Durch den Einsatz von Ultralytics YOLO-Modellen für Pose Estimation, Ballerkennung und Spielfeldklassifizierung konnte Volley reaktionsschnelles Echtzeit-Coaching für vier Sportarten bereitstellen und das System bei etwa 250 Trainern implementieren.
Das Echtzeit-Training für Schläger sportarten umfasst eine Reihe von beweglichen Teilen. Auf einem Live-Platz bewegen sich Spieler schnell, Bälle fliegen mit hoher Geschwindigkeit, und dieselbe Ausrüstung muss oft über verschiedene Sportarten und Platztypen hinweg funktionieren.
Herkömmliche Ballwurfmaschinen werfen Bälle einfach nach einem Timer, ohne irgendetwas davon zu verstehen. Sie haben kein Bewusstsein dafür, wo ein Spieler steht, wie er sich bewegt oder auf welchem Platz sie sich befinden, was es schwierig macht, ein Coaching anzubieten, das präzise, reaktionsschnell und auf den Spieler zugeschnitten ist.
Volley hilft dabei, diese Herausforderungen mit einem KI-gestützten Trainer zu lösen. Seine programmierbare Maschine auf dem Platz nutzt Computer Vision, um das Spielfeld in Echtzeit zu sehen und zu verstehen. Beispielsweise werden Ultralytics YOLO models für Spieler-Posen-Schätzung, Ballerkennung und Platzklassifizierung eingesetzt, sodass der Trainer reaktionsschnell mit den Spielern interagieren kann, während sie sich bewegen und schlagen.
Die Zukunft des Rückschlagsports mit KI gestalten#
Volley mit Sitz in Lancaster, Pennsylvania, baut KI-gestützte Bewertungs- und Trainingssysteme für Rückschlagsportarten. Das Unternehmen wurde mit einer einfachen Frage gegründet: Was wäre, wenn Rückschlagsportarten ein Trainings- und Bewertungssystem hätten, das genauso ansprechend und datengesteuert ist wie Golf? Während Golf Simulatoren, Echtzeit-Feedback und objektive Fortschrittsverfolgung bot, gab es für Rückschlagsportarten kein Äquivalent, keine objektiven Bewertungen und keinen datengestützten Entwicklungspfad.
Um diese Lücke zu schließen, entwickelte Volley das weltweit erste KI-gestützte Bewertungs- und Bewertungssystem für Rückschlagsportarten. Heute wird Volley in Clubs in den gesamten Vereinigten Staaten eingesetzt und bietet Spielern und Clubs die objektiven Daten, die ihnen bisher fehlten – wobei jedes Gerät im Inland entworfen, gebaut, getestet und versandt wird.
Abb. 1. Ein Blick auf den KI-gestützten Trainer von Volley
Der Volley-Trainer funktioniert für Pickleball, Padel, Platform Tennis und Tennis. Da er kompakt und tragbar ist, kann dasselbe Gerät auf jeden Platz gerollt werden, und Spieler sowie Profis können es den ganzen Tag über zwischen verschiedenen Plattformen bewegen.
Der Mangel an Echtzeit-Intelligenz auf dem Platz#
Interaktives Training erfordert sowohl Genauigkeit als auch Geschwindigkeit, was durch reale Platzumgebungen erschwert wird. Spieler erscheinen in unterschiedlichen Abständen zur Kamera, Bälle bewegen sich schnell und variieren in der Größe je nach Sportart, und derselbe Trainer kann im einen Moment auf einem Tennisplatz und im nächsten auf einem Platform Tennis-Platz verwendet werden.
Zu wissen, dass eine Person vor dem Trainer steht, reicht nicht aus. Das System muss genau wissen, wo sich Spieler auf dem Platz befinden, was davon abhängt, ihre Hände und, entscheidend, ihre Füße präzise zu lokalisieren. Aus der Distanz wird dies besonders schwierig, und ungenaue Nachverfolgung beeinträchtigt die Reaktionsfähigkeit, die das Training wie ein echtes Spiel wirken lässt.
Ein weiterer zu berücksichtigender Faktor ist die Sicherheit. Da sich dieselbe Maschine zwischen Sportarten bewegt, könnte ein Trainer, der versehentlich auf einer Tenniseinstellung belassen wurde, einen Ball mit 130 km/h auf einen Spieler auf einem Platform Tennis-Platz abfeuern – weit schneller, als dieses Spiel jemals gespielt wird, und schnell genug, um einen Spieler zu überraschen. Das System muss seine Umgebung gut genug verstehen, um eine solche Fehlkonfiguration zu verhindern.
Darüber hinaus muss die Verarbeitung live erfolgen. Volley erfasst und verarbeitet Videos auf einem NVIDIA Jetson-System mit einer integrierten Kamera, anstatt Filmmaterial in die Cloud zu senden. Daher muss die Erkennung in Echtzeit auf kompakter, eingebetteter Hardware laufen, während Spieler mit dem Trainer interagieren.
Nutzung von Ultralytics YOLO-Modellen für Echtzeit-Coaching#
Im Zentrum des Systems von Volley steht eine Vision-KI-Pipeline, die auf Ultralytics YOLO models basiert und wichtige computer vision tasks wie Objekterkennung, Posen-Schätzung und Bildklassifizierung unterstützt.
Hier sind die drei Arten, wie Volley sie während des Coachings einsetzt:
- Erkennung von Spielern und deren Positionen: Zu verstehen, wo Spieler sind und wie sie sich bewegen, wird durch die Pose Estimation-Fähigkeiten von YOLO ermöglicht, die Volley speziell für den Kontext von Spielern auf einem Platz in sportartspezifischen Posen trainiert hat. Da präzise Hand- und Fußpositionen entscheidend sind, verwendet das System einen zweistufigen Ansatz. Es nutzt zuerst die Objekterkennung, um jeden Spieler sorgfältig zuzuschneiden, und führt dann die Pose Estimation auf diesem zugeschnittenen Bereich aus. Das funktioniert gut, da sich immer nur wenige Spieler gleichzeitig auf einem Platz befinden und nicht Hunderte.
- Erkennung des Balls: Die Lokalisierung des Balls im Spiel wird durch die Unterstützung von YOLO für Objekterkennung ermöglicht, die Volley darauf trainiert hat, die gesamte Palette der Bälle zu erkennen, die in den unterstützten Sportarten verwendet werden – jede mit ihrer eigenen Größe und Charakteristik.
- Identifizierung des Spielfelds: Das Erkennen, auf welchem Platz sich der Trainer befindet, wird durch die Bildklassifizierungsfähigkeiten von YOLO ermöglicht. Selbst wenn ein Trainer auf Tennis eingestellt, aber auf einen Platform Tennis-Platz gerollt wird, identifiziert das System den Platztyp und passt sich entsprechend an, was sowohl Sicherheits- als auch Komfortvorteile bietet.
Diese Kombination aus Erkennung, Posen-Schätzung und Klassifizierung verleiht dem Trainer das Echtzeit-Bewusstsein, das er benötigt, um während des Spiels auf die Spieler zu reagieren. Derzeit betreibt Volley diese Pipeline in der Produktion mit Ultralytics YOLO11.
Abb. 2. Ein Beispiel für den KI-gesteuerten Trainer von Volley in Aktion
Warum solltest du dich für Ultralytics YOLO Modelle entscheiden?#
Ultralytics YOLO-Modelle verleihen Volley die Geschwindigkeit und Genauigkeit, die für Echtzeit-Coaching auf schnelllebigen Plätzen erforderlich sind, während sie komfortabel auf der kompakten, eingebetteten Hardware laufen, die auf jedem Trainer montiert ist. Dieselbe Effizienz überträgt sich auf die Cloud, wo Volley genau dasselbe Modell und dieselbe Pipeline ausführen kann, sodass Verbesserungen in einer Umgebung auch in der anderen gelten.
Diese Leistung hat auch Raum für Wachstum geschaffen. Durch eine bessere Nutzung seiner Hardware hat Volley Kapazitäten frei gemacht, die nun in verbesserte Kameras fließen, was Spielern ein noch besseres Erlebnis auf dem Platz bietet, ohne die zugrunde liegende Pipeline zu verändern.
Ebenso wichtig ist, wie einfach Volley diese Modelle trainieren und verfeinern kann. Anstatt Bilder von Hand zu annotieren, zeichnet Volley Trainingseinheiten auf dem Platz auf und baut eine große Clip-Bibliothek der exakten Situationen auf, die es erfassen muss.
Es lässt dann dieses Filmmaterial durch langsamere, leistungsstarke Pose-Modelle laufen, die zu schwer sind, um sie in Echtzeit auf dem Trainer auszuführen, und verwendet sie, um die Daten automatisch zu labeln. Dieses Wissen wird dann auf die schnelleren, agileren YOLO-Modelle übertragen, sodass die Modelle auf dem Platz von viel schwereren Modellen lernen, während sie weiterhin live laufen.
Volley skaliert Coaching über vier Sportarten mit Ultralytics YOLO#
Die Auswirkungen des Aufbaus auf Ultralytics YOLO-Modellen zeigen sich darin, wie breit Volley reaktionsschnelles Coaching anbieten kann. Das System wurde insgesamt bei etwa 250 Trainern und Kameras implementiert. Jedes einzelne erfasst und verarbeitet Videos live auf seiner integrierten Hardware.
Ein einzelner Trainer funktioniert für Tennis, Padel, Platform Tennis und Pickleball. Die gleiche Maschine kann den ganzen Tag über zwischen Plätzen bewegt werden, und die Bildklassifizierungsfähigkeiten von YOLO sorgen dafür, dass sie sich überall korrekt verhält, wo sie hingestellt wird.
Abb. 3. Volley verwendet Ultralytics YOLO für Echtzeit-Spieler- und Ballverfolgung bei Rückschlagsportarten.
Dieses Echtzeit-Bewusstsein unterstützt das, was Spieler tatsächlich sehen. In einer 20-minütigen Trainingseinheit bewertet die KI von Volley die Schläge, Bewegungen und die Schlagwahl eines Spielers. Anschließend erstellt sie eine objektive Volley Skill Rating und eine detaillierte Aufschlüsselung des Spiels nach jedem Schlag.
Die gleiche Pipeline verändert die Art und Weise, wie Spieler trainieren. Der Trainer wirft Bälle basierend darauf, wo ein Spieler auf dem Platz steht, sodass er Beinarbeit und Spielmuster wie Serve + 1 völlig freihändig üben kann.
Die nächste Generation des Rückschlagsports entwickeln#
Während Volley expandiert, konzentriert sich das Unternehmen darauf, das Training für Rückschlagsportarten genauso messbar und datengesteuert zu machen wie die Systeme, die Golf verändert haben. Durch die Verknüpfung von Echtzeit-Computer-Vision mit objektiven Kompetenzbewertungen hilft es Clubs, vom reinen Platzbetrieb zum aktiven Spieleraufbau überzugehen.
Ultralytics YOLO models treiben diese Arbeit weiterhin voran. Volley betreibt seine Produktionspipeline heute mit Ultralytics YOLO11 und hat bereits damit begonnen, Ultralytics YOLO26, die nächste Generation von Echtzeit-Vision-Modellen, zu erkunden, während es mehr Spielern und Vereinen ein reaktionsschnelles, datenreiches Coaching bietet.
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