Verbesserte Ballflugbahnvorhersage mit Vision AI

Wenn Ihr Lieblings-Basketballspieler einen Wurf macht, können Sie oft sagen, ob er in den Korb geht oder nicht. Als Mensch sind Sie in der Lage, dies vorherzusagen, weil Sie wahrscheinlich verschiedene Basketballspiele gesehen haben und wissen, was Sie erwarten können. Stellen Sie sich nun eine Maschine vor, die ein Basketballspiel über eine Kamera beobachtet und versucht, herauszufinden, ob der Wurf in den Korb geht.

Es ist viel komplizierter. Die visuelle Intelligenz, die wir durch Erfahrung entwickeln, zu reproduzieren, ist nicht so einfach, wie es klingt. Tatsächlich ist die Vorhersage der Flugbahn eines Balls ein faszinierender Forschungsbereich, in dem untersucht wird, wie Maschinen Bewegung, Spin und Winkel analysieren können, um vorherzusagen, wo ein Ball landen wird.

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Bereits 1537 entdeckte der italienische Mathematiker Niccolò Tartaglia, dass eine Kanonenkugel am weitesten fliegt, wenn sie in einem Winkel von 45 Grad abgefeuert wird. Seine Erkenntnisse bildeten die Grundlage dafür, wie wir heute Bewegung und Vorhersage verstehen.

Dank der Fortschritte in der Informatik und der künstlichen Intelligenz (KI) können Maschinen nun die Flugbahn eines Balls genau und in Echtzeit vorhersagen. Durch die Analyse von Details wie Position, Geschwindigkeit, Spin und Winkel des Balls können KI-Systeme vorhersagen, wo der Ball landen wird. Dies hilft bei Anwendungen, die vom Spielertraining und der Leistungsanalyse bis hin zum Gesundheitswesen und der Robotik reichen.

Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Maschinen hilft, visuelle Informationen aus ihrer Umgebung zu interpretieren und zu verstehen. Sie ermöglicht es Systemen, Objekte zu erkennen, ihre Bewegungen zu verfolgen und das, was sie durch Kameras oder Videos sehen, sinnvoll zu nutzen.

Bei der Vorhersage der Ballflugbahn können Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11 und Ultralytics YOLO26 einem System helfen, den Ball Bild für Bild zu erkennen und zu verfolgen. Diese visuellen Daten liefern genaue Informationen über die Position des Balls in jedem Bild, die dann verwendet werden können, um seine Geschwindigkeit und Richtung über die Zeit zu schätzen. KI-Modelle und verschiedene Algorithmen können dann anhand dieser Daten vorhersagen, wohin der Ball als Nächstes fliegen wird.

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Vorhersage der Flugbahn von Bällen, den verschiedenen Ansätzen und der Rolle der Computer Vision. Legen wir los!

Die Bedeutung der Ballflugbahnvorhersage

Die Vorhersage der Flugbahn von Kugeln ist nicht nur ein interessantes Forschungsgebiet, sondern treibt auch die Entwicklung praktischer und wirkungsvoller Technologien in vielen Bereichen voran. Bei autonomen Fahrzeugen beispielsweise ermöglicht die Flugbahnvorhersage den Autos, die zukünftigen Wege anderer Fahrzeuge, Radfahrer und Fußgänger vorherzusehen. Indem sie vorhersagen, wo sich diese sich bewegenden Objekte in den nächsten Sekunden wahrscheinlich befinden werden, können selbstfahrende Systeme sicherere und effizientere Entscheidungen treffen, indem sie die Geschwindigkeit anpassen, die Spur wechseln oder potenzielle Zusammenstöße im Voraus vermeiden.

In der Robotik ermöglicht die Vorhersage der Flugbahn von Kugeln den Maschinen, bewegte Objekte mit hoher Präzision zu erkennen, zu verfolgen und darauf zu reagieren. Dies ist besonders nützlich für automatisierte Systeme, die sich schnell bewegende Objekte in Echtzeit handhaben müssen, z. B. Industrieroboter oder Lieferdrohnen.

Ein Überblick über die Funktionsweise der Ballflugbahnvorhersage

Wie funktioniert also die Vorhersage der Flugbahn eines Balls tatsächlich? Das hängt von der verwendeten Methode ab. Im Allgemeinen zielt jeder Ansatz auf dasselbe ab: zu verstehen, wie sich der Ball jetzt bewegt, und vorherzusagen, wohin er sich als Nächstes bewegen wird.

Hier ein kleiner Einblick in einige der verschiedenen Ansätze:

• Physikalische Modellierung: Dieser Ansatz nutzt die Gesetze der Bewegung und der Aerodynamik, um zu berechnen, wie Faktoren wie Geschwindigkeit, Abwurfwinkel, Schwerkraft und Luftwiderstand die Flugbahn des Balls beeinflussen.
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• Maschinelles Lernen Modelle: Diese Modelle analysieren große Mengen von Bewegungsdaten, um Muster in der Bewegung eines Balls zu erlernen, so dass sie genaue Vorhersagen machen können, ohne sich auf explizite physikalische Gleichungen zu stützen.
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• Computervision-basierte Vorhersage: Bei dieser Methode werden Videoaufnahmen verwendet, um den Ball Bild für Bild zu erkennen und zu verfolgen. Daraus entstehen visuelle Daten, die den Algorithmen helfen, seine Geschwindigkeit, Richtung und zukünftige Position zu schätzen.
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• Sensorbasierte Systeme: Diese Systeme verwenden Daten von Bewegungssensoren, Radar- oder Infrarotkameras, um die Position, die Geschwindigkeit und den Spin des Balls in Echtzeit genau zu messen.
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• Hybride Methoden: Sie kombinieren zwei oder mehr Techniken. Zum Beispiel die Integration von Computer Vision mit physikbasierter Modellierung, um genauere und zuverlässigere Flugbahnvorhersagen zu erreichen.

Als Nächstes werden wir uns genauer ansehen, wie die Vorhersage der Flugbahn von Bällen mit Hilfe von Computer Vision funktioniert und welche Algorithmen dies möglich machen.

Die Grundlagen der Ballflugbahnvorhersage

Bevor wir uns ansehen, welche Rolle die Computervision bei der Vorhersage der Flugbahn von Bällen spielt und wie diese Systeme funktionieren, sollten wir uns die Grundlagen ansehen.

Die Vorhersage der Ballflugbahn umfasst im Allgemeinen zwei Hauptbestandteile: Verfolgung und Bewegungsmodellierung. Verfolgungsalgorithmen werden verwendet, um den Ball Bild für Bild in einem Video zu verfolgen und abzuschätzen, wo er als nächstes auftauchen wird. Diese Methoden sind für kurzfristige Vorhersagen in Echtzeit nützlich.

Die Methoden der Bewegungsmodellierung (in der Regel unter Einbeziehung der Physik oder des maschinellen Lernens) gehen dagegen einen Schritt weiter. Sie zielen darauf ab, den gesamten Weg des Balls vorherzusagen, einschließlich der Stelle, an der er landen wird.

Einfach ausgedrückt, bestimmt die Verfolgung die aktuelle Position und Bewegung des Balls, während die Modellierung diese Informationen nutzt, um den zukünftigen Weg und den Landepunkt des Balls zu schätzen. Zusammen ermöglichen sie eine genaue Vorhersage der Flugbahn des Balls in Echtzeit.

Ein genauerer Blick auf Tracking und Bewegungsmodellierung

Sie fragen sich vielleicht, warum die Unterscheidung zwischen Tracking und Vorhersage wichtig ist. Wenn wir dieses Thema weiter vertiefen, werden Sie feststellen, dass viele Verfolgungsalgorithmen nicht nur verfolgen. Sie machen auch kurzfristige Vorhersagen darüber, wo der Ball als nächstes auftauchen wird. 

Computer-Vision-Modelle wie YOLO11, die die Objektverfolgung durch Verfolgungsalgorithmen wie ByteTrack oder SORT unterstützen, verwenden beispielsweise Erkennungsdaten aus jedem Videobild, um die nächste Position des Balls in Echtzeit zu schätzen. Dies hilft dem System, eine genaue Verfolgung beizubehalten, selbst wenn sich der Ball schnell bewegt oder teilweise verdeckt wird. 

Diese Modelle eignen sich zwar hervorragend zur Verfolgung von Bewegungen, sagen aber in der Regel nur die nächste Position des Balls und nicht seine gesamte Flugbahn oder seinen Landepunkt voraus. An dieser Stelle werden Methoden zur Bewegungsmodellierung unverzichtbar.

Mit anderen Worten: Ein Computer-Vision-Modell allein kann die Flugbahn eines Balls nicht vollständig vorhersagen. Es kann die Position des Balls Bild für Bild erkennen und verfolgen, aber es berücksichtigt nicht die physikalischen Kräfte, die seine Bewegung beeinflussen, wie Schwerkraft, Drall, Luftwiderstand.

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Um genaue langfristige Vorhersagen treffen zu können, werden die visuellen Daten aus der Computer Vision häufig mit Methoden zur Bewegungsmodellierung kombiniert. Bei diesen Methoden werden entweder physikalisch basierte Gleichungen oder Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet, um die Bewegung des Balls im Laufe der Zeit zu analysieren und seine gesamte Flugbahn vorherzusagen, einschließlich der Stelle, an der er landen wird.

Übliche Algorithmen für die Ballverfolgung in der Computer Vision

Verfolgungsalgorithmen sind ein wesentlicher Bestandteil von Systemen zur Vorhersage der Flugbahn von Bällen. Sie schätzen die Position und die Bewegung des Balls im Laufe der Zeit und bewältigen dabei Herausforderungen wie kurzzeitige Verdeckungen (wenn der Ball vorübergehend von einem anderen Objekt verdeckt wird). 

Als Nächstes werden wir einige gängige Tracking-Algorithmen durchgehen.

Kalman-Filter

Der Kalman-Filter ist ein mathematischer Algorithmus, der zur Schätzung der Position und Geschwindigkeit eines Objekts im Zeitverlauf verwendet wird, selbst wenn die Messungen verrauscht oder unvollständig sind. Die NASA beispielsweise hat Kalman-Filter zur Verfolgung und Rekonstruktion der Flugrouten von Fahrzeugen eingesetzt. 

Durch die Kombination von Sensordaten mit Modellen der Fahrzeugbewegung kann das System verrauschte Daten bereinigen, die tatsächliche Flugbahn genau rekonstruieren und kurzfristige Vorhersagen darüber treffen, wohin das Fahrzeug als Nächstes fahren wird. Dies macht die Filter sehr nützlich für die Echtzeitverfolgung und -steuerung in vielen Bereichen.

Der Kalman-Filter ist zwar kein Bildverarbeitungsalgorithmus, wird aber häufig in bildverarbeitungsbasierten Systemen verwendet, um sich bewegende Objekte, wie z. B. einen Ball, über Videobilder hinweg zu verfolgen. Dabei wird vorhergesagt, wo das Objekt als Nächstes auftauchen wird, diese Vorhersage wird mit den tatsächlichen Erkennungsdaten verglichen, und dann wird die Schätzung aktualisiert, um genau zu bleiben. Dieser kontinuierliche Vorhersage- und Korrekturzyklus ermöglicht eine effektive Verfolgung in Echtzeit, selbst wenn das Objekt kurzzeitig aus dem Bild verschwindet oder seine Geschwindigkeit plötzlich ändert.

ByteTrack

ByteTrack ist ein Echtzeit-Objektverfolgungsalgorithmus, mit dem sich bewegende Objekte wie z. B. Bälle über Videobilder hinweg verfolgt werden können. Dabei werden Objekte in jedem Einzelbild erkannt und die Erkennungen desselben Objekts im Laufe der Zeit miteinander verknüpft, wodurch eine kontinuierliche Sequenz, ein sogenanntes Tracklet, entsteht. 

Ein Tracklet ist eine kurze Reihe von Einzelbildern, die zeigt, wo sich das Objekt befunden hat und wie es sich bewegt. Dieser Verknüpfungsprozess hilft dem System, eine einheitliche Identität für jedes Objekt im gesamten Video beizubehalten.

Im Gegensatz zu älteren Verfolgungsmethoden, die Erkennungen mit geringer Zuverlässigkeit verwerfen, behält ByteTrack diese bei und überprüft sie erneut. Das bedeutet, dass es eine reibungslose und stabile Verfolgung beibehalten kann, selbst wenn sich Objekte schnell bewegen, verschwommen sind oder kurzzeitig verdeckt werden. ByteTrack ist zwar kein eigenständiger Objektdetektor, wird aber häufig zusammen mit Computer-Vision-Modellen wie Ultralytics YOLOv8 oder YOLO11 verwendet, um Objekte genau und zuverlässig in Echtzeit zu verfolgen.

BoT-SORT

BoT-SORT ist ein fortschrittlicher Algorithmus zur Verfolgung mehrerer Objekte, der die Verfolgung von sich bewegenden Objekten über Videobilder hinweg verbessert. Er baut auf ByteTrack auf und fügt wichtige Funktionen wie den Ausgleich von Kamerabewegungen und die Wiedererkennung von Objekten hinzu. 

Die Kamerabewegungskompensation hilft, Kamerabewegungen wie Schwenken oder Wackeln zu korrigieren, während die Wiedererkennung es dem System ermöglicht, dasselbe Objekt zu erkennen und weiter zu verfolgen, auch wenn es das Bild verlässt und wieder auftaucht. Wie ByteTrack wird es auch in Kombination mit Modellen wie YOLOv8 oder YOLO11 verwendet.

Gängige Methoden der Flugbahnvorhersage

Nachdem wir nun gesehen haben, wie Tracking funktioniert und wie es mit der Vorhersage der Flugbahn eines Balls zusammenhängt, wollen wir uns die wichtigsten Algorithmen und Methoden zur Vorhersage der Flugbahn eines Balls genauer ansehen.

Physikalisch basierte kinematische Modellierung

Die physikbasierte kinematische Modellierung sagt die Flugbahn eines Balls anhand der grundlegenden Bewegungsgesetze voraus. Es berücksichtigt Faktoren wie die Anfangsgeschwindigkeit des Balls, den Abwurfwinkel, die Schwerkraft, den Luftwiderstand und den Spin, um die Flugbahn zu berechnen. Durch die Kombination dieser Faktoren schätzt das Modell, wo sich der Ball befinden wird, wie schnell er sich bewegen wird und in welche Richtung er sich zu jedem Zeitpunkt bewegt.

In Sportarten wie Baseball oder Golf hilft sie beispielsweise bei der Vorhersage, wie weit und in welche Richtung der Ball fliegen wird, basierend auf Schwunggeschwindigkeit und Abwurfwinkel. Während es in kontrollierten Umgebungen sehr genau ist, kann es bei unvorhersehbaren realen Bedingungen wie Wind, Aufprall oder Spielerinteraktionen zu Vorhersagefehlern kommen.

Kombiniert mit Computer Vision ermöglichen physikalische, modellbasierte Methoden praktische Anwendungen in der Sportanalytik und im Schiedsrichterwesen. Hawk-Eye zum Beispiel ist ein Bildverarbeitungssystem mit mehreren Kameras, das die 3D-Flugbahn eines Balls in Echtzeit rekonstruiert. 

Es verwendet mehrere synchronisierte Hochgeschwindigkeitskameras, um die Position des Balls aus mehreren Winkeln zu erfassen, und wendet Triangulation, kinematische Gleichungen und Interpolationsmethoden an, um den Weg des Balls zu schätzen. Diese Integration unterstützt die präzise Verfolgung und Entscheidungsfindung in Sportarten wie Tennis, Cricket und Fußball, bei denen die Genauigkeit der Flugbahn für die Linienwahl und die Leistungsanalyse entscheidend ist.

Regressionsmodelle für maschinelles Lernen

Regressionsmodelle des maschinellen Lernens können die zukünftige Position oder Flugbahn eines Balls vorhersagen, ohne sich auf explizite physikalische Gleichungen zu stützen. Stattdessen lernen sie Muster aus Daten wie Position, Geschwindigkeit, Spin und Winkel, die durch videobasierte Tracking-Systeme oder Sensoren erfasst werden.

In Kombination mit Computer-Vision-Tracking-Algorithmen erfasst das Vision-System die Position des Balls über mehrere Videobilder hinweg. Diese Positionsdaten dienen als Eingabe für das Regressionsmodell, das lernt, wie sich die Bewegung des Balls im Laufe der Zeit verändert. Einmal trainiert, kann das Modell die nächste Position oder den Gesamtpfad des Balls auf der Grundlage der bereits beobachteten Daten vorhersagen.

Bei Tischtennisrobotern oder Tischtennisrobotersystemen beispielsweise haben Regressionsmodelle, die auf Tausenden von verfolgten Flugbahnen trainiert wurden, gezeigt, dass sie die Flug- und Abprallmuster des Balls in Echtzeit vorhersagen können. Dadurch kann der Roboter sich selbst positionieren oder schnell reagieren, um den Tischtennisball zu fangen oder zurückzuwerfen. Da diese Modelle direkt von realen Beispielen lernen, können sie mit unvorhersehbaren Effekten wie Spin, Luftwiderstand oder Oberflächenkontakt oft besser umgehen als rein physikbasierte Methoden.

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Rekurrente neuronale Netze (RNNs) und Netze mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTMs)

Rekurrente neuronale Netze (RNNs) und Netzwerke mit Langzeitgedächtnis (LSTMs) sind KI-Modelle, die für die Verarbeitung von Daten konzipiert sind, die sich im Laufe der Zeit ändern, z. B. Bewegungen oder andere Zeitreiheninformationen. Sie können sich an frühere Ereignisse erinnern, was ihnen hilft, Bewegungsmuster zu erkennen und vorherzusagen, was als Nächstes passieren könnte.

Bei der Vorhersage der Flugbahn eines Balls lernen diese Modelle, wie frühere Positionen, Geschwindigkeiten und Drehungen des Balls seine nächste Flugbahn beeinflussen. In Kombination mit Computer Vision und Objektverfolgung kann ein Bildverarbeitungssystem die Positionen des Balls über mehrere Bilder hinweg erfassen. Ein RNN kann dann diese Abfolge von Positionen verwenden, um die nächste Bewegung oder den gesamten Weg des Balls vorherzusagen.

Außerdem sind LSTMs besonders wirkungsvoll, weil sie sich Informationen über längere Zeiträume merken können. So können sie die gesamte Bewegung eines Balls verfolgen, auch wenn er sich schnell bewegt oder die Richtung ändert. 

Jüngste Forschungsarbeiten haben diese Idee noch einen Schritt weitergeführt. Wissenschaftler haben hierarchische Bi-LSTM-Modelle entwickelt, die Ballflugbahnen in Mannschaftssportarten vorhersagen können, indem sie analysieren, wie sich die Spieler bewegen und miteinander interagieren. Diese Modelle können sogar die Position des Balls schätzen, wenn er vorübergehend verdeckt oder außer Sichtweite ist, indem sie aus dem Verhalten der Spieler ableiten, wo sich der Ball am wahrscheinlichsten befindet.

Praktische Anwendungen der Ballflugbahnvorhersage

Mit einem besseren Verständnis von Computer Vision und der Vorhersage der Flugbahn von Bällen können wir nun die praktischen Anwendungen in Bereichen wie Sport, Rehabilitation und Robotik untersuchen.

Vorhersage der Ballflugbahn im Sport

Zu verstehen, wie sich ein Ball bewegt und wo er landet, ist in vielen Sportarten entscheidend. Mithilfe von Kamera- und Sensordaten können KI-Modelle den Weg und die Anfangsgeschwindigkeit des Balls vorhersagen und Sportteams dabei helfen, Spielzüge zu antizipieren, Techniken zu verbessern und intelligentere Entscheidungen zu treffen. 

Es unterstützt auch das Training von Spielern durch die Analyse von Faktoren wie Spin oder Abwurfwinkel und hilft Sportlern, ihre Leistung zu verbessern und Verletzungen zu vermeiden. Viele hochmoderne Sporttrainings-Systeme nutzen inzwischen die Vorhersage der Ballflugbahn, um die Entwicklung von Fähigkeiten und Strategien zu verbessern.

So haben Forscher beispielsweise ein Computer-Vision-System für Tennisroboter entwickelt, das den Weg eines Tennisballs erkennen und vorhersagen kann. Mithilfe von Stereokameras und neuronalen Faltungsnetzen hilft das System dem Roboter, den Ball in drei Dimensionen (x-Achse, y-Achse und z-Achse) zu sehen und während des Spiels genauer zu reagieren. Dies kann für das Training von Spielern für Wettkämpfe eine entscheidende Rolle spielen. 

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Vor- und Nachteile einer auf Computer Vision basierenden Vorhersage der Flugbahn von Bällen 

Hier sind einige der wichtigsten Vorteile von Systemen zur Vorhersage der Flugbahn von Bällen auf der Grundlage von Computer Vision:

• Vorhersage in Echtzeit: Diese Systeme können die zukünftige Flugbahn eines Balls selbst bei hohen Geschwindigkeiten sofort genau vorhersagen.
  
  
• Nicht-invasiv: Sie können allein auf der Grundlage von Videoeingaben arbeiten, ohne dass physische Sensoren oder Marker erforderlich sind.
  
  
• Skalierbar und anpassungsfähig: Bildverarbeitungsbasierte Systeme zur Vorhersage der Flugbahn von Bällen können in verschiedenen Sportarten und Umgebungen mit Standardkameras eingesetzt werden.
  
  

Die computergestützte Vorhersage der Ballflugbahn hat zwar viele Vorteile, aber es gibt auch einige Einschränkungen zu beachten. Im Folgenden sind einige Faktoren aufgeführt, die zu beachten sind:

• Herausforderungen durch Verdeckungen: Vorhersagen werden oft ungenauer, wenn ein Ball hinter Spielern oder anderen Objekten versteckt ist.
  
  
• Probleme mit Beleuchtung und Sichtbarkeit: Die Leistung dieser Systeme kann bei schlechter Beleuchtung oder komplexen Hintergründen, z. B. bei Nacht, gering sein.
  
  
• Hoher Bedarf an Rechenleistung: Die Verarbeitung von Videos mit hoher Bildrate und Deep-Learning-Modellen erfordert leistungsstarke Hardware, die teuer sein kann.

Wesentliche Erkenntnisse

Die Vorhersage der Flugbahn eines Balls mit Vision AI vereint Physik, Computer Vision und maschinelles Lernen, um Bewegungen mit bemerkenswerter Genauigkeit zu verstehen und vorherzusagen. Von der Analyse sportlicher Leistungen über die Unterstützung der Genesung von Patienten bis hin zu industriellen Automatisierungssystemen verwandelt die Flugbahnvorhersage visuelle Daten in verwertbare Erkenntnisse. Die immer weiter fortschreitende Technologie ebnet den Weg für intelligentere, schnellere und anpassungsfähigere Methoden, die Leistung, Sicherheit und Entscheidungsfindung verbessern.

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