最适合目标检测的运动跟踪系统取决于具体的用例、环境和所需的精度。对于大多数通用应用，使用计算机视觉算法（如带有 YOLO 或 SSD 模型的 OpenCV）的基于摄像头的系统在灵活性、成本和精度方面提供了很好的平衡。这些系统分析视频帧以实时检测和跟踪对象，使用光流、卡尔曼滤波或基于深度学习的跟踪器（如 DeepSORT）等技术。例如，将 YOLOv8 与 ByteTrack 等跟踪框架结合，可在监控或自动驾驶等场景中提供可靠的目标检测和运动跟踪，这些场景对实时性能和适中精度要求很高。开源库和预训练模型使这种方法对开发者来说易于获取，无需特殊的硬件。
对于高精度应用，基于 LiDAR 的系统或混合设置（结合摄像头与 LiDAR/雷达）通常更优越。LiDAR 传感器，例如 Velodyne 或 Ouster 的传感器，生成 3D 点云，即使在弱光条件下也能实现对象的精确空间跟踪。这在机器人或自动驾驶中特别有用，这些领域需要毫米级精度来避免碰撞。基于雷达的系统，例如德州仪器或大陆集团的系统，在恶劣天气下表现出色，但缺乏 LiDAR 的精细空间细节。从事工业自动化的开发者可能会选择 NVIDIA Jetson 平台等系统，该平台集成了摄像头和 LiDAR，使用 ROS（机器人操作系统）等框架和 PCL（点云库）等库进行实时 3D 跟踪。
在受限环境中，英特尔 RealSense 深度摄像头或 ArUco 标记等嵌入式解决方案提供了轻量级、成本效益高的跟踪方式。英特尔 RealSense 结合了 RGB 和深度数据，使开发者能够使用 Open3D 或 PyTorch3D 在 3D 空间中跟踪对象。对于较小规模的项目，标识标记（例如 AprilTags）通过检测摄像头图像中的预定义图案来实现精确的运动跟踪，这在增强现实或无人机导航中很常见。最终，选择取决于延迟容忍度（例如，实时 vs. 离线处理）、预算和环境挑战（例如，光照、遮挡）等因素。开发者应首先使用开源工具（例如 TensorFlow Object Detection API）进行原型开发，然后再投资专用硬件。