Suivre des balles de golf avec les modèles Ultralytics YOLO
Découvre comment les modèles Ultralytics YOLO et la vision par ordinateur peuvent servir à suivre des balles de golf en temps réel, pour fournir un retour instantané, des statistiques clés et améliorer l’entraînement.
Le golf touche plus de personnes que jamais. En 2024, environ 138 millions de personnes aux États-Unis ont pratiqué ce sport d’une manière ou d’une autre, et 47,2 millions ont réellement joué au golf, soit sur un parcours, soit dans le cadre d’activités hors parcours comme les practice et les simulateurs.
À mesure que la pratique et l’intérêt continuent de croître, les golfeurs attendent de plus en plus de meilleurs outils pour s’entraîner, obtenir des retours et suivre leurs performances. En effet, le golf est souvent plus divertissant lorsque les informations sur le jeu sont claires.
Fig. 1. Des millions de personnes jouent au golf dans le monde.
Imagine que tu frappes un drive, un long coup depuis le départ, et que tu veuilles savoir exactement comment la balle a volé, où elle a atterri et si elle a dévié vers la gauche ou la droite. C’est là que le suivi et l’analyse de pointe des balles peuvent faire la différence.
Au cœur de ces systèmes de suivi des balles se trouve la vision par ordinateur, une branche de l’intelligence artificielle (AI) qui traite des données visuelles. Les systèmes de vision par ordinateur utilisent des caméras haute vitesse et des modèles d’apprentissage profond, comme Ultralytics YOLO11 et le futur Ultralytics YOLO26, pour détecter et suivre les mouvements de la balle en temps réel.
Une fois la balle détectée et suivie image par image, ses positions peuvent servir à cartographier sa trajectoire, prédire son point d’atterrissage et estimer des informations comme sa vitesse, son angle de lancement et sa rotation. Le résultat : un retour instantané pour mieux s’entraîner, se faire accompagner et regarder les coups.
Dans cet article, nous allons découvrir comment la vision par ordinateur et les modèles YOLO d’Ultralytics peuvent être utilisés pour suivre les balles de golf. C’est parti !
Types de technologies de suivi des balles de golf#
Avant d’aborder la vision par ordinateur appliquée au suivi des balles de golf, examinons rapidement quelques autres méthodes de suivi.
Une méthode consiste à utiliser des balles de golf intelligentes. Ces balles sont des dispositifs matériels équipés de capteurs internes, d’une connectivité Bluetooth, de balises RFID et même de systèmes de localisation fondés sur le GPS.
Ces fonctionnalités permettent un suivi précis et une surveillance des performances. Mais elles impliquent aussi des compromis, notamment une autonomie limitée, des problèmes de durabilité et des interrogations sur la sensation procurée par les balles de golf intelligentes par rapport aux balles standard.
Au-delà des balles intelligentes, les systèmes de suivi externes gagnent également en popularité. Par exemple, les moniteurs de lancement fondés sur le radar et les dispositifs de caméras optiques haute vitesse peuvent capturer avec une grande précision des données détaillées sur le vol, la trajectoire et la rotation de la balle, fournissant des informations clés aux golfeurs de tous niveaux.
Fig. 2. Un exemple de suivi d’une balle de golf. (Source)
Intégrer l’IA de vision à l’analyse du golf#
La vision par ordinateur est un autre excellent exemple de suivi externe. En particulier, des modèles comme YOLO11 et le futur YOLO26 prennent en charge des tâches de vision par ordinateur telles que la détection d’objets, l’estimation de pose, la segmentation d’instances et le suivi d’objets. Ensemble, ces fonctionnalités facilitent la détection de la balle, son suivi image par image, le suivi automatique des coups et la génération d’informations utiles sur les performances à partir de séquences filmées par une caméra standard.
Ces informations peuvent également s’intégrer à des écosystèmes connectés plus vastes, notamment aux applications mobiles, aux appareils portables Garmin (comme les montres GPS qui suivent les parties et les coups) et aux plateformes de simulation de golf. Les golfeurs peuvent ainsi facilement enregistrer leurs données, examiner leurs performances au fil du temps et accéder à leurs informations sur plusieurs appareils.
Une autre raison de la popularité de ces méthodes est qu’elles fonctionnent avec les balles auxquelles les golfeurs font déjà confiance. De nombreux systèmes sont compatibles avec des marques de golf haut de gamme comme Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade et Srixon, et fonctionnent bien avec les balles standard haute performance en uréthane. Les joueurs peuvent ainsi bénéficier d’un suivi avancé sans changer d’équipement.
Comment utiliser les modèles YOLO d’Ultralytics pour suivre les balles de golf#
Les modèles YOLO d’Ultralytics sont disponibles sous forme de modèles de vision par ordinateur pré-entraînés sur des jeux de données populaires comme COCO, afin de détecter immédiatement divers objets du quotidien, tels que des personnes, des voitures, des vélos et des animaux. Ils constituent ainsi un bon point de départ pour de nombreuses applications concrètes.
Cependant, tu peux également les entraîner sur tes propres données, ce qui est particulièrement important pour le suivi des balles de golf, car la cible est petite, rapide et facile à manquer. Si tu veux entraîner un modèle YOLO d’Ultralytics à détecter et suivre des balles de golf, la première étape consiste à collecter ou à trouver un jeu de données pertinent.
Il s’agit généralement de vidéos ou d’images de coups de golf dans lesquelles la balle est annotée sur chaque image. Le modèle peut ensuite être ajusté pour apprendre à détecter la balle de manière fiable dans différentes conditions d’éclairage, différents arrière-plans et sous différents angles de caméra.
Le processus d’entraînement est simplifié par le package Python d’Ultralytics, qui fournit des outils simples pour le chargement des données, l’entraînement des modèles, la validation et le déploiement. Une fois entraîné, le modèle peut détecter les balles de golf image par image dans de nouvelles vidéos.
Il est important de garder à l’esprit que le modèle YOLO lui-même ne suit pas les objets au fil du temps. Le suivi est plutôt activé par le package Python d’Ultralytics, qui combine les détections de YOLO avec des algorithmes de suivi multi-objets tels que BoT-SORT et ByteTrack.
Ces suiveurs utilisent la prédiction du mouvement, souvent fondée sur des filtres de Kalman (un modèle mathématique qui prédit la position suivante d’un objet à partir de son mouvement passé et de mesures bruitées), pour estimer l’endroit où la balle devrait apparaître ensuite et conserver un ID cohérent d’une image à l’autre. Avec cette configuration, le système peut suivre la balle lorsqu’elle se déplace, chevauche brièvement d’autres objets, sort du cadre, puis réapparaît plus tard.
Transformer les détections en trajectoires stables#
Tu te demandes peut-être comment la détection et le suivi d’une balle de golf permettent d’obtenir des analyses plus précises. En bref, c’est comme relier les points.
Chaque détection constitue un point, et le suivi les relie en une trajectoire fluide qui montre comment la balle s’est déplacée dans les airs. Une fois que tu disposes de cette trajectoire de la balle, tu peux estimer des informations clés sur le coup, comme sa vitesse, son angle de lancement, sa forme et l’endroit où la balle est susceptible d’atterrir.
Par exemple, dans une étude récente sur le suivi 3D guidé par la physique de petits objets se déplaçant rapidement, des chercheurs ont associé un détecteur Ultralytics YOLOv8 à un modèle de suivi fondé sur la physique. Ultralytics YOLOv8 a été utilisé pour détecter les objets et localiser la balle dans chaque image, tandis que le modèle de mouvement prédisait l’endroit où elle apparaîtrait ensuite. Cela a permis au système de maintenir le suivi malgré le flou de mouvement, les occlusions brèves et les détections manquées.
Fig. 3. Un système qui utilise des modèles YOLO et le suivi 3D pour suivre de petits objets. (Source)
L’un des principaux avantages de ces systèmes est que ce qui nécessitait autrefois du matériel professionnel est désormais accessible aux golfeurs ordinaires : leurs coups sont visualisés en temps réel sur les smartphones, les appareils portables et les écrans des simulateurs, pour un retour instantané. Ces informations s’appliquent à tous les coups, des drives aux putts, et aident les golfeurs à repérer des tendances, comparer les clubs et progresser plus rapidement.
Avantages et inconvénients des suiveurs de balles de golf utilisant la vision par ordinateur#
Maintenant que tu comprends mieux comment la vision par ordinateur permet de suivre les balles de golf, examinons de plus près certains de ses avantages :
- Retour en temps réel : Ces systèmes fournissent instantanément des données sur le vol, la trajectoire et le point d’atterrissage de la balle, ce qui permet aux golfeurs d’ajuster immédiatement leur swing et leur stratégie de jeu.
- Moins de balles perdues : En suivant la balle en continu, les golfeurs passent moins de temps à chercher les balles perdues, ce qui améliore le rythme général du jeu sur le parcours, au practice ou sur le fairway.
- Compatibilité universelle : Comme les systèmes d’IA de vision suivent la balle à l’aide de caméras plutôt que de capteurs intégrés, ils fonctionnent généralement avec les balles de golf standard, y compris les modèles haut de gamme comme Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade et Srixon.
Malgré ces avantages, le suivi des balles de golf fondé sur la vision par ordinateur présente quelques limites à garder à l’esprit. Voici deux facteurs à prendre en compte :
- Dépendance à une bonne visibilité : Ces systèmes nécessitent un champ de vision dégagé et un éclairage stable ; les ombres, les reflets ou les obstacles peuvent réduire la précision de la détection.
- Difficultés avec les coups longs ou rapides : Les drives extrêmement longs ou les vitesses de balle très élevées peuvent parfois sortir du cadre de la caméra, ce qui rend le suivi moins fiable.
- Restrictions réglementaires : Certains systèmes de suivi par vision par ordinateur peuvent être restreints par les règles de compétition de l’USGA et du PGA Tour, ce qui limite leur utilisation dans les tournois officiels.
L’avenir du suivi intelligent des balles de golf#
Le suivi des balles de golf évolue rapidement, porté par de meilleurs modèles, de meilleurs capteurs et un traitement plus rapide directement sur l’appareil. Les architectures plus récentes, comme le futur Ultralytics YOLO26, s’appuient sur les modèles précédents en améliorant la précision et l’efficacité de l’inférence, ce qui peut rendre la détection en temps réel plus pratique sur les appareils edge utilisés dans les practices, les simulateurs et les environnements d’entraînement.
Parallèlement, les systèmes de suivi deviennent plus complets en combinant la vision par ordinateur avec des moniteurs de lancement fondés sur le radar, en associant le vol de la balle capturé par caméra à des données plus riches sur le club et l’impact. À mesure que ces outils se déploient dans les practices et les applications mobiles, davantage de golfeurs peuvent accéder à un retour instantané sans changer de balle.
Fig. 4. Aperçu d’un modèle d’apprentissage profond du vol d’une balle de golf utilisant les données d’un moniteur de lancement. (Source)
Il est probable que les informations fournies par l’IA continuent de soutenir davantage d’aspects du golf, de l’entraînement et de l’accompagnement à la prise de décision sur le parcours. À mesure que les systèmes de suivi et de tracé des coups gagnent en intelligence, les golfeurs peuvent s’attendre à davantage d’analyses automatisées, de recommandations personnalisées et d’outils d’entraînement enrichis par des superpositions de réalité augmentée (AR).
Points clés à retenir#
Les modèles YOLO d’Ultralytics et la vision par ordinateur transforment le suivi des balles de golf. Ils peuvent produire des trajectoires précises et fournir en temps réel des informations utiles sur les performances. À mesure que ces outils se connectent aux systèmes radar et aux téléphones portables, l’analyse avancée des coups devient plus facile d’accès pour un plus grand nombre de golfeurs.
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