15. Dezember 2025
Entdecken Sie, wie Ultralytics YOLO und Computer Vision eingesetzt werden können, um track in Echtzeit track und so sofortiges Feedback, wichtige Statistiken und ein besseres Training zu ermöglichen.
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Golf erreicht mehr Menschen denn je. Im Jahr 2024 beschäftigten sich schätzungsweise 138 Millionen Menschen in den USA in irgendeiner Form mit diesem Sport, und 47,2 Millionen spielten tatsächlich Golf, entweder auf einem Golfplatz oder außerhalb des Golfplatzes, beispielsweise auf Driving Ranges oder mit Simulatoren.
Da die Beteiligung und das Interesse weiter steigen, erwarten Golfer zunehmend bessere Tools für das Training, Feedback und die Leistungsüberwachung. Denn Golf macht oft mehr Spaß, wenn man klare Einblicke in das Spiel hat.
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Angenommen, Sie schlagen einen Drive, einen langen Schlag vom Tee, und möchten genau wissen, wie der Ball geflogen ist, wo er gelandet ist und ob er nach links oder rechts gekrümmt war. Hier können modernste Ballverfolgungs- und Analyseverfahren den Unterschied ausmachen.
Das Herzstück dieser Ballverfolgungssysteme ist die Bildverarbeitung, ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das visuelle Daten verarbeitet. Bildverarbeitungssysteme verwenden Hochgeschwindigkeitskameras und Deep-Learning-Modelle wie Ultralytics YOLO11 und das in Kürze erscheinende Ultralytics , um track in Echtzeit detect track .
Sobald der Ball erkannt und Frame für Frame verfolgt wird, können seine Positionen verwendet werden, um den Flug zu kartieren, die Landung vorherzusagen und Details wie Geschwindigkeit, Abschlagwinkel und Spin zu schätzen. Das Ergebnis ist ein sofortiges Feedback für besseres Training, Coaching und Betrachten.
In diesem Artikel untersuchen wir, wie Computer Vision und Ultralytics YOLO für die Verfolgung von Golfbällen eingesetzt werden können. Los geht's!
Bevor wir uns mit Computer Vision für die Verfolgung von Golfbällen befassen, wollen wir kurz einen Blick auf einige andere Methoden zur Verfolgung von Golfbällen werfen.
Eine Methode ist die Verwendung von intelligenten Golfbällen. Intelligente Golfbälle sind Hardware-Geräte, die mit internen Sensoren, Bluetooth-Konnektivität, RFID-Tags und sogar GPS-basierten Ortungssystemen ausgestattet sind.
Diese Funktionen ermöglichen eine präzise Nachverfolgung und Leistungsüberwachung. Sie bringen jedoch auch Nachteile mit sich, darunter eine begrenzte Batterielebensdauer, Probleme hinsichtlich der Haltbarkeit und Bedenken, ob sich intelligente Golfbälle wie herkömmliche Golfbälle anfühlen.
Neben intelligenten Bällen werden auch externe Tracking-Systeme immer beliebter. So können beispielsweise radarbasierte Launch-Monitore und optische Hochgeschwindigkeitskameras detaillierte Daten zu Ballflug, Flugbahn und Spin mit hoher Genauigkeit erfassen und Golfern aller Spielstärken wichtige Erkenntnisse liefern.
Computer Vision ist ein weiteres hervorragendes Beispiel für externes Tracking. Insbesondere Modelle wie YOLO11 das in Kürze erscheinende YOLO26 unterstützen Computer-Vision-Aufgaben wie Objekterkennung, Posenschätzung, Instanzsegmentierung und Objektverfolgung. Zusammen erleichtern diese Funktionen das Erkennen des Balls, das Verfolgen von Bild zu Bild, das automatische Nachverfolgen von Schüssen und das Generieren nützlicher Leistungsinformationen aus Standard-Kameraaufnahmen.
Solche Erkenntnisse können auch in größere vernetzte Ökosysteme eingebunden werden, darunter mobile Apps, Garmin-Wearables (wie GPS-Uhren, die track und Schläge track ) und Golfsimulator-Plattformen. Dies erleichtert es Golfern, Daten zu speichern, ihre Leistung im Zeitverlauf zu überprüfen und auf mehreren Geräten auf Erkenntnisse zuzugreifen.
Ein weiterer Grund für die Beliebtheit dieser Methoden ist, dass sie mit den Bällen funktionieren, denen Golfer bereits vertrauen. Viele Systeme sind mit Premium-Golfmarken wie Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade und Srixon kompatibel und funktionieren gut mit handelsüblichen Hochleistungs-Urethanbällen. Auf diese Weise können Spieler eine fortschrittliche Nachverfolgung erhalten, ohne ihre Ausrüstung wechseln zu müssen.
Ultralytics YOLO sind als vortrainierte Computer-Vision-Modelle verfügbar, die auf beliebten Datensätzen wie COCO trainiert wurden, sodass sie detect Alltagsgegenstände wie Menschen, Autos, Fahrräder und Tiere sofort detect können. Dies macht sie zu einem guten Ausgangspunkt für eine Vielzahl von Anwendungen in der Praxis.
Sie können jedoch auch anhand Ihrer eigenen Daten individuell trainiert werden, was besonders für die Verfolgung von Golfbällen wichtig ist, da das Ziel klein, schnell und leicht zu verfehlen ist. Wenn Sie einYOLO trainieren möchten, um track detect track , müssen Sie zunächst einen relevanten Datensatz sammeln oder finden.
Dazu werden in der Regel Videos oder Bilder von Golfschlägen verwendet, bei denen der Ball in jedem Bild markiert ist. Das Modell kann dann so optimiert werden, dass es lernt, detect Ball unter verschiedenen Lichtverhältnissen, Hintergründen und Kamerawinkeln zuverlässig zu detect .
Der Trainingsprozess wird durch das Ultralytics Python optimiert, das einfache Tools für das Laden von Daten, das Trainieren von Modellen, die Validierung und die Bereitstellung bereitstellt. Nach dem Training kann das Modell detect in neuen Videos Frame für Frame detect .
Es ist wichtig zu beachten, dass das YOLO selbst track nicht über einen längeren Zeitraum hinweg track . Die Verfolgung wird stattdessen durch das Ultralytics Python ermöglicht, das die Erkennungen YOLOmit Multi-Objekt-Verfolgungsalgorithmen wie BoT-SORT und ByteTrack kombiniert.
Diese Tracker verwenden Bewegungsvorhersagen, die häufig auf Kalman-Filtern basieren (ein mathematisches Modell, das die nächste Position eines Objekts anhand vergangener Bewegungen und verrauschter Messungen vorhersagt), um zu schätzen, wo der Ball als Nächstes erscheinen sollte, und um eine konsistente ID über alle Frames hinweg beizubehalten. Mit dieser Konfiguration kann das System den Ball verfolgen, während er sich bewegt, kurz mit anderen Objekten überlappt, den Frame verlässt und später wieder erscheint.
Sie fragen sich vielleicht, wie das Erkennen und Verfolgen eines Golfballs zu genaueren Analysen beiträgt. Einfach ausgedrückt ist es so, als würde man Punkte miteinander verbinden.
Jede Erkennung entspricht einem Punkt, und durch die Verfolgung werden diese zu einem glatten Pfad verbunden, der zeigt, wie sich der Ball durch die Luft bewegt hat. Sobald Sie diese Ballflugbahn haben, können Sie wichtige Details des Schlags abschätzen, wie Geschwindigkeit, Abschlagwinkel, Schlagform und wo der Ball wahrscheinlich landen wird.
In einer aktuellen Studie zum physikalisch gesteuerten 3D-Tracking schnell bewegter kleiner Objekte haben Forscher beispielsweise ein Ultralytics YOLOv8 -Detektor mit einem physikbasierten Tracking-Modell. Ultralytics YOLOv8 zur Objekterkennung eingesetzt, um den Ball in jedem Frame zu lokalisieren, während das Bewegungsmodell vorhersagte, wo er als Nächstes erscheinen würde. Dies half dem System, track Bewegungsunschärfe, kurzen Verdeckungen und fehlgeschlagenen Erkennungen auf track zu bleiben.
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Ein wesentlicher Vorteil solcher Systeme besteht darin, dass das, wofür früher professionelle Ausrüstung erforderlich war, nun auch für normale Golfer verfügbar ist. Die Schläge werden in Echtzeit auf Smartphones, Wearables und Simulatorbildschirmen visualisiert und ermöglichen so ein sofortiges Feedback. Diese Erkenntnisse gelten für jeden Schlag, vom Abschlag bis zum Putt, und helfen Golfern, Muster zu erkennen, Golfschläger zu vergleichen und sich schneller zu verbessern.
Nachdem wir nun besser verstehen, wie Computer Vision die Verfolgung von Golfbällen ermöglicht, wollen wir uns einige ihrer Vorteile genauer ansehen:
Trotz dieser Vorteile gibt es bei der computergestützten Verfolgung von Golfbällen einige Einschränkungen zu beachten. Hier sind einige Faktoren, die zu berücksichtigen sind:
Die Verfolgung von Golfbällen schreitet dank besserer Modelle, besserer Sensoren und schnellerer Verarbeitung auf den Geräten rasch voran. Neuere Architekturen, wie das in Kürze erscheinende Ultralytics , bauen auf früheren Modellen auf und bieten eine verbesserte Genauigkeit und effizientere Schlussfolgerungen, wodurch die Echtzeit-Erkennung auf Edge-Geräten, die auf Golfplätzen, in Simulatoren und Trainingsanlagen eingesetzt werden, praktischer wird.
Gleichzeitig werden Tracking-Systeme immer vollständiger, indem sie Computer Vision mit radarbasierten Launch-Monitoren kombinieren und kamerabasierte Ballflugdaten mit umfangreicheren Daten zu Schlägern und Treffern verknüpfen. Da diese Tools zunehmend in Driving Ranges und mobilen Apps zum Einsatz kommen, können immer mehr Golfer sofortiges Feedback erhalten, ohne den Ball wechseln zu müssen, mit dem sie spielen.
Es ist wahrscheinlich, dass KI-gestützte Erkenntnisse weiterhin immer mehr Bereiche des Golfsports unterstützen werden, vom Training und Coaching bis hin zur Entscheidungsfindung auf dem Platz. Da Tracking- und Shot-Tracer-Systeme immer intelligenter werden, können Golfer mit einer stärkeren Automatisierung der Analyse, personalisierteren Empfehlungen und verbesserten Trainingswerkzeugen mit Augmented-Reality-Overlays (AR) rechnen.
Ultralytics YOLO und Computer Vision verändern die Art und Weise, wie Golfbälle verfolgt werden. Sie können genaue Flugbahnen berechnen und Echtzeit-Feedback mit nützlichen Leistungsinformationen liefern. Da diese Tools mit Radarsystemen und Mobiltelefonen verbunden sind, wird die erweiterte Schlaganalyse für immer mehr Golfer einfacher zu nutzen.
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