问。
Encord 的系统支持跨团队协作，并提供可定制的数据注释工作流程。它有助于创建平衡、有代表性的数据集，同时通过高级过滤选项确保数据质量。该平台还提供可操作的性能指标来评估模型的成功性，帮助在整个开发过程中完善和改进 AI 模型。
主要亮点：
- 支持多模态数据注释（图像、视频、文本、音频和医疗数据）
- 可定制的数据标记和审查工作流程
- 与主要云平台（AWS、GCP、Azure）无缝集成
- 用于模型评估和性能跟踪的高级工具
- 设计符合安全合规性（SOC2、HIPAA、GDPR）
服务：
- 多模态数据注释
- 数据管理与策划
- 模型性能评估
- 可定制的工作流程解决方案
- 用于编程访问的 API/SDK
联系方式和社交媒体信息：
- 网站: encord.com
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/encord-team
5.Ikomia
Ikomia 专注于简化 AI 模型的部署，尤其是在计算机视觉领域。他们的平台通过提供与现有基础设施（无论是在云端还是在本地）集成的工具，使企业能够更有效地创建和扩展 AI 解决方案。Ikomia 注重灵活性，提供一系列预先训练的 AI 算法，帮助用户快速制作原型并部署解决方案，而无需专门的 DevOps 团队。
他们的产品包括直观的 API 和 STUDIO 桌面应用程序，两者均旨在使 AI 模型的部署变得无缝且快速。Ikomia 的服务旨在弥合 AI 研究与需要高性能计算机视觉系统的行业实际应用之间的差距。
主要亮点：
- 快速部署AI模型，比传统方法快5倍
- 部署无需 DevOps 专业知识
- 与云或本地基础设施无缝集成
- 访问包含 300 多个预训练算法的大型库
- 专为开发人员和非技术用户设计的工具
服务：
- Ikomia HUB：300 多种可立即使用的 AI 算法集合
- API：允许开发自定义 AI 工作流程
- 工作室：一款无需代码即可构建和测试计算机视觉项目的桌面应用程序
联系方式和社交媒体信息：
- 网站: www.ikomia.ai
- LinkedIn： www.fr.linkedin.com/company/ikomia
6. 维索
Viso 为计算机视觉基础设施提供端到端平台。其解决方案 Viso Suite 允许企业构建、部署和扩展 AI 视觉应用程序，从而更轻松地管理整个生命周期——从训练模型到实时监控。该平台使用户能够使用自定义数据和模型，为医疗保健、零售和制造业等各个行业提供 AI 驱动的解决方案。Viso 专注于帮助组织降低大规模部署 AI 的复杂性，同时确保强大的安全功能和运营效率。
Viso Suite 为用户提供整个 AI 生命周期的支持，包括数据收集、注释、模型训练、部署和实时监控。该平台集成了各种系统，允许公司持续维护和调试其 AI 应用程序，确保它们始终处于优化状态。它旨在满足不同行业的企业需求，提供可定制的工具，用于大规模构建强大的计算机视觉解决方案。
主要亮点：
- 面向 AI 视觉应用的综合基础设施
- 实时监控和分析
- 高水平的安全性和合规性
- 可扩展部署至边缘设备
- 与现有系统无缝集成
服务：
- AI模型训练与管理
- 数据收集和注释工具
- 使用模块化构建块进行应用程序开发
- 边缘部署和设备管理
- 持续监控和故障排除
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：viso.ai
- 推特：www.x.com/viso_ai
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/visoai
7. Roboflow
Roboflow 提供了一套计算机视觉工具，旨在帮助开发人员创建数据集、训练机器学习模型并高效部署它们。该平台简化了通常很复杂的数据注释、模型训练和部署流程，提供了提高生产力的工具。其用户友好的基础设施已被航空航天、医疗保健和零售等多个行业的 100 多万工程师和组织使用。
Roboflow 的服务包括用于构建管道的低代码界面、AI 辅助数据注释工具和用于模型训练的托管基础设施。它还提供强大的部署选项，可在云端和边缘设备上运行模型。该平台与现有的机器学习工作流程无缝集成，并支持跨团队协作。
主要亮点：
- 人工智能辅助图像注释工具
- 用于构建管道的低代码接口
- 可扩展的模型训练和评估基础设施
- 适用于云和边缘设备的灵活部署选项
- 支持医疗保健、航空航天和零售等多个行业
服务：
- 数据集创建和管理
- 图像注释和增强工具
- 使用 GPU 驱动的基础设施进行模型训练
- 云和边缘部署选项
- 适用于团队工作流程的协作工具
联系方式和社交媒体信息：
- 网址：universe.roboflow.com
8. Supervisely
Supervisely 提供了一个全面的平台，旨在促进计算机视觉工作流程，专注于整理、标记和构建图像、视频、3D 数据和医学图像的生产模型。它配备了一系列先进的注释工具，包括人工智能辅助标记，并与各种数据管理系统集成。Supervisely 被需要高质量训练数据的行业（如人工智能和机器学习）的专业人士使用。
该平台支持一系列适用于不同模式的标记工具，包括图像、视频、激光雷达和医学扫描，并为企业和开发人员提供可定制的工作流程。它还强调协作、数据安全和大型数据集的管理，提供自动化工具来加快标记过程。
主要亮点：
- 针对多种数据类型（图像、视频、3D 和医疗数据）的 AI 辅助标记。
- 可定制的工作流程以及与 SDK 和 API 的集成。
- 协作工具和数据管理功能。
服务：
- 各种数据类型（图像、视频、3D、医疗）的标记工具。
- 人工智能增强的注释和自动标记功能。
- 定制 UI 和工作流程开发。
- 针对人工智能和计算机视觉需求的咨询服务。
联系方式和社交媒体信息：
- 网站: supervisely.com
- 邮箱：hello@supervisely.com
- 推特: www.x.com/@supervisely_ai
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/10456352
- 地址：塔林，Kesklinna linnaosa，Ahtri tn 12
9. OpenCV
OpenCV，即开源计算机视觉库，是一个开源库，包含 2,500 多种用于计算机视觉和机器学习的算法。它最初由英特尔于 1999 年开发，后来由 Willow Garage 和 Itseez 等组织维护，最后过渡到开源视觉基金会。OpenCV 支持多种编程语言，包括 C++、Python、Java 和 MATLAB/OCTAVE，并且与 Windows、Linux、macOS、Android 和 iOS 兼容。
该库提供了用于图像处理、对象检测和实时计算机视觉应用的各种工具。它的灵活性和丰富的文档使其成为学术研究和商业项目的宝贵资源。在深度学习和对象跟踪方面，OpenCV 的 DNN 模块允许集成预先训练的神经网络，从而实现先进的实时跟踪解决方案。
主要亮点：
- 成立时间：1999 年
- 初始开发商：英特尔
- 许可证：Apache 2.0
- 支持的语言：C++、Python、Java、MATLAB/OCTAVE
- 支持的平台：Windows、Linux、macOS、Android、iOS
服务：
- OpenCV 库 – 计算机视觉和机器学习算法的全面集合。
- OpenCV 大学 – 有关计算机视觉、深度学习和人工智能的教育课程和资源。
- OpenCV 人脸识别 – 由 OpenCV 的广泛库提供支持的人脸识别技术。
- OpenCV AI 套件（OAK） – 支持空间AI应用的硬件模块。
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：opencv.org
- 地址：445 Sherman Ave, Palo Alto, CA 94306, 美国
10. TensorFlow
TensorFlow 是 Google 开发的机器学习开源平台。它提供了全面的工具、库和社区资源生态系统，可促进机器学习应用程序的开发和部署。TensorFlow 支持各种任务，包括深度学习和对象跟踪，使其成为开发人员和研究人员的多功能选择。
该平台提供直观的 API 用于构建和训练模型，使用户能够高效地实现复杂的机器学习工作流程。TensorFlow 的适应性使其可以在从桌面到移动设备的多个平台上运行，支持研究和生产环境中的广泛应用。
主要亮点：
- 开发商: 谷歌
- 执照： Apache 2.0
- 支持的语言： Python、C++、JavaScript、Java、Go、Swift
- 支持的平台： Windows、Linux、macOS、Android、iOS
服务：
- TensorFlow 库： 用于构建机器学习模型的综合工具和库的集合。
- TensorFlow.js： 支持使用 JavaScript 开发机器学习应用程序。
- TensorFlow Lite： 促进在移动和边缘设备上部署机器学习模型。
- TensorFlow 扩展（TFX）： 提供用于构建可用于生产的机器学习管道的组件。
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：www.tensorflow.org
- Twitter：www.x.com/tensorflow
- LinkedIn：www.linkedin.com/showcase/tensorflowdev
11.约瑟夫·雷德蒙
Joseph Redmon 是一位计算机视觉研究员，因开发 YOLO（You Only Look Once）实时物体检测系统而闻名。他创建了 Darknet，这是一个用 C 和 CUDA 编写的开源神经网络框架，旨在支持 CPU 和 GPU 计算。他的工作为实时物体检测做出了重大贡献，使深度学习模型更加高效和易于使用。
Redmon 的研究对计算机视觉产生了深远的影响，特别是在物体检测和识别方面。他的出版物包括《你只需看一次：统一的实时物体检测》和《YOLOv3：渐进式改进》，详细介绍了 YOLO 系统的演变。这些贡献影响了许多应用，从自动驾驶汽车到安全监控和机器人技术。
主要亮点：
- YOLO 物体检测系统开发者
- Darknet神经网络框架的创建者
- 研究重点为实时物体检测和深度学习
- 对推动计算机视觉技术的贡献
服务：
- 用于物体检测的深度学习框架的开发
- 开源神经网络框架（Darknet）
- 实时图像和视频处理研究
联系方式和社交媒体信息：
- 网站: pjreddie.com
12. 自适应智能马蒂斯实验室
Mathis 实验室由瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL) 的 Mackenzie Mathis 教授领导，专注于理解智能系统中的自适应行为。他们的研究融合了机器学习、计算机视觉和神经科学，以研究感觉运动控制的神经基础。通过为啮齿动物设计复杂的行为分析并使用大规模神经记录，该实验室旨在揭示自适应运动学习的基本原理。
他们工作的一个关键方面是开发开源机器学习工具，以增强神经科学研究。这些工具使研究人员能够有效地分析动物行为并探索大脑功能与运动控制之间的关系。该实验室的贡献为人工智能和神经计算提供了宝贵的见解，弥合了生物智能和机器智能之间的差距。
主要亮点：
- 自适应智能和运动控制研究
- 机器学习、计算机视觉和神经科学的融合
- 开源行为分析工具的开发
- 总部位于瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL)
服务：
- DeepLabCut——基于深度学习的无标记姿势估计工具
- CEBRA –一种用于神经数据分析的机器学习方法
- AmadeusGPT——将人工智能应用于神经科学研究的项目
联系方式和社交媒体信息：
- 网站：www.mackenziemathislab.org
- Twitter：www.x.com/TrackingActions
- 地址：UPMWMATHIS LAB @ EPFL B1-3rd Floor 9 Chemin des Mines 1202 Genève
结论
随着深度学习的不断发展，可用于对象跟踪的工具和技术也在不断发展。2025 年，从实时跟踪到更高级的模型训练，各种强大的工具应运而生。无论您使用的是视频分析、机器人技术还是自主系统，这些工具都能提供强大的解决方案，使跟踪更加准确和高效。探索适合您项目的合适工具，可以在复杂的跟踪任务中获得更好的性能和更成功的结果。