Améliorer la prédiction de la trajectoire d'une balle utilisant la vision par ordinateur IA

Quand ton joueur de basket préféré tire, tu peux souvent dire si le ballon va entrer dans le panier ou rater sa cible. En tant qu'humain, tu es capable de le prédire car tu as probablement déjà vu de nombreux matchs de basket et tu sais à quoi t'attendre. Maintenant, imagine une machine regardant un match de basket à travers une caméra, essayant de comprendre si le tir va entrer dans le panier.

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

Fig 1. Trajectoire d'un tir au panier. (Source)

Dès 1537, le mathématicien italien Niccolò Tartaglia a découvert qu'un boulet de canon parcourt une distance maximale lorsqu'il est tiré avec un angle de 45 degrés. Ses découvertes ont jeté les bases de notre compréhension actuelle du mouvement et de la prédiction.

Aujourd'hui, avec les avancées en informatique et en intelligence artificielle (IA), les machines peuvent prédire la trajectoire d'une balle avec précision et en temps réel. En analysant des détails tels que la position, la vitesse, l'effet et l'angle de la balle, les systèmes d'IA peuvent prévoir son point d'atterrissage. Cela aide dans des applications allant de l'entraînement des joueurs et l'analyse de performance à la santé et la robotique.

En particulier, la computer vision 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 ce qui permet aux systèmes de reconnaître des objets, de suivre leur mouvement et de donner un sens à ce qu'ils voient à travers des caméras ou des vidéos.

Lorsqu'ils sont appliqués à la prédiction de la trajectoire d'une balle, les modèles de computer vision tels que 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 être utilisées pour estimer sa vitesse et sa direction au fil du temps. Les modèles d'IA et divers algorithmes peuvent ensuite utiliser ces données pour prédire où la balle ira ensuite.

Dans cet article, nous explorerons la prédiction de la trajectoire d'une balle, les différentes approches impliquées et le rôle de la vision par ordinateur. Commençons !

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

Au-delà d'être un domaine de recherche intéressant, la prédiction de la trajectoire d'une balle stimule le développement de technologies pratiques et impactantes dans de nombreux domaines. Par exemple, dans les véhicules autonomes, la prédiction de trajectoire permet aux voitures d'anticiper les chemins futurs des autres véhicules, des cyclistes et des piétons. En prévoyant où ces objets en mouvement sont susceptibles de se trouver dans les secondes à venir, les systèmes de conduite autonome peuvent prendre des décisions plus sûres et plus efficaces en ajustant la vitesse, en changeant de voie ou en évitant les collisions potentielles à l'avance.

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

Un aperçu 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, chaque approche vise le même objectif : comprendre comment la balle bouge actuellement et prévoir où elle ira ensuite.

Voici un aperçu de certaines des différentes approches utilisées :

• Modélisation basée sur la physique : Cette approche utilise les lois du mouvement et l'aérodynamique pour calculer comment des facteurs tels que la vitesse, l'angle de lancement, la gravité et la résistance de l'air affectent la trajectoire de vol de la balle.
• Machine learning models: Ces modèles analysent de grands ensembles de données de mouvement pour apprendre les schémas de déplacement d'une balle, ce qui leur permet de faire des prédictions précises sans dépendre d'équations physiques explicites.
• Prédiction basée sur la vision par ordinateur : Cette méthode utilise des séquences vidéo pour détecter et suivre la balle image par image, produisant des données visuelles qui aident les algorithmes à estimer sa vitesse, sa direction et sa position future.
• Systèmes basés sur des capteurs : Ces systèmes utilisent des données provenant de capteurs de mouvement, de radars ou de caméras infrarouges pour mesurer avec précision la position, la vitesse et l'effet de la balle en temps réel.
• Méthodes hybrides : Elles combinent deux techniques ou plus. Par exemple, intégrer la vision par ordinateur avec une modélisation basée sur la physique pour obtenir des prédictions de trajectoire plus précises et fiables.

Ensuite, nous examinerons de plus près le fonctionnement de la prédiction de la trajectoire d'une balle basée sur la vision par ordinateur et les algorithmes qui la rendent possible.

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

Avant de voir comment la vision par ordinateur joue un rôle dans la prédiction de la trajectoire d'une balle et comment ces systèmes fonctionnent, décomposons les bases.

La prédiction de la trajectoire d'une balle implique généralement deux parties principales : le suivi et la modélisation du mouvement. Les algorithmes de suivi sont utilisés pour suivre la balle image par image dans une vidéo, estimant où elle apparaîtra ensuite. Ces méthodes sont utiles pour les prédictions à court terme en temps réel.

D'un autre côté, les méthodes de modélisation du mouvement (impliquant généralement la physique ou l'apprentissage automatique) vont plus loin. Elles visent à prédire la trajectoire complète de la balle, y compris son point d'atterrissage.

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 une prédiction précise et en temps réel de la trajectoire de la balle.

Un regard plus approfondi sur le suivi et la modélisation du mouvement#

Tu te demandes peut-être pourquoi la distinction entre le suivi et la prédiction est importante. En approfondissant ce sujet, tu remarqueras que de nombreux algorithmes de suivi ne font pas que suivre. Ils effectuent également des prédictions à court terme sur l'endroit où la balle apparaîtra ensuite.

Par exemple, les modèles de computer vision comme YOLO11, qui prennent en charge le object tracking via des algorithmes de suivi tels que ByteTrack ou SORT, utilisent les données de détection de chaque image vidéo pour estimer la position suivante de la balle en temps réel. 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 excellents pour suivre le mouvement, ils ne prédisent généralement que la position suivante de la balle plutôt que sa trajectoire de vol complète ou son point d'atterrissage. C'est là que les méthodes de modélisation du mouvement deviennent essentielles.

En d'autres termes, un modèle de vision par ordinateur seul ne peut pas prédire complètement 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, telles que la gravité, l'effet, la traînée ou la résistance de l'air.

Fig 2. Un exemple de détection et de segmentation de balles à l'aide de Ultralytics YOLO11. (Source)

Pour effectuer des prédictions à long terme précises, les données visuelles issues de la vision par ordinateur sont souvent combinées avec des méthodes de modélisation du mouvement. Ces méthodes utilisent soit des équations basées sur la physique, soit des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser le mouvement de la balle au fil du temps et prévoir sa trajectoire complète, y compris l'endroit où elle atterrira.

Algorithmes courants utilisés pour le suivi de balle en vision par ordinateur#

Les algorithmes de suivi sont une partie cruciale des systèmes de prédiction de trajectoire de balle. Ils estiment la position et le mouvement de la balle au fil du temps tout en gérant les défis tels que l'occlusion brève (lorsque la balle est temporairement cachée par un autre objet).

Ensuite, nous passerons en revue certains algorithmes de suivi courants.

Filtre de Kalman#

Le Kalman Filter 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 Kalman Filters pour suivre et reconstruire les trajectoires de véhicules spatiaux.

En combinant les données des capteurs avec des modèles de mouvement du véhicule, le système peut nettoyer les données bruitées, reconstruire avec précision la trajectoire de vol réelle et faire des prédictions à court terme sur la prochaine position du 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 lui-même ne soit pas un algorithme de vision par ordinateur, il est couramment utilisé dans les systèmes basés sur la vision pour suivre des objets en mouvement, comme une balle, à travers les images vidéo. Il fonctionne en prédisant où l'objet apparaîtra ensuite, en comparant cette prédiction avec les données de détection réelles, puis en mettant à jour 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 de la vue ou change soudainement de vitesse.

ByteTrack#

ByteTrack est un algorithme de suivi d'objets en temps réel utilisé pour suivre des objets en mouvement tels que des balles à travers les images vidéo. Il fonctionne en détectant les objets dans chaque image et en liant les détections du même objet au fil du temps, créant une séquence continue appelée tracklet.

Un tracklet est une courte série d'images qui montre où l'objet a été et comment il se déplace. Ce processus de liaison aide le système à maintenir une identité cohérente pour chaque objet tout au long de la vidéo.

Contrairement aux anciennes méthodes de suivi qui éliminent les détections à faible confiance, ByteTrack les conserve et les vérifie à nouveau. Cela signifie qu'il peut 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 à lui seul, il est souvent utilisé conjointement avec des modèles de computer vision tels que Ultralytics YOLOv8 ou YOLO11 pour suivre des objets avec précision et fiabilité en temps réel.

BoT-SORT#

BoT-SORT est un algorithme de suivi multi-objets avancé 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 telles que la compensation du mouvement de la caméra et la ré-identification d'objets.

La compensation du mouvement de la caméra aide à corriger les mouvements de la caméra tels que le panoramique ou les secousses, tandis que la ré-identification permet au système de reconnaître et de continuer à suivre le même objet même après qu'il a quitté le champ de vision et qu'il y est réapparu. Comme ByteTrack, il est également utilisé en combinaison 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 se connecte à la prédiction de la trajectoire d'une balle, examinons de plus près les principaux types d'algorithmes et de méthodes de prédiction de trajectoire utilisés pour estimer le mouvement d'une balle.

Modélisation cinématique basée sur la physique#

La modélisation cinématique basée sur la physique prédit la trajectoire d'une balle en utilisant les lois fondamentales du mouvement. Elle prend en compte des facteurs tels que la vitesse initiale de la balle, l'angle de lancement, la gravité, la résistance de l'air et l'effet pour calculer sa trajectoire de vol. En combinant ces facteurs, le modèle estime où la balle se trouvera, à quelle vitesse elle se déplacera et dans quelle direction à tout moment.

Par exemple, dans des sports comme le baseball ou le golf, cela aide à prédire jusqu'où et dans quelle direction la balle voyagera en fonction de la vitesse de swing et de l'angle de lancement. Bien que très précis dans des environnements contrôlés, il peut avoir du mal avec des conditions réelles imprévisibles comme le vent, les rebonds ou les interactions entre joueurs, entraînant des erreurs de prédiction.

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

Il utilise plusieurs caméras haute vitesse synchronisées pour capturer la position de la balle sous plusieurs angles et applique la triangulation, les équations cinématiques et des méthodes d'interpolation pour estimer sa trajectoire. Cette intégration prend en charge un suivi précis et une prise de décision dans les sports, notamment le tennis, le cricket et le football, où la précision de la trajectoire est essentielle pour les décisions d'arbitrage et l'analyse de performance.

Modèles de régression par apprentissage automatique#

Les modèles de régression par apprentissage automatique peuvent prédire la position future ou la trajectoire d'une balle sans dépendre d'équations physiques explicites. Au lieu de cela, ils apprennent des modèles à partir de données telles que la position, la vitesse, l'effet et l'angle collectés par des systèmes de suivi basés sur la vidéo ou des capteurs.

Lorsqu'ils sont combinés avec des algorithmes de suivi par vision par ordinateur, le système de vision capture la position de la balle à travers les images vidéo. Ces données de position deviennent l'entrée du modèle de régression, qui apprend comment le mouvement de la balle change au fil du temps. Une fois entraîné, le modèle peut prédire la position suivante ou la trajectoire globale de la balle en fonction de ce qu'il a déjà observé.

Par exemple, en ce qui concerne les table tennis robots ou les systèmes de robots de ping-pong, il a été démontré que les modèles de régression entraînés sur des milliers de trajectoires suivies permettent de prédire les schémas de vol et de rebond de la balle en temps réel. Cela permet au robot de se positionner ou de réagir rapidement pour intercepter 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 les effets imprévisibles, tels que l'effet de rotation, la résistance de l'air ou le contact avec la surface, mieux que les méthodes purement physiques.

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

Réseaux de neurones récurrents (RNN) et réseaux de mémoire à long terme (LSTM)#

Les Recurrent Neural Networks (RNN) et les réseaux Long Short-Term Memory (LSTM) sont des modèles d'IA conçus pour traiter des données qui évoluent au fil du temps, telles que le mouvement ou d'autres informations temporelles. Ils peuvent se souvenir des événements passés, 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 effets passés d'une balle influencent là où elle ira ensuite. Lorsqu'ils sont combinés avec la vision par ordinateur et le 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 ou la trajectoire complète de la balle.

De plus, les LSTM sont particulièrement impactants car ils peuvent retenir des informations sur des périodes plus longues. Cela leur permet de suivre le mouvement complet d'une balle même lorsqu'elle se déplace rapidement ou change de direction.

Des recherches récentes ont poussé cette idée un peu plus loin. Des scientifiques ont développé des modèles Bi-LSTM hiérarchiques capables de predict ball trajectories dans les sports collectifs en analysant la façon dont les joueurs se déplacent et interagissent les uns avec les autres. Ces modèles peuvent même estimer la position de la balle lorsqu'elle est temporairement cachée ou hors de vue, en utilisant les schémas de comportement des joueurs pour déduire où la balle a le plus de chances de se trouver.

Applications réelles de la prédiction de la trajectoire d'une balle#

Maintenant que tu as une meilleure compréhension de la computer vision et de la prédiction de la trajectoire d'une balle, explorons ses applications pratiques dans des domaines tels que le sport, la rééducation et la robotics.

La prédiction de la trajectoire d'une balle dans le sport#

Comprendre comment une balle bouge et où elle atterrira est crucial dans de nombreux sports. En utilisant les informations provenant de caméras et de capteurs, les modèles d'IA peuvent prédire la trajectoire de la balle et sa vitesse initiale, aidant les équipes sportives à anticiper les actions, à améliorer les techniques et à prendre des décisions plus intelligentes.

Cela soutient également l'entraînement des joueurs en analysant des facteurs comme l'effet ou l'angle de relâchement, aidant 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 computer vision pour des robots de tennis capable de détecter et de prédire la tennis ball’s path. À l'aide de caméras stéréo et de réseaux de neurones convolutionnels, le système aide le robot à voir la balle en trois dimensions (axe x, axe y et axe z) et à réagir avec plus de précision pendant le jeu. Cela peut s'avérer être un outil révolutionnaire pour préparer les joueurs aux compétitions.

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

Avantages et inconvénients de la prédiction de la trajectoire d'une balle basée sur la vision par ordinateur#

Voici quelques avantages clés de l'utilisation de systèmes de prédiction de la trajectoire d'une balle basés sur la vision par ordinateur :

• Prévision en temps réel : Ces systèmes peuvent prédire avec précision la trajectoire future d'une balle instantanément, même à grande vitesse.
• Non invasif : Ils peuvent fonctionner uniquement à partir d'entrées vidéo, sans nécessiter de capteurs physiques ou de marqueurs.
• Évolutif et adaptable : Les systèmes de prédiction de trajectoire de balle basés sur la vision peuvent être appliqués à différents sports et environnements en utilisant des configurations de caméras standard.

Bien que la prédiction de la trajectoire d'une balle basée sur la vision par ordinateur présente de nombreux avantages, il existe également certaines limites à prendre en compte. Voici quelques facteurs à garder à l'esprit :

• Défis liés à l'occlusion : Les prédictions peuvent souvent devenir moins précises lorsqu'une balle est cachée derrière des joueurs ou d'autres objets.
• Problèmes d'éclairage et de visibilité : La performance de ces systèmes peut être faible dans des conditions d'éclairage médiocre ou avec des arrière-plans complexes, comme la nuit.
• Demande de calcul élevée : Le traitement de vidéos à haute fréquence d'images et de modèles d'apprentissage profond nécessite un matériel puissant qui peut être coûteux.

Points clés#

Prédire la trajectoire d'une balle avec la vision par IA combine la physique, la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique pour comprendre et prévoir le mouvement avec une précision remarquable. De l'analyse des performances sportives à l'aide au rétablissement des patients et aux systèmes d'automatisation industrielle, la prédiction de trajectoire transforme les données visuelles en informations exploitables. À mesure que la technologie continue de progresser, elle ouvre la voie à des méthodes plus intelligentes, plus rapides et plus adaptatives qui améliorent la performance, la sécurité et la prise de décision.

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