Seguimiento de pelotas de golf mediante modelos Ultralytics YOLO

El golf está llegando a más personas que nunca. En 2024, se estimó que 138 millones de personas en EE. UU. practicaron el deporte de alguna manera, y 47,2 millones realmente jugaron al golf, ya sea en un campo o mediante opciones fuera del campo como campos de prácticas y simuladores.

A medida que la participación y el interés siguen creciendo, los golfistas esperan cada vez más mejores herramientas para la práctica, la retroalimentación y el seguimiento del rendimiento. Esto se debe a que jugar al golf suele ser más entretenido cuando se dispone de información clara sobre el juego.

Fig 1. Millones de personas juegan al golf en todo el mundo.

Imagina que das un golpe, un tiro largo desde el tee, y quieres saber exactamente cómo voló la pelota, dónde aterrizó y si se curvó hacia la izquierda o hacia la derecha. Ahí es donde el seguimiento de pelotas y la analítica de vanguardia pueden marcar la diferencia.

En el núcleo de estos sistemas de seguimiento de pelotas se encuentra la visión artificial, una rama de la inteligencia artificial (IA) que procesa datos visuales. Los sistemas de visión artificial utilizan cámaras de alta velocidad y modelos de aprendizaje profundo, como Ultralytics YOLO11 y el futuro Ultralytics YOLO26, para detectar y seguir el movimiento de la pelota en tiempo real.

Una vez que la pelota se detecta y se sigue fotograma a fotograma, sus posiciones se pueden utilizar para trazar su trayectoria, predecir el aterrizaje y estimar detalles como la velocidad, el ángulo de lanzamiento y el efecto (spin). El resultado es una retroalimentación instantánea para mejorar la práctica, el entrenamiento y la visualización.

En este artículo, exploraremos cómo se pueden utilizar la visión artificial y los modelos YOLO de Ultralytics para el seguimiento de pelotas de golf. ¡Empecemos!

Link to this sectionTipos de tecnologías de seguimiento de pelotas de golf#

Antes de adentrarnos en la visión artificial para el seguimiento de pelotas de golf, echemos un vistazo rápido a algunas otras formas en las que se rastrean las pelotas de golf.

Un método consiste en utilizar pelotas de golf inteligentes. Las pelotas de golf inteligentes son dispositivos de hardware equipados con sensores internos, conectividad Bluetooth, etiquetas RFID e incluso sistemas de localización basados en GPS.

Estas características permiten un seguimiento preciso y un control del rendimiento. Pero también conllevan desventajas, como una duración limitada de la batería, problemas de durabilidad y dudas sobre si las pelotas de golf inteligentes se sienten como las pelotas estándar.

Más allá de las pelotas inteligentes, los sistemas de seguimiento externos también se están volviendo populares. Por ejemplo, los monitores de lanzamiento basados en radar y las configuraciones de cámaras ópticas de alta velocidad pueden capturar datos detallados sobre el vuelo de la pelota, su trayectoria y su efecto con gran precisión, proporcionando información clave para golfistas de todos los niveles.

Fig 2. Un ejemplo de seguimiento de una pelota de golf. (Fuente)

Link to this sectionIntegración de Vision AI en la analítica de golf#

La visión artificial es otro gran ejemplo de seguimiento externo. En particular, modelos como YOLO11 y el próximo YOLO26 admiten tareas de visión artificial como detección de objetos, estimación de poses, segmentación de instancias y seguimiento de objetos. Juntas, estas capacidades facilitan la detección de la pelota, su seguimiento fotograma a fotograma, el rastreo automático de los tiros y la generación de información útil sobre el rendimiento a partir de grabaciones de cámaras estándar.

Dicha información también puede conectarse a ecosistemas conectados más amplios, incluyendo aplicaciones móviles, dispositivos portátiles Garmin (como relojes GPS que rastrean rondas y tiros) y plataformas de simuladores de golf. Esto facilita que los golfistas guarden sus datos, revisen su rendimiento a lo largo del tiempo y accedan a información desde múltiples dispositivos.

Otra razón por la que estos métodos son populares es que funcionan con las pelotas en las que los golfistas ya confían. Muchos sistemas son compatibles con marcas de golf premium como Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade y Srixon, y funcionan bien con pelotas de uretano de alto rendimiento estándar. De esa forma, los jugadores pueden obtener un seguimiento avanzado sin cambiar de equipo.

Link to this sectionCómo utilizar los modelos YOLO de Ultralytics para el seguimiento de pelotas de golf#

Los modelos YOLO de Ultralytics están disponibles como modelos de visión artificial preentrenados, entrenados en conjuntos de datos populares como COCO, para que puedan detectar diversos objetos cotidianos, como personas, coches, bicicletas y animales, de forma inmediata. Esto los convierte en un buen punto de partida para una amplia gama de aplicaciones del mundo real.

Sin embargo, también se pueden entrenar a medida con tus propios datos, lo cual es especialmente importante para el seguimiento de pelotas de golf, donde el objetivo es pequeño, rápido y fácil de perder. Si deseas entrenar un modelo YOLO de Ultralytics para detectar y seguir pelotas de golf, el primer paso es recopilar o encontrar un conjunto de datos relevante.

Esto suele implicar vídeos o imágenes de tiros de golf donde la pelota esté etiquetada en cada fotograma. El modelo se puede ajustar para aprender a detectar la pelota de forma fiable en diferentes condiciones de iluminación, fondos y ángulos de cámara.

El proceso de entrenamiento se simplifica mediante el paquete Python de Ultralytics, que proporciona herramientas sencillas para la carga de datos, el entrenamiento, la validación y el despliegue del modelo. Una vez entrenado, el modelo puede detectar pelotas de golf fotograma a fotograma en nuevos vídeos.

Es importante tener en cuenta que el modelo YOLO en sí no realiza el seguimiento de objetos a lo largo del tiempo. En su lugar, el seguimiento se habilita mediante el paquete Python de Ultralytics, que combina las detecciones de YOLO con algoritmos de seguimiento de objetos múltiples como BoT-SORT y ByteTrack.

Estos seguidores utilizan la predicción de movimiento, a menudo basada en filtros de Kalman (un modelo matemático que predice la siguiente posición de un objeto utilizando el movimiento pasado y mediciones con ruido), para estimar dónde debería aparecer la pelota a continuación y mantener un ID consistente entre fotogramas. Con esta configuración, el sistema puede seguir la pelota mientras se mueve, se solapa brevemente con otros objetos, sale del encuadre y reaparece más tarde.

Link to this sectionConvertir detecciones en trayectorias estables#

Quizás te preguntes cómo detectar y seguir una pelota de golf ayuda a conseguir una analítica más precisa. En pocas palabras, es como unir los puntos.

Cada detección es un punto, y el seguimiento los une en una trayectoria suave que muestra cómo se movió la pelota por el aire. Una vez que tienes esa trayectoria de la pelota, puedes estimar detalles clave del tiro como la velocidad, el ángulo de lanzamiento, la forma del tiro y dónde es probable que aterrice la pelota.

Por ejemplo, en un estudio reciente sobre el seguimiento 3D guiado por física de objetos pequeños que se mueven rápido, los investigadores combinaron un detector Ultralytics YOLOv8 con un modelo de seguimiento basado en la física. Se utilizó Ultralytics YOLOv8 para la detección de objetos con el fin de localizar la pelota en cada fotograma, mientras que el modelo de movimiento predecía dónde aparecería después. Esto ayudó al sistema a no perder el rumbo debido al desenfoque de movimiento, oclusiones breves y detecciones fallidas.

Fig 3. Un sistema que utiliza modelos YOLO y seguimiento 3D para rastrear objetos pequeños. (Fuente)

Una ventaja clave de estos sistemas es que lo que antes requería equipos profesionales ahora está al alcance de los golfistas comunes, con tiros visualizados en tiempo real en smartphones, dispositivos portátiles y pantallas de simuladores para una retroalimentación instantánea. Estos conocimientos se aplican a cada tiro, desde drives hasta putts, ayudando a los golfistas a identificar patrones, comparar palos de golf y mejorar más rápidamente.

Link to this sectionPros y contras de utilizar rastreadores de pelotas de golf habilitados con visión artificial#

Ahora que comprendemos mejor cómo la visión artificial permite el seguimiento de pelotas de golf, aquí tienes un vistazo más de cerca a algunas de sus ventajas:

• Retroalimentación en tiempo real: Estos sistemas proporcionan datos instantáneos sobre el vuelo de la pelota, su trayectoria y su lugar de aterrizaje, lo que permite a los golfistas realizar ajustes inmediatos en su swing y en su estrategia de tiro.
• Menos pelotas perdidas: Al seguir la pelota continuamente, los golfistas pasan menos tiempo buscando pelotas perdidas, lo que mejora el ritmo general de juego en el campo de golf, el campo de prácticas o la calle.
• Compatibilidad universal: Como los sistemas de IA de visión rastrean la pelota utilizando cámaras en lugar de sensores internos, normalmente funcionan con pelotas de golf estándar, incluidos modelos premium como Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade y Srixon.

Incluso con estos beneficios, el seguimiento de pelotas de golf basado en visión artificial tiene algunas limitaciones que debes tener en cuenta. Aquí hay un par de factores a considerar:

• Dependencia de una visibilidad clara: Estos sistemas requieren vistas de cámara sin obstrucciones y una iluminación estable; las sombras, el resplandor o las obstrucciones pueden reducir la precisión de la detección.
• Desafíos con tiros largos o rápidos: Los drives extremadamente largos o las velocidades de pelota muy altas a veces pueden salir del encuadre de la cámara, lo que hace que el seguimiento sea menos fiable.
• Restricciones reglamentarias: Ciertos sistemas de seguimiento por visión artificial pueden estar restringidos según las normas de competición de la USGA y el PGA Tour, lo que limita su uso en torneos oficiales.

Link to this sectionEl futuro del seguimiento inteligente de pelotas de golf#

El seguimiento de pelotas de golf está avanzando rápidamente, impulsado por mejores modelos, mejores sensores y un procesamiento más rápido en el dispositivo. Las nuevas arquitecturas, como el próximo Ultralytics YOLO26, se basan en modelos anteriores con mejoras en la precisión y una inferencia más eficiente, lo que puede hacer que la detección en tiempo real sea más práctica en dispositivos de borde (edge devices) utilizados en campos de prácticas, simuladores y configuraciones de entrenamiento.

Al mismo tiempo, los sistemas de seguimiento se están volviendo más completos al combinar la visión artificial con monitores de lanzamiento basados en radar, emparejando el vuelo de la pelota basado en cámara con datos más ricos sobre el palo y el impacto. A medida que estas herramientas se extiendan a los campos de prácticas y aplicaciones móviles, más golfistas podrán acceder a una retroalimentación instantánea sin cambiar la pelota con la que juegan.

Fig 4. Un vistazo a un modelo de vuelo de pelota de golf de aprendizaje profundo que utiliza datos de monitores de lanzamiento. (Fuente)

Es probable que los conocimientos basados en IA sigan apoyando más aspectos del golf, desde el entrenamiento y la preparación hasta la toma de decisiones en el campo. A medida que los sistemas de seguimiento y trazado de tiros se vuelvan más inteligentes, los golfistas podrán esperar más análisis automatizados, recomendaciones más personalizadas y herramientas de práctica mejoradas con superposiciones de realidad aumentada (AR).

Link to this sectionConclusiones clave#

Los modelos YOLO de Ultralytics y la visión artificial están cambiando la forma en que se rastrean las pelotas de golf. Pueden producir trayectorias precisas y ofrecer retroalimentación en tiempo real con información útil sobre el rendimiento. A medida que estas herramientas se conectan con sistemas de radar y teléfonos móviles, el análisis avanzado de tiros es cada vez más fácil de usar para más golfistas.

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