باستخدام نماذج Ultralytics YOLO لتقدير وضعية الجسم، واكتشاف الكرة، وتصنيف الملعب، تمكنت Volley من تقديم تدريب استجابي في الوقت الفعلي عبر أربع رياضات، وقامت بنشر النظام في حوالي 250 جهازاً تدريبياً.
تدريب رياضات المضرب في الوقت الفعلي يتضمن سلسلة من الأجزاء المتحركة. في الملعب الحي، يتحرك اللاعبون بسرعة، وتتحرك الكرات بسرعات عالية، وغالباً ما يجب أن يعمل نفس الجهاز عبر مختلف الرياضات وأنواع الملاعب.
تقوم آلات رمي الكرات التقليدية ببساطة بقذف الكرات وفقاً لمؤقت دون فهم أي من ذلك. فهي لا تدرك مكان وقوف اللاعب، أو كيف يتحرك، أو حتى نوع الملعب الذي يتواجد فيه، مما يجعل من الصعب تقديم تدريب يبدو دقيقاً، واستجابياً، ومصمماً خصيصاً للاعب.
تساعد Volley في حل هذه التحديات باستخدام مدرب مدعوم بالذكاء الاصطناعي. يستخدم جهازها القابل للبرمجة داخل الملعب رؤية حاسوبية لرؤية وفهم الملعب في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، تُستخدم نماذج Ultralytics YOLO لتقدير وضعية اللاعبين، واكتشاف الكرات، وتصنيف الملاعب، مما يسمح للمدرب بالتفاعل مع اللاعبين باستجابة أثناء تحركهم وضربهم.
بناء مستقبل رياضات المضرب باستخدام الذكاء الاصطناعي#
تقوم شركة Volley، ومقرها لانكستر بولاية بنسلفانيا، ببناء أنظمة تقييم وتدريب مدعومة بالذكاء الاصطناعي لرياضات المضرب. تأسست الشركة على سؤال بسيط: ماذا لو كانت رياضات المضرب تمتلك نظام تدريب وتقييم جذاباً وقائماً على البيانات مثل الغولف؟ حيث يقدم الغولف أجهزة محاكاة، وملاحظات في الوقت الفعلي، وتتبعاً موضوعياً للتقدم، بينما لم تكن رياضات المضرب تمتلك أي شيء مماثل، ولا تصنيفات موضوعية، ولا مسار تطور قائم على البيانات.
لسد هذه الفجوة، قامت Volley ببناء أول نظام لتقييم وتصنيف رياضات المضرب المدعوم بالذكاء الاصطناعي في العالم. اليوم، تُستخدم Volley في النوادي في جميع أنحاء الولايات المتحدة، مما يمنح اللاعبين والنوادي البيانات الموضوعية التي كانوا يفتقدونها، مع تصميم وتصنيع واختبار وشحن كل وحدة محلياً.
الشكل 1. نظرة على المدرب المدعوم بالذكاء الاصطناعي من Volley
يعمل مدرب Volley عبر كرة المخلل (pickleball)، والبادل، وتنس المنصات، والتنس. ولأنه مدمج ومحمول، يمكن لنفس الآلة التنقل إلى أي ملعب، ويمكن للاعبين والمحترفين نقلها بين الملاعب طوال اليوم.
نقص الذكاء في الوقت الفعلي داخل الملعب#
يتطلب تقديم تدريب تفاعلي الدقة والسرعة، لكن بيئات الملاعب الحقيقية تجعل ذلك صعباً. يظهر اللاعبون على مسافات متفاوتة من الكاميرا، وتتحرك الكرات بسرعة وتختلف في الحجم عبر الرياضات، وقد يُستخدم نفس المدرب في ملعب تنس في لحظة ما وملعب تنس منصات في اللحظة التالية.
معرفة أن شخصاً ما موجود أمام المدرب ليست كافية. يحتاج النظام إلى معرفة مكان اللاعبين بدقة على الملعب، وهو ما يعتمد على تحديد مواقع أيديهم، والأهم من ذلك، أقدامهم. عن بُعد، يصبح هذا صعباً بشكل خاص، ويؤدي التتبع غير الدقيق إلى تعطيل الاستجابة التي تجعل التدريب يبدو كاللعب الحقيقي.
عامل آخر يجب مراعاته هو السلامة. بما أن نفس الآلة تتحرك بين الرياضات، فإن ترك المدرب عن طريق الخطأ على إعداد التنس قد يؤدي إلى إطلاق كرة بسرعة 80 ميلاً في الساعة على لاعب في ملعب تنس منصات، وهي سرعة أكبر بكثير مما تُمارس به تلك اللعبة وسريعة بما يكفي لمباغتة اللاعب. يحتاج النظام إلى فهم بيئته بشكل كافٍ لمنع هذا النوع من عدم التوافق.
علاوة على كل هذا، يجب أن تتم المعالجة مباشرة. تلتقط Volley الفيديو وتعالجه على نظام NVIDIA Jetson مع كاميرا مدمجة، بدلاً من إرسال اللقطات إلى السحابة، لذا يجب أن يعمل الاكتشاف في الوقت الفعلي على أجهزة مدمجة صغيرة بينما يتفاعل اللاعبون مع المدرب.
استخدام نماذج Ultralytics YOLO لتشغيل التدريب في الوقت الفعلي#
في مركز نظام Volley يوجد خط أنابيب رؤية ذكاء اصطناعي مبني على نماذج Ultralytics YOLO التي تدعم مهام الرؤية الحاسوبية الرئيسية مثل اكتشاف الكائنات، وتقدير الوضعية، وتصنيف الصور.
إليك الطرق الثلاث التي تستخدم بها Volley هذه النماذج عبر تجربة التدريب:
- اكتشاف اللاعبين ومواقعهم: يتم تمكين فهم مكان وجود اللاعبين وكيفية تحركهم من خلال قدرات تقدير وضعية الجسم في YOLO، والتي قامت Volley بتدريبها خصيصاً للسياق المحدد للاعبين على الملعب في وضعيات رياضية معينة. نظراً لأن مواقع اليد والقدم الدقيقة أساسية، يقوم النظام باتباع نهج ثنائي المرحلة. يستخدم أولاً اكتشاف الكائنات لاقتصاص كل لاعب بعناية، ثم يشغل تقدير وضعية الجسم على تلك المنطقة المقتطعة. يعمل هذا بشكل جيد لأن عدداً قليلاً من اللاعبين يتواجدون في الملعب في وقت واحد، بدلاً من حشود تضم المئات.
- اكتشاف الكرة: أصبح تحديد موقع الكرة في اللعب ممكناً بفضل دعم YOLO لاكتشاف الكائنات، والذي قامت Volley بتدريبه للتعرف على المجموعة الكاملة من كرات الرياضة المستخدمة عبر الرياضات المدعومة، ولكل منها حجمها وخصائصها.
- تحديد الملعب: أصبح التعرف على نوع الملعب الذي يتواجد فيه المدرب ممكناً بفضل قدرات تصنيف الصور في YOLO. لذا حتى إذا تم ضبط المدرب على التنس ولكن تم نقله إلى ملعب تنس منصات، يحدد النظام نوع الملعب ويعدل نفسه وفقاً لذلك، مما يضيف ميزة السلامة والراحة معاً.
هذا المزيج من الاكتشاف، وتقدير الوضعية، والتصنيف يمنح المدرب الوعي في الوقت الفعلي الذي يحتاجه للاستجابة للاعبين أثناء اللعب. حالياً، تشغل Volley خط الأنابيب هذا في الإنتاج على Ultralytics YOLO11.
الشكل 2. مثال للمدرب المدعوم بالذكاء الاصطناعي من Volley أثناء العمل
لماذا تختار نماذج Ultralytics YOLO؟#
تمنح نماذج Ultralytics YOLO لشركة Volley السرعة والدقة اللازمتين للتدريب في الوقت الفعلي في الملاعب سريعة الحركة، مع العمل بسلاسة على الأجهزة المدمجة والمثبتة على كل مدرب. تنطبق نفس الكفاءة على السحابة، حيث يمكن لـ Volley تشغيل نفس النموذج والسلسلة التشغيلية تماماً، بحيث تُطبق التحسينات التي تتم في بيئة واحدة على البيئة الأخرى.
كما خلق هذا الأداء مساحة للنمو. من خلال الاستفادة بشكل أفضل من أجهزتها، وفرت Volley طاقة معالجة يتم توجيهها الآن نحو ترقية الكاميرات، مما يمنح اللاعبين تجربة أفضل في الملعب دون تغيير السلسلة التشغيلية الأساسية.
بالقدر نفسه من الأهمية، مدى سهولة قيام Volley بتدريب هذه النماذج وتحسينها. بدلاً من إضافة التعليقات التوضيحية للصور يدوياً، تسجل Volley الجلسات في الملعب وتبني مكتبة مقاطع كبيرة للحالات الدقيقة التي تحتاج إلى التقاطها.
بعد ذلك، تشغل هذه اللقطات من خلال نماذج تقدير وضعية عالية الجودة وأبطأ، وهي ثقيلة جداً بحيث لا يمكن تشغيلها في الوقت الفعلي على المدرب، وتستخدمها لتصنيف البيانات تلقائياً. ثم يتم نقل تلك المعرفة إلى نماذج YOLO الأسرع والأكثر مرونة، بحيث تتعلم النماذج في الملعب من النماذج الأثقل بكثير مع الاستمرار في العمل مباشرة.
Volley توسع نطاق التدريب عبر أربع رياضات مع Ultralytics YOLO#
يظهر تأثير البناء على نماذج Ultralytics YOLO في مدى قدرة Volley على تشغيل تدريب استجابي. تم نشر النظام في حوالي 250 مدرباً وكاميراً بشكل عام. يلتقط كل منها الفيديو ويعالجه مباشرة على أجهزته المدمجة.
يعمل مدرب واحد عبر التنس، والبادل، وتنس المنصات، وكرة المخلل. يمكن لنفس الآلة التنقل بين الملاعب طوال اليوم، وتحافظ قدرات تصنيف الصور في YOLO على عملها بشكل صحيح أينما تم نقلها.
الشكل 3. تستخدم Volley نماذج Ultralytics YOLO لتتبع اللاعب والكرة في الوقت الفعلي عبر رياضات المضرب.
يعزز هذا الوعي في الوقت الفعلي ما يراه اللاعبون فعلياً. في جلسة مدتها 20 دقيقة، يقوم ذكاء Volley بتقييم ضربات اللاعب، وحركته، واختياره للضربات. ثم ينتج تصنيف مهارة Volley موضوعياً وتفصيلاً لكل ضربة من لعبتهم.
تغير نفس السلسلة التشغيلية كيفية تدريب اللاعبين. يغذي المدرب الكرات بناءً على المكان الذي يقف فيه اللاعب في الملعب، حتى يتمكنوا من التدرب على حركة القدمين والأنماط مثل "الإرسال + 1" دون استخدام اليدين تماماً.
هندسة الجيل القادم من رياضات المضرب#
مع توسع Volley، تركز الشركة على جعل التدريب على رياضات المضرب قابلاً للقياس وقائماً على البيانات مثل الأنظمة التي حولت رياضة الغولف. من خلال الجمع بين الرؤية الحاسوبية في الوقت الفعلي وتقييمات المهارات الموضوعية، فهي تساعد النوادي على الانتقال من مجرد تشغيل الملاعب إلى تطوير اللاعبين بنشاط.
تواصل نماذج Ultralytics YOLO دفع هذا العمل. تشغل Volley خط أنابيب الإنتاج الخاص بها على Ultralytics YOLO11 اليوم وقد بدأت بالفعل في استكشاف Ultralytics YOLO26، الجيل القادم من نماذج الرؤية في الوقت الفعلي، مع جلب التدريب المستجيب الغني بالبيانات لمزيد من اللاعبين والأندية.
هل أنت مهتم برؤية الذكاء الاصطناعي؟ اكتشف خيارات الترخيص الخاصة بنا لإحضار الرؤية الحاسوبية إلى مشاريعك. تفضل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا وانضم إلى مجتمعنا. استكشف الذكاء الاصطناعي في الروبوتات والرؤية الحاسوبية في الخدمات اللوجستية على صفحات الحلول الخاصة بنا.
