15 de diciembre de 2025
Descubra cómoYOLO Ultralytics y la visión artificial pueden utilizarse para track las pelotas track en tiempo real, lo que permite obtener información instantánea, estadísticas clave y un mejor entrenamiento.
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El golf está llegando a más gente que nunca. En 2024, se estima que 138 millones de personas en los Estados Unidos se involucraron de alguna manera con este deporte, y 47,2 millones realmente jugaron al golf, ya sea en un campo o a través de opciones fuera del campo, como campos de prácticas y simuladores.
A medida que la participación y el interés siguen aumentando, los golfistas esperan cada vez más herramientas mejores para practicar, recibir comentarios y realizar un seguimiento de su rendimiento. Esto se debe a que el golf suele ser más entretenido cuando se dispone de información clara sobre el juego.
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Supongamos que golpeas una bola, un tiro largo desde el tee, y quieres saber exactamente cómo voló la bola, dónde aterrizó y si se curvó hacia la izquierda o hacia la derecha. Ahí es donde el seguimiento y el análisis de última generación de la bola pueden marcar la diferencia.
En el núcleo de estos sistemas de seguimiento de balones 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 próximo Ultralytics , para detect track el movimiento track en tiempo real.
Una vez que se detecta y se sigue la trayectoria de la pelota fotograma a fotograma, sus posiciones se pueden utilizar para trazar un mapa de vuelo, predecir el aterrizaje y estimar detalles como la velocidad, el ángulo de lanzamiento y el giro. El resultado es una retroalimentación instantánea que permite mejorar la práctica, el entrenamiento y la visualización.
En este artículo, exploraremos cómo se pueden utilizar la visión artificial yYOLO Ultralytics para el seguimiento de pelotas de golf. ¡Empecemos!
Antes de profundizar en la visión artificial para el seguimiento de pelotas de golf, veamos rápidamente otras formas de realizar este seguimiento.
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 una supervisión del rendimiento. Pero también tienen sus inconvenientes, como una duración limitada de la batería, problemas de durabilidad y dudas sobre si las pelotas de golf inteligentes se sienten como las pelotas de golf estándar.
Más allá de las bolas inteligentes, los sistemas de seguimiento externos también están ganando popularidad. Por ejemplo, los monitores de lanzamiento basados en radares y las configuraciones de cámaras ópticas de alta velocidad pueden capturar datos detallados sobre el vuelo, la trayectoria y el giro de la bola con gran precisión, lo que proporciona información clave para golfistas de todos los niveles.
La visión artificial es otro gran ejemplo de seguimiento externo. En concreto, modelos como YOLO11 el próximo YOLO26 admiten tareas de visión artificial como la detección de objetos, la estimación de poses, la segmentación de instancias y el seguimiento de objetos. En conjunto, estas capacidades facilitan la localización 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 las imágenes estándar de la cámara.
Esta información también se puede conectar a ecosistemas más amplios, como aplicaciones móviles, dispositivos portátiles Garmin (como relojes GPS que track y golpes) y plataformas de simuladores de golf. Esto facilita a los golfistas guardar datos, revisar su rendimiento a lo largo del tiempo y acceder a la 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 de primera calidad como Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade y Srixon, y funcionan bien con pelotas de uretano estándar de alto rendimiento. De esta manera, los jugadores pueden obtener un seguimiento avanzado sin cambiar de equipo.
YOLO Ultralytics están disponibles como modelos de visión artificial preentrenados, entrenados con conjuntos de datos populares como COCO, de modo que pueden detect objetos cotidianos, como personas, coches, bicicletas y animales, nada más instalarlos. Esto los convierte en un buen punto de partida para una amplia gama de aplicaciones del mundo real.
Sin embargo, también se pueden entrenar de forma personalizada con sus propios datos, lo que resulta especialmente importante para el seguimiento de pelotas de golf, cuyo objetivo es pequeño, rápido y fácil de perder. Si desea entrenar unYOLO Ultralytics para detect track pelotas track , el primer paso es recopilar o encontrar un conjunto de datos relevante.
Esto suele implicar vídeos o imágenes de golpes de golf en los que la bola está etiquetada en cada fotograma. A continuación, el modelo se puede ajustar para aprender a detect bola de forma fiable en diferentes condiciones de iluminación, fondos y ángulos de cámara.
El proceso de entrenamiento se optimiza gracias al Python Ultralytics Python , que proporciona herramientas sencillas para la carga de datos, el entrenamiento del modelo, la validación y la implementación. Una vez entrenado, el modelo puede detect pelotas detect fotograma a fotograma en nuevos vídeos.
Es importante tener en cuenta que el YOLO en sí mismo no track a lo largo del tiempo. En su lugar, el seguimiento lo habilita elPython Ultralytics Python , que combina las detecciones YOLOcon algoritmos de seguimiento de múltiples objetos, como BoT-SORT y ByteTrack.
Estos rastreadores 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 ruidosas), para estimar dónde debería aparecer la pelota a continuación y mantener una identificación coherente entre los fotogramas. Con esta configuración, el sistema puede seguir la pelota mientras se mueve, se superpone brevemente con otros objetos, sale del fotograma y vuelve a aparecer más tarde.
Quizás se pregunte cómo la detección y el seguimiento de una pelota de golf ayudan a obtener análisis más precisos. 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 se tiene la trayectoria de la pelota, se pueden estimar detalles clave del golpe, como la velocidad, el ángulo de lanzamiento, la forma del golpe y el lugar donde es probable que caiga la pelota.
Por ejemplo, en un estudio reciente sobre el seguimiento 3D guiado por la física de objetos pequeños que se mueven rápidamente, los investigadores combinaron un Ultralytics YOLOv8 con un modelo de seguimiento basado en la física. Ultralytics YOLOv8 utilizó para la detección de objetos con el fin de localizar la pelota en cada fotograma, mientras que el modelo de movimiento predijo dónde aparecería a continuación. Esto ayudó al sistema a mantenerse al track desenfoque por movimiento, las oclusiones breves y las detecciones fallidas.
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Una ventaja clave de estos sistemas es que lo que antes requería un equipo profesional ahora está al alcance de los golfistas aficionados, ya que los golpes se visualizan en tiempo real en teléfonos inteligentes, dispositivos portátiles y pantallas de simuladores para obtener información instantánea. Esta información se aplica a todos los golpes, desde los drives hasta los putts, lo que ayuda a los golfistas a detectar patrones, comparar palos de golf y mejorar más rápidamente.
Ahora que comprendemos mejor cómo la visión artificial permite el seguimiento de las pelotas de golf, veamos más de cerca algunas de sus ventajas:
A pesar de estas ventajas, el seguimiento de pelotas de golf basado en la visión artificial tiene algunas limitaciones que hay que tener en cuenta. Estos son algunos factores a considerar:
El seguimiento de pelotas de golf avanza rápidamente, impulsado por mejores modelos, mejores sensores y un procesamiento más rápido en los dispositivos. Las arquitecturas más recientes, como la próxima Ultralytics , 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 los dispositivos periféricos utilizados en campos de golf, simuladores y entornos 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 radares, emparejando el vuelo de la bola captado por la cámara con datos más completos sobre el palo y el impacto. A medida que estas herramientas se extienden a los campos de prácticas y las aplicaciones móviles, más golfistas pueden acceder a información instantánea sin cambiar la bola con la que juegan.
Es probable que los conocimientos basados en la inteligencia artificial 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 golpes se vuelven más inteligentes, los golfistas pueden esperar análisis más automatizados, recomendaciones más personalizadas y herramientas de práctica mejoradas con superposiciones de realidad aumentada (RA).
YOLO Ultralytics y la visión artificial están cambiando la forma en que se rastrean las pelotas de golf. Pueden generar trayectorias precisas y ofrecer información en tiempo real con datos útiles sobre el rendimiento. A medida que estas herramientas se conectan con sistemas de radar y teléfonos móviles, el análisis avanzado de los golpes se está volviendo más fácil de usar para más golfistas.
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