12 novembre 2025
Scoprite come Vision AI migliora la previsione della traiettoria della palla e consente di ottenere informazioni in tempo reale per lo sport, la robotica e altre applicazioni intelligenti.
Quando il vostro giocatore di pallacanestro preferito effettua un tiro, spesso riuscite a capire se andrà a canestro o se lo sbaglierà. Come esseri umani, siete in grado di prevederlo perché probabilmente avete visto diverse partite di basket e sapete cosa aspettarvi. Ora immaginate una macchina che guarda una partita di basket attraverso una telecamera e cerca di capire se il tiro andrà a canestro.
È molto più complicato. Replicare l'intelligenza visiva che sviluppiamo con l'esperienza non è così semplice come sembra. Infatti, la previsione della traiettoria della palla è un'area di ricerca affascinante che esplora il modo in cui le macchine possono analizzare il movimento, lo spin e l'angolo per prevedere dove atterrerà una palla.
Già nel 1537 il matematico italiano Niccolò Tartaglia scoprì che una palla di cannone viaggia più lontano se sparata con un angolo di 45 gradi. Le sue scoperte hanno gettato le basi per il modo in cui oggi comprendiamo il movimento e la previsione.
Oggi, grazie ai progressi dell'informatica e dell'intelligenza artificiale (AI), le macchine possono prevedere la traiettoria di una palla con precisione e in tempo reale. Analizzando dettagli come la posizione, la velocità, lo spin e l'angolo della palla, i sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di prevedere dove atterrerà. Questo aiuta in applicazioni che vanno dall'allenamento dei giocatori all'analisi delle prestazioni, dalla sanità alla robotica.
In particolare, la computer vision è un campo dell'intelligenza artificiale che aiuta le macchine a interpretare e comprendere le informazioni visive del mondo circostante. È ciò che consente ai sistemi di riconoscere gli oggetti, di seguirne il movimento e di dare un senso a ciò che vedono attraverso telecamere o video.
Quando vengono applicati alla previsione della traiettoria della palla, i modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 e Ultralytics YOLO26 possono aiutare un sistema a rilevare e seguire la palla fotogramma per fotogramma. Questi dati visivi forniscono informazioni precise sulla posizione della palla in ogni fotogramma, che possono essere utilizzate per stimare la sua velocità e direzione nel tempo. I modelli di intelligenza artificiale e i vari algoritmi possono quindi utilizzare questi dati per prevedere la prossima direzione della palla.
In questo articolo esploreremo la previsione della traiettoria della palla, i vari approcci coinvolti e il ruolo della computer vision. Iniziamo!
Oltre a essere un'interessante area di ricerca, la previsione della traiettoria delle sfere sta guidando lo sviluppo di tecnologie pratiche e d'impatto in molti campi. Ad esempio, nei veicoli autonomi, la previsione della traiettoria consente alle auto di anticipare i percorsi futuri di altri veicoli, ciclisti e pedoni. Prevedendo la posizione di questi oggetti in movimento nei prossimi secondi, i sistemi di guida autonoma possono prendere decisioni più sicure ed efficienti, regolando la velocità, cambiando corsia o evitando potenziali collisioni in anticipo.
Analogamente, nella robotica, la previsione della traiettoria delle sfere consente alle macchine di rilevare, seguire e reagire agli oggetti in movimento con grande precisione. Ciò è particolarmente utile nei sistemi automatizzati che devono gestire oggetti in rapido movimento in tempo reale, come i robot industriali o i droni per le consegne.
Come funziona la previsione della traiettoria di una palla? Dipende dal metodo utilizzato. In generale, ogni approccio mira a fare la stessa cosa: capire come si muove ora la palla e prevedere dove andrà in seguito.
Ecco una panoramica di alcuni dei diversi approcci utilizzati:
In seguito, vedremo più da vicino come funziona la previsione della traiettoria della palla basata sulla computer vision e gli algoritmi che la rendono possibile.
Prima di vedere come la computer vision svolge un ruolo nella previsione della traiettoria della palla e come funzionano questi sistemi, analizziamo le basi.
La previsione della traiettoria del pallone comporta generalmente due parti principali: il tracciamento e la modellazione del movimento. Gli algoritmi di tracciamento vengono utilizzati per seguire la palla fotogramma per fotogramma in un video, stimando dove apparirà successivamente. Questi metodi sono utili per previsioni a breve termine e in tempo reale.
D'altra parte, i metodi di modellazione del movimento (che in genere coinvolgono la fisica o l'apprendimento automatico) fanno un passo avanti. Essi mirano a prevedere il percorso completo della palla, compreso il punto in cui atterrerà.
In poche parole, il tracciamento determina la posizione e il movimento attuale della palla, mentre la modellazione utilizza queste informazioni per stimare il percorso futuro e il punto di atterraggio. Insieme, consentono una previsione accurata e in tempo reale della traiettoria della palla.
Ci si potrebbe chiedere perché sia importante la distinzione tra tracciamento e previsione. Approfondendo l'argomento, si noterà che molti algoritmi di tracciamento non si limitano a tracciare. Fanno anche previsioni a breve termine sulla prossima posizione della palla.
Ad esempio, i modelli di computer vision come YOLO11, che supportano il tracciamento degli oggetti attraverso algoritmi di tracciamento come ByteTrack o SORT, utilizzano i dati di rilevamento di ogni fotogramma video per stimare la posizione successiva della palla in tempo reale. Questo aiuta il sistema a mantenere un tracciamento accurato anche quando la palla si muove rapidamente o diventa parzialmente nascosta.
Tuttavia, sebbene questi modelli siano ottimi per seguire il movimento, in genere prevedono solo la posizione successiva della palla, piuttosto che l'intero percorso di volo o il punto di atterraggio. È qui che i metodi di modellazione del movimento diventano essenziali.
In altre parole, un modello di computer vision da solo non può prevedere completamente la traiettoria di una palla. Può rilevare e tracciare la posizione della palla fotogramma per fotogramma, ma non tiene conto delle forze fisiche che influenzano il suo movimento, come la gravità, la rotazione, la resistenza aerodinamica o la resistenza dell'aria.
Per fare previsioni accurate a lungo termine, i dati visivi provenienti dalla computer vision sono spesso combinati con metodi di modellazione del movimento. Questi metodi utilizzano equazioni basate sulla fisica o algoritmi di apprendimento automatico per analizzare il movimento della palla nel tempo e prevedere il suo percorso completo, compreso il punto in cui atterrerà.
Gli algoritmi di tracciamento sono una parte fondamentale dei sistemi di previsione della traiettoria della palla. Essi stimano la posizione e il movimento della palla nel tempo, gestendo al contempo problemi come l'occlusione breve (quando la palla è temporaneamente nascosta alla vista da un altro oggetto).
Successivamente, verranno illustrati alcuni algoritmi di tracciamento comuni.
Il filtro di Kalman è un algoritmo matematico utilizzato per stimare la posizione e la velocità di un oggetto nel tempo, anche quando le misurazioni sono rumorose o incomplete. La NASA, ad esempio, ha utilizzato i filtri di Kalman per tracciare e ricostruire i percorsi dei veicoli in volo.
Combinando i dati dei sensori con i modelli di movimento del veicolo, il sistema è in grado di ripulire i dati rumorosi, di ricostruire con precisione la traiettoria di volo effettiva e di fare previsioni a breve termine sulla prossima direzione del veicolo. Ciò rende i filtri molto utili per il tracciamento e il controllo in tempo reale in molti campi.
Sebbene il filtro di Kalman non sia un algoritmo di computer vision, è comunemente usato nei sistemi di visione per tracciare oggetti in movimento, come una palla, attraverso i fotogrammi del video. Funziona prevedendo dove l'oggetto apparirà successivamente, confrontando tale previsione con i dati di rilevamento effettivi e aggiornando quindi la stima per mantenerla accurata. Questo ciclo continuo di previsione e correzione lo rende efficace per il tracciamento in tempo reale, anche quando l'oggetto scompare brevemente dalla vista o cambia improvvisamente velocità.
ByteTrack è un algoritmo di tracciamento degli oggetti in tempo reale utilizzato per seguire oggetti in movimento, come le palle, attraverso i fotogrammi video. Funziona rilevando gli oggetti in ogni fotogramma e collegando i rilevamenti dello stesso oggetto nel tempo, creando una sequenza continua chiamata tracklet.
Un tracklet è una breve serie di fotogrammi che mostra dove è stato l'oggetto e come si muove. Questo processo di collegamento aiuta il sistema a mantenere un'identità coerente per ogni oggetto in tutto il video.
A differenza dei metodi di tracciamento più vecchi, che scartano i rilevamenti a bassa affidabilità, ByteTrack li conserva e li ricontrolla. Ciò significa che è in grado di mantenere un tracciamento regolare e stabile anche quando gli oggetti si muovono rapidamente, diventano sfocati o sono brevemente nascosti. ByteTrack non è un rilevatore di oggetti a sé stante, ma viene spesso utilizzato insieme a modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLOv8 o YOLO11 per tracciare gli oggetti in modo preciso e affidabile in tempo reale.
BoT-SORT è un algoritmo avanzato di tracciamento di più oggetti che migliora il modo in cui i sistemi seguono gli oggetti in movimento nei fotogrammi video. Si basa su ByteTrack e aggiunge funzioni chiave come la compensazione del movimento della telecamera e la reidentificazione degli oggetti.
La compensazione del movimento della telecamera aiuta a correggere i movimenti della telecamera, come il panning o il tremolio, mentre la re-identificazione consente al sistema di riconoscere e continuare a tracciare lo stesso oggetto anche dopo che è uscito e riapparso nella visuale. Come ByteTrack, viene utilizzato anche in combinazione con modelli come YOLOv8 o YOLO11.
Ora che abbiamo visto come funziona il tracciamento e come si collega alla previsione della traiettoria di una palla, diamo un'occhiata più da vicino ai principali tipi di algoritmi di previsione della traiettoria e ai metodi utilizzati per stimare il movimento di una palla.
La modellazione cinematica basata sulla fisica prevede la traiettoria di una palla utilizzando le leggi fondamentali del movimento. Per calcolare la traiettoria della palla, considera fattori quali la velocità iniziale della palla, l'angolo di lancio, la gravità, la resistenza dell'aria e lo spin. Combinando questi fattori, il modello stima dove si troverà la palla, a quale velocità si muoverà e in quale direzione in qualsiasi momento.
Ad esempio, in sport come il baseball o il golf, aiuta a prevedere la distanza e la direzione della palla in base alla velocità dello swing e all'angolo di lancio. Sebbene sia molto preciso in ambienti controllati, può avere problemi con le condizioni imprevedibili del mondo reale, come il vento, i rimbalzi o le interazioni dei giocatori, causando errori di previsione.
Se combinati con la computer vision, i metodi basati sui modelli fisici consentono applicazioni pratiche nell'analisi e nell'arbitraggio degli sport. Hawk-Eye, ad esempio, è un sistema di visione multicamera che ricostruisce la traiettoria 3D di una palla in tempo reale.
Utilizza diverse telecamere sincronizzate ad alta velocità per catturare la posizione della palla da più angolazioni e applica triangolazioni, equazioni cinematiche e metodi di interpolazione per stimarne il percorso. Questa integrazione supporta il tracciamento preciso e il processo decisionale negli sport, tra cui il tennis, il cricket e il calcio, dove l'accuratezza della traiettoria è essenziale per la definizione delle linee e l'analisi delle prestazioni.
I modelli di regressione di apprendimento automatico possono prevedere la posizione o la traiettoria futura di una palla senza basarsi su equazioni fisiche esplicite. Al contrario, apprendono modelli da dati come la posizione, la velocità, lo spin e l'angolo raccolti attraverso sistemi di tracciamento video o sensori.
In combinazione con gli algoritmi di tracciamento della visione computerizzata, il sistema di visione cattura la posizione della palla attraverso i fotogrammi video. Questi dati posizionali diventano l'input per il modello di regressione, che apprende come cambia il movimento della palla nel tempo. Una volta addestrato, il modello è in grado di prevedere la posizione successiva o il percorso complessivo della palla in base a ciò che ha già osservato.
Ad esempio, per quanto riguarda i robot da ping pong o i sistemi robotici di ping pong, è stato dimostrato che i modelli di regressione addestrati su migliaia di traiettorie tracciate sono in grado di prevedere i modelli di volo e di rimbalzo della pallina in tempo reale. Ciò consente al robot di posizionarsi o reagire rapidamente per prendere o restituire la pallina da ping-pong o da ping-pong. Poiché questi modelli imparano direttamente dagli esempi del mondo reale, spesso gestiscono effetti imprevedibili, come lo spin, la resistenza dell'aria o il contatto con la superficie, meglio dei metodi puramente fisici.
Le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti con memoria a breve termine (LSTM) sono modelli di intelligenza artificiale progettati per elaborare dati che cambiano nel tempo, come il movimento o altre informazioni di serie temporali. Sono in grado di ricordare ciò che è accaduto in precedenza, il che li aiuta a riconoscere i modelli di movimento e a prevedere ciò che potrebbe accadere in seguito.
Nella previsione della traiettoria della palla, questi modelli imparano come le posizioni, le velocità e le rotazioni passate di una palla influenzino la sua direzione successiva. Se combinato con la visione computerizzata e il tracciamento degli oggetti, un sistema di visione può catturare le posizioni della palla attraverso i fotogrammi. Una RNN può quindi utilizzare questa sequenza di posizioni per prevedere la prossima mossa o il percorso completo della palla.
Inoltre, le LSTM sono particolarmente efficaci perché possono ricordare le informazioni per periodi più lunghi. Ciò consente loro di seguire l'intero movimento di una palla anche quando si muove rapidamente o cambia direzione.
Una recente ricerca ha fatto un ulteriore passo avanti in questa idea. Gli scienziati hanno sviluppato modelli Bi-LSTM gerarchici in grado di prevedere le traiettorie della palla negli sport di squadra analizzando il modo in cui i giocatori si muovono e interagiscono tra loro. Questi modelli sono in grado di stimare la posizione della palla anche quando è temporaneamente nascosta o fuori campo, utilizzando gli schemi del comportamento dei giocatori per dedurre dove è più probabile che si trovi la palla.
Con una migliore comprensione della computer vision e della previsione della traiettoria della palla, esploriamo le sue applicazioni pratiche in settori come lo sport, la riabilitazione e la robotica.
Capire come si muove una palla e dove atterrerà è fondamentale in molti sport. Utilizzando le informazioni provenienti da telecamere e sensori, i modelli di intelligenza artificiale possono prevedere il percorso e la velocità iniziale della palla, aiutando le squadre sportive ad anticipare le giocate, migliorare le tecniche e prendere decisioni più intelligenti.
Inoltre, supporta l'allenamento dei giocatori analizzando fattori come lo spin o l'angolo di rilascio, aiutando gli atleti a migliorare le prestazioni e a evitare infortuni. Molti sistemi di allenamento sportivo all'avanguardia utilizzano oggi la previsione della traiettoria della palla per migliorare lo sviluppo delle abilità e della strategia.
Ad esempio, i ricercatori hanno sviluppato un sistema di visione computerizzata per robot da tennis in grado di rilevare e prevedere il percorso di una palla da tennis. Utilizzando telecamere stereo e reti neurali convoluzionali, il sistema aiuta il robot a vedere la palla in tre dimensioni (asse x, asse y e asse z) e a rispondere con maggiore precisione durante il gioco. Questo può essere uno strumento che cambia le carte in tavola per l'allenamento dei giocatori in vista delle competizioni.
Ecco alcuni dei principali vantaggi dell'utilizzo di sistemi di previsione della traiettoria della palla basati sulla computer vision:
Sebbene la previsione della traiettoria della palla basata sulla computer vision offra molti vantaggi, ci sono anche alcuni limiti da considerare. Ecco alcuni fattori da tenere in considerazione:
La previsione della traiettoria di una palla con Vision AI unisce fisica, computer vision e apprendimento automatico per comprendere e prevedere il movimento con notevole precisione. Dall'analisi delle prestazioni sportive all'assistenza al recupero dei pazienti e ai sistemi di automazione industriale, la previsione della traiettoria trasforma i dati visivi in informazioni utili. Il continuo progresso della tecnologia apre la strada a metodi più intelligenti, veloci e adattivi che migliorano le prestazioni, la sicurezza e il processo decisionale.
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