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O rastreamento de objetos pode rastrear vários objetos detectados em um vídeo de entrada ou segmentos de vídeo e pode retornar rótulos (tags) associados às entidades detectadas com o local da entidade no frame.
O rastreamento de objetos é diferente da detecção de rótulos. O rastreamento de objetos é diferente da detecção de rótulos. Isso acontece porque a detecção fornece rótulos de todo o frame sem caixas delimitadoras. Já o rastreamento detecta objetos individuais e fornece um rótulo com uma caixa delimitadora que descreve a localização de cada objeto no quadro. Por exemplo, um vídeo de veículos que cruzam uma interseção pode produzir rótulos como "carro", "caminhão", "bicicleta", "rodas", "luzes", "janela" e assim por diante. Cada rótulo inclui uma série de caixas delimitadoras que mostram a localização do objeto no quadro.
Todas as caixas também têm um segmento de tempo associado com um ajuste de horário (carimbo de data/hora). Ele indica a duração do deslocamento desde o início do vídeo. A anotação também contém outras informações da entidade, incluindo um ID de entidade que pode ser usado para saber mais sobre ela na API Google Knowledge Graph Search.
Para fazer uma solicitação de rastreamento de objeto, chame o método annotate e especifique OBJECT_TRACKING no campo features.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-08-17 UTC."],[],[],null,["# Object tracking\n\n*Object tracking* can track multiple objects detected in an input video or video\nsegments and return\nlabels (tags) associated with the detected entities along with the location of the entity in\nthe frame.\n| **Note:** There is a limit on the size of the detected objects. Very small objects in the video might not get detected.\n\nObject tracking differs from\n[label detection](/video-intelligence/docs/analyze-labels). While label\ndetection provides labels for the entire frame (without bounding boxes),\nobject tracking detects individual objects and provides a label along with\na bounding box that describes the location in the frame for each object. For example, a video\nof vehicles crossing an intersection may produce labels such as \"car\" , \"truck\",\n\"bike\", \"tires\", \"lights\", \"window\" and so on. Each label includes a series\nof bounding boxes showing the location of the object in the frame.\nEach bounding box also has an associated time segment\nwith a time offset (timestamp) that indicates the duration offset from\nthe beginning of the video. The annotation also contains additional entity\ninformation including an entity id that you can use to find more information\nabout that entity in the\n[Google Knowledge Graph Search API](https://developers.google.com/knowledge-graph/).\n\nTo make an object tracking request, call the\n[`annotate`](/video-intelligence/docs/reference/rest/v1p2beta1/videos/annotate)\nmethod and specify\n[`OBJECT_TRACKING`](/video-intelligence/docs/reference/rest/v1p2beta1/videos#Feature)\nin the `features` field.\n\nCheck out the [Video Intelligence API visualizer](https://zackakil.github.io/video-intelligence-api-visualiser/#Object%20Tracking) to see this feature in action.\n\nFor an example, see [Object Tracking](/video-intelligence/docs/object-tracking)\nand [Shot Change Detection](/video-intelligence/docs/shot-detection) tutorial."]]
