Améliorer la prédiction de la trajectoire d’un ballon grâce à l’IA appliquée à la vision

Quand ton joueur de basket préféré tente un tir, tu peux souvent savoir si le ballon va entrer dans le panier ou le manquer. En tant qu’être humain, tu peux le prédire parce que tu as probablement vu différents matchs de basket et que tu sais à quoi t’attendre. Imagine maintenant une machine qui regarde un match de basket à travers une caméra et qui essaie de déterminer si le tir va entrer dans le panier.

C’est beaucoup plus compliqué. Reproduire l’intelligence visuelle que nous développons avec l’expérience n’est pas aussi simple qu’il y paraît. En réalité, la prédiction de la trajectoire d’une balle est un domaine de recherche fascinant qui étudie comment les machines peuvent analyser le mouvement, la rotation et l’angle pour prédire où une balle va atterrir.

Fig. 1. Trajectoire d’un tir au basket. (Source)

Dès 1537, le mathématicien italien Niccolò Tartaglia a découvert qu’un boulet de canon parcourt la plus grande distance lorsqu’il est tiré selon un angle de 45 degrés. Ses travaux ont posé les bases de notre compréhension actuelle du mouvement et de la prédiction.

Aujourd’hui, grâce aux progrès de l’informatique et de l’intelligence artificielle (AI), les machines peuvent prédire la trajectoire d’une balle avec précision et en temps réel. En analysant des informations comme la position, la vitesse, la rotation et l’angle de la balle, les systèmes d’IA peuvent prévoir où elle va atterrir. Cela permet des applications allant de l’entraînement des joueurs et de l’analyse des performances aux soins de santé et à la robotique.

En particulier, la vision par ordinateur est un domaine de l’IA qui aide les machines à interpréter et à comprendre les informations visuelles du monde qui les entoure. C’est elle qui permet aux systèmes de reconnaître les objets, de suivre leurs mouvements et de comprendre ce qu’ils voient à travers des caméras ou des vidéos.

Appliqués à la prédiction de la trajectoire d’une balle, des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 et Ultralytics YOLO26 peuvent aider un système à détecter et à suivre la balle image par image. Ces données visuelles fournissent des informations précises sur la position de la balle dans chaque image, qui peuvent ensuite servir à estimer sa vitesse et sa direction au fil du temps. Les modèles d’IA et divers algorithmes peuvent alors utiliser ces données pour prédire où la balle ira ensuite.

Dans cet article, nous allons explorer la prédiction de la trajectoire d’une balle, les différentes approches utilisées et le rôle de la vision par ordinateur. Commençons !

L’importance de la prédiction de la trajectoire d’une balle#

Au-delà de son intérêt en tant que domaine de recherche, la prédiction de la trajectoire d’une balle favorise le développement de technologies pratiques et porteuses dans de nombreux secteurs. Par exemple, dans les véhicules autonomes, la prédiction de trajectoire permet aux voitures d’anticiper les futurs déplacements d’autres véhicules, cyclistes et piétons. En prévoyant où ces objets en mouvement se trouveront dans les secondes suivantes, les systèmes de conduite autonome peuvent prendre des décisions plus sûres et plus efficaces en adaptant la vitesse, en changeant de voie ou en évitant à l’avance d’éventuelles collisions.

De même, en robotique, la prédiction de la trajectoire d’une balle permet aux machines de détecter, de suivre et de gérer les objets en mouvement avec une grande précision. Cela est particulièrement utile dans les systèmes automatisés qui doivent manipuler des objets se déplaçant rapidement en temps réel, comme les robots industriels ou les drones de livraison.

Vue d’ensemble du fonctionnement de la prédiction de la trajectoire d’une balle#

Alors, comment fonctionne réellement la prédiction de la trajectoire d’une balle ? Cela dépend de la méthode utilisée. En général, toutes les approches cherchent à faire la même chose : comprendre comment la balle se déplace actuellement et prévoir où elle ira ensuite.

Voici un aperçu de certaines des différentes approches utilisées :

• Modélisation fondée sur la physique : cette approche utilise les lois du mouvement et de l’aérodynamique pour calculer comment des facteurs tels que la vitesse, l’angle de lancement, la gravité et la résistance de l’air influencent la trajectoire de la balle.
• Modèles de machine learning : ces modèles analysent de vastes ensembles de données de mouvement pour apprendre les schémas de déplacement d’une balle, ce qui leur permet de produire des prédictions précises sans s’appuyer sur des équations physiques explicites.
• Prédiction fondée sur la vision par ordinateur : cette méthode utilise des séquences vidéo pour détecter et suivre la balle image par image, en produisant des données visuelles qui aident les algorithmes à estimer sa vitesse, sa direction et sa position future.
• Systèmes fondés sur des capteurs : ces systèmes utilisent les données de capteurs de mouvement, de radars ou de caméras infrarouges pour mesurer précisément la position, la vitesse et la rotation de la balle en temps réel.
• Méthodes hybrides : elles combinent au moins deux techniques. Par exemple, l’intégration de la vision par ordinateur et de la modélisation fondée sur la physique permet d’obtenir des prédictions de trajectoire plus précises et plus fiables.

Nous allons maintenant examiner plus en détail le fonctionnement de la prédiction de la trajectoire d’une balle fondée sur la vision par ordinateur et les algorithmes qui la rendent possible.

Les bases de la prédiction de la trajectoire d’une balle#

Avant d’examiner le rôle de la vision par ordinateur dans la prédiction de la trajectoire d’une balle et le fonctionnement de ces systèmes, commençons par les notions fondamentales.

La prédiction de la trajectoire d’une balle comprend généralement deux éléments principaux : le suivi et la modélisation du mouvement. Les algorithmes de suivi servent à suivre la balle image par image dans une vidéo et à estimer où elle apparaîtra ensuite. Ces méthodes sont utiles pour les prédictions à court terme et en temps réel.

À l’inverse, les méthodes de modélisation du mouvement, qui font généralement appel à la physique ou au machine learning, vont plus loin. Elles cherchent à prédire la trajectoire complète de la balle, notamment l’endroit où elle va atterrir.

En termes simples, le suivi détermine la position et le mouvement actuels de la balle, tandis que la modélisation utilise ces informations pour estimer sa trajectoire future et son point d’atterrissage. Ensemble, ils permettent de prédire avec précision et en temps réel la trajectoire d’une balle.

Examen approfondi du suivi et de la modélisation du mouvement#

Tu te demandes peut-être pourquoi il est important de distinguer le suivi de la prédiction. En approfondissant ce sujet, tu constateras que de nombreux algorithmes de suivi ne se contentent pas de suivre la balle. Ils prédisent également à court terme où elle apparaîtra ensuite.

Par exemple, des modèles de vision par ordinateur comme YOLO11, qui prennent en charge le suivi des objets grâce à des algorithmes de suivi tels que ByteTrack ou SORT, utilisent les données de détection de chaque image vidéo pour estimer en temps réel la prochaine position de la balle. Cela aide le système à maintenir un suivi précis, même lorsque la balle se déplace rapidement ou est partiellement masquée.

Cependant, bien que ces modèles soient efficaces pour suivre un mouvement, ils prédisent généralement uniquement la prochaine position de la balle, et non l’intégralité de sa trajectoire ou son point d’atterrissage. C’est là que les méthodes de modélisation du mouvement deviennent essentielles.

Autrement dit, un modèle de vision par ordinateur ne peut pas à lui seul prédire entièrement la trajectoire d’une balle. Il peut détecter et suivre la position de la balle image par image, mais il ne tient pas compte des forces physiques qui influencent son mouvement, comme la gravité, la rotation, la traînée ou la résistance de l’air.

Fig. 2. Exemple de détection et de segmentation d’une balle avec Ultralytics YOLO11. (Source)

Pour produire des prédictions précises à long terme, les données visuelles issues de la vision par ordinateur sont souvent combinées à des méthodes de modélisation du mouvement. Ces méthodes utilisent soit des équations fondées sur la physique, soit des algorithmes de machine learning pour analyser le mouvement de la balle au fil du temps et prévoir sa trajectoire complète, notamment l’endroit où elle va atterrir.

Algorithmes couramment utilisés pour le suivi des balles en vision par ordinateur#

Les algorithmes de suivi sont un élément essentiel des systèmes de prédiction de la trajectoire d’une balle. Ils estiment la position et le mouvement de la balle au fil du temps tout en gérant des difficultés comme l’occlusion temporaire, lorsque la balle est momentanément masquée par un autre objet.

Nous allons maintenant passer en revue quelques algorithmes de suivi courants.

Filtre de Kalman#

Le filtre de Kalman est un algorithme mathématique utilisé pour estimer la position et la vitesse d’un objet au fil du temps, même lorsque les mesures sont bruitées ou incomplètes. La NASA, par exemple, a utilisé des filtres de Kalman pour suivre et reconstituer les trajectoires de véhicules aérospatiaux.

En combinant les données des capteurs avec des modèles du mouvement du véhicule, le système peut nettoyer les données bruitées, reconstituer avec précision la trajectoire de vol réelle et produire des prédictions à court terme sur la direction que prendra le véhicule. Cela rend les filtres très utiles pour le suivi et le contrôle en temps réel dans de nombreux domaines.

Bien que le filtre de Kalman ne soit pas en lui-même un algorithme de vision par ordinateur, il est couramment utilisé dans les systèmes fondés sur la vision pour suivre des objets en mouvement, comme une balle, à travers des images vidéo. Il prédit l’endroit où l’objet apparaîtra ensuite, compare cette prédiction aux données de détection réelles, puis actualise son estimation pour rester précis. Ce cycle continu de prédiction et de correction le rend efficace pour le suivi en temps réel, même lorsque l’objet disparaît brièvement ou change soudainement de vitesse.

ByteTrack#

ByteTrack est un algorithme de suivi d’objets en temps réel utilisé pour suivre des objets en mouvement, comme des balles, à travers des images vidéo. Il détecte les objets dans chaque image et associe les détections du même objet au fil du temps, créant ainsi une séquence continue appelée tracklet.

Un tracklet est une courte série d’images qui montre où se trouvait l’objet et comment il se déplace. Ce processus d’association aide le système à conserver une identité cohérente pour chaque objet pendant toute la vidéo.

Contrairement aux anciennes méthodes de suivi qui écartent les détections à faible confiance, ByteTrack les conserve et les réexamine. Il peut ainsi maintenir un suivi fluide et stable, même lorsque les objets se déplacent rapidement, deviennent flous ou sont brièvement masqués. Bien que ByteTrack ne soit pas un détecteur d’objets autonome, il est souvent utilisé avec des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLOv8 ou YOLO11 pour suivre les objets avec précision et fiabilité en temps réel.

BoT-SORT#

BoT-SORT est un algorithme avancé de suivi multi-objets qui améliore la manière dont les systèmes suivent les objets en mouvement à travers les images vidéo. Il s’appuie sur ByteTrack et ajoute des fonctionnalités clés comme la compensation des mouvements de caméra et la réidentification des objets.

La compensation des mouvements de caméra aide à corriger les déplacements de la caméra, comme les panoramiques ou les secousses, tandis que la réidentification permet au système de reconnaître le même objet et de continuer à le suivre, même après sa sortie du champ et sa réapparition. Comme ByteTrack, il est également utilisé avec des modèles comme YOLOv8 ou YOLO11.

Méthodes courantes de prédiction de trajectoire#

Maintenant que nous avons vu comment fonctionne le suivi et comment il est lié à la prédiction de la trajectoire d’une balle, examinons plus en détail les principaux types d’algorithmes et de méthodes de prédiction de trajectoire utilisés pour estimer le mouvement d’une balle.

Modélisation cinématique fondée sur la physique#

La modélisation cinématique fondée sur la physique prédit la trajectoire d’une balle à l’aide des lois fondamentales du mouvement. Elle prend en compte des facteurs comme la vitesse initiale de la balle, l’angle de lancement, la gravité, la résistance de l’air et la rotation pour calculer sa trajectoire. En combinant ces facteurs, le modèle estime où se trouvera la balle, à quelle vitesse elle se déplacera et dans quelle direction à un instant donné.

Par exemple, dans des sports comme le baseball ou le golf, elle aide à prédire la distance et la direction parcourues par la balle en fonction de la vitesse du geste et de l’angle de lancement. Bien qu’elle soit très précise dans des environnements contrôlés, elle peut avoir des difficultés face à des conditions imprévisibles du monde réel, comme le vent, les rebonds ou les interactions avec les joueurs, ce qui peut entraîner des erreurs de prédiction.

Lorsqu’elles sont combinées à la vision par ordinateur, les méthodes fondées sur des modèles physiques permettent des applications concrètes dans l’analyse et l’arbitrage sportifs. Hawk-Eye, par exemple, est un système de vision multi-caméras qui reconstruit en temps réel la trajectoire 3D d’une balle.

Il utilise plusieurs caméras haute vitesse synchronisées pour capturer la position de la balle sous différents angles, puis applique la triangulation, des équations cinématiques et des méthodes d’interpolation pour estimer sa trajectoire. Cette intégration permet un suivi et une prise de décision précis dans des sports comme le tennis, le cricket et le football, où la précision de la trajectoire est essentielle pour juger les lignes et analyser les performances.

Modèles de régression de machine learning#

Les modèles de régression de machine learning peuvent prédire la position ou la trajectoire future d’une balle sans s’appuyer sur des équations physiques explicites. Ils apprennent plutôt les schémas à partir de données telles que la position, la vitesse, la rotation et l’angle, recueillies au moyen de systèmes de suivi vidéo ou de capteurs.

Lorsqu’ils sont combinés à des algorithmes de suivi par vision par ordinateur, les systèmes de vision capturent la position de la balle à travers les images vidéo. Ces données de position servent d’entrée au modèle de régression, qui apprend comment le mouvement de la balle évolue au fil du temps. Une fois entraîné, le modèle peut prédire la prochaine position de la balle ou sa trajectoire globale à partir de ce qu’il a déjà observé.

Par exemple, pour les robots de tennis de table ou les systèmes robotisés de ping-pong, des modèles de régression entraînés sur des milliers de trajectoires suivies se sont montrés capables de prédire en temps réel les trajectoires de vol et les schémas de rebond de la balle. Le robot peut ainsi se positionner ou réagir rapidement pour attraper ou renvoyer la balle de ping-pong ou de tennis de table. Comme ces modèles apprennent directement à partir d’exemples du monde réel, ils gèrent souvent mieux que les méthodes purement fondées sur la physique les effets imprévisibles, comme la rotation, la traînée de l’air ou le contact avec la surface.

Fig. 3. Comment un robot de ping-pong prédit la trajectoire d’une balle. (Source)

Réseaux neuronaux récurrents (RNNs) et réseaux à mémoire à court et long terme (LSTMs)#

Les réseaux neuronaux récurrents (RNNs) et les réseaux à mémoire à court et long terme (LSTMs) sont des modèles d’IA conçus pour traiter des données qui évoluent au fil du temps, comme des mouvements ou d’autres informations de séries temporelles. Ils peuvent se souvenir de ce qui s’est passé auparavant, ce qui les aide à reconnaître les schémas de mouvement et à prédire ce qui pourrait se produire ensuite.

Dans la prédiction de la trajectoire d’une balle, ces modèles apprennent comment les positions, vitesses et rotations passées de la balle influencent sa prochaine destination. Lorsqu’ils sont combinés à la vision par ordinateur et au suivi d’objets, un système de vision peut capturer les positions de la balle à travers les images. Un RNN peut ensuite utiliser cette séquence de positions pour prédire le prochain mouvement de la balle ou sa trajectoire complète.

Les LSTMs sont également particulièrement performants, car ils peuvent mémoriser des informations sur de plus longues périodes. Ils peuvent ainsi suivre l’intégralité du mouvement d’une balle, même lorsque celle-ci se déplace rapidement ou change de direction.

Des recherches récentes ont approfondi cette idée. Des scientifiques ont développé des modèles Hierarchical Bi-LSTM capables de prédire les trajectoires des balles dans les sports collectifs en analysant les déplacements et les interactions des joueurs. Ces modèles peuvent même estimer la position de la balle lorsqu’elle est temporairement masquée ou hors du champ de vision, en utilisant les schémas de comportement des joueurs pour déduire où elle a le plus de chances de se trouver.

Applications concrètes de la prédiction de la trajectoire d’une balle#

Maintenant que nous comprenons mieux la vision par ordinateur et la prédiction de la trajectoire d’une balle, explorons ses applications pratiques dans des domaines comme le sport, la rééducation et la robotique.

Prédiction de la trajectoire d’une balle dans le sport#

Comprendre comment une balle se déplace et où elle va atterrir est essentiel dans de nombreux sports. À partir des informations fournies par des caméras et des capteurs, les modèles d’IA peuvent prédire la trajectoire et la vitesse initiale de la balle, aidant les équipes sportives à anticiper les actions, à améliorer les techniques et à prendre de meilleures décisions.

Cela contribue également à l’entraînement des joueurs en analysant des facteurs comme la rotation ou l’angle de libération, ce qui aide les athlètes à améliorer leurs performances et à éviter les blessures. De nombreux systèmes d’entraînement sportif de pointe utilisent désormais la prédiction de la trajectoire d’une balle pour améliorer le développement des compétences et la stratégie.

Par exemple, des chercheurs ont développé un système de vision par ordinateur pour des robots de tennis, capable de détecter et de prédire la trajectoire d’une balle de tennis. Grâce à des caméras stéréo et à des réseaux neuronaux convolutionnels, le système aide le robot à voir la balle en trois dimensions (axe x, axe y et axe z) et à réagir plus précisément pendant le jeu. Il peut s’agir d’un outil révolutionnaire pour entraîner les joueurs aux compétitions.

Fig. 4. Le rouge représente la trajectoire simulée ; le bleu représente la prédiction de la trajectoire de la balle par le robot. (Source)

Avantages et inconvénients de la prédiction de la trajectoire d’une balle fondée sur la vision par ordinateur#

Voici quelques avantages clés des systèmes de prédiction de la trajectoire d’une balle fondés sur la vision par ordinateur :

• Prévision en temps réel : ces systèmes peuvent prédire avec précision et instantanément la trajectoire future d’une balle, même à grande vitesse.
• Non invasif : ils peuvent fonctionner uniquement à partir d’entrées vidéo, sans nécessiter de capteurs physiques ni de marqueurs.
• Évolutif et adaptable : les systèmes de prédiction de la trajectoire d’une balle fondés sur la vision peuvent être utilisés dans différents sports et environnements avec des configurations de caméras standard.

Même si la prédiction de la trajectoire d’une balle fondée sur la vision par ordinateur présente de nombreux avantages, elle comporte également certaines limites à prendre en compte. Voici quelques facteurs à garder à l’esprit :

• Difficultés liées à l’occlusion : les prédictions peuvent souvent être moins précises lorsqu’une balle est cachée derrière des joueurs ou d’autres objets.
• Problèmes d’éclairage et de visibilité : les performances de ces systèmes peuvent être faibles lorsque l’éclairage est médiocre ou que les arrière-plans sont complexes, notamment la nuit.
• Forte demande en calcul : le traitement de vidéos à fréquence d’images élevée et de modèles de deep learning nécessite un matériel puissant qui peut être coûteux.

Points clés à retenir#

Prédire la trajectoire d’une balle grâce à l’IA visuelle associe la physique, la vision par ordinateur et le machine learning pour comprendre et prévoir les mouvements avec une précision remarquable. De l’analyse des performances sportives à l’aide à la récupération des patients et aux systèmes d’automatisation industrielle, la prédiction de trajectoire transforme les données visuelles en informations exploitables. À mesure que la technologie progresse, elle ouvre la voie à des méthodes plus intelligentes, plus rapides et plus adaptables, qui améliorent les performances, la sécurité et la prise de décision.

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