Ultralytics YOLO を用いたゴルフボールの追跡

ゴルフはかつてないほど多くの人々に広がっている。2024年には、米国で推定1億3800万人が何らかの形でこのスポーツに関わり、4720万人が実際にゴルフをプレイした。コースでのプレイだけでなく、練習場やシミュレーターといったコース外での選択肢を通じてプレイした人々も含まれる。

参加者と関心が高まるにつれ、ゴルファーは練習、フィードバック、パフォーマンス追跡のためのより優れたツールをますます求めるようになっている。これは、明確なゲーム分析があるほどゴルフがより楽しめるためである。

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ティーから打ったロングショット、つまりドライブショットを打ったとしましょう。ボールがどのように飛んだか、どこに着地したか、そして左に曲がるか右に曲がるかを正確に知りたい場合、最先端のボール追跡技術と分析が大きな違いをもたらします。

これらのボール追跡システムの核心にあるのは、視覚データを処理する人工知能（AI）の一分野であるコンピュータビジョンである。コンピュータビジョンシステムは、高速カメラと深層学習モデル（例： Ultralytics YOLO11 や、まもなく登場予定Ultralytics などのディープラーニングモデルを活用し、track 動きをリアルタイムでdetect track します。

ボールが検出され、フレーム単位で追跡されると、その位置情報を利用して飛行経路をマッピングし、着地点を予測し、速度・打ち出し角度・スピンなどの詳細を推定できる。これにより、練習・指導・視聴の質を高める即時フィードバックが実現する。

本記事では、コンピュータービジョンとUltralytics YOLO を用いたゴルフボール追跡の実現方法を探ります。さっそく始めましょう！

ゴルフボール追跡技術の種類

ゴルフボール追跡のためのコンピュータビジョンについて掘り下げる前に、ゴルフボールが追跡される他のいくつかの方法を簡単に見てみましょう。

一つの方法はスマートゴルフボールを使用することです。スマートゴルフボールは、内部センサー、Bluetooth接続機能、RFIDタグ、さらにはGPSベースの位置情報システムを備えたハードウェアデバイスです。

これらの機能により、精密な追跡とパフォーマンス監視が可能となります。しかし、それにはトレードオフも伴います。具体的には、バッテリー寿命の制限、耐久性の課題、そしてスマートゴルフボールが通常のゴルフボールと同じ感触かどうかという懸念などが挙げられます。

スマートボール以外にも、外部追跡システムが普及しつつある。例えば、レーダー式発射モニターや高速光学カメラシステムは、ボールの飛行経路、軌道、スピンに関する詳細データを高精度で捕捉でき、あらゆるレベルのゴルファーに重要な知見を提供する。

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ビジョンAIをゴルフ分析に統合する

コンピュータビジョンは外部追跡のもう一つの優れた例である。YOLO11 モデルは、物体検出、姿勢推定、インスタンスセグメンテーション、物体追跡といったコンピュータビジョンタスクをサポートする。これらの機能を組み合わせることで、ボールの位置を容易に特定し、フレーム単位で追跡し、ショットを自動でトレースし、標準的なカメラ映像から有用なパフォーマンス分析を生成することが可能となる。

こうした分析結果は、モバイルアプリやガーミンのウェアラブルデバイス（track ）、ゴルフシミュレータープラットフォームといった、より広範な連携エコシステムにも統合可能です。これにより、ゴルファーはデータを簡単に保存し、長期にわたるパフォーマンスを確認し、複数のデバイス間で分析結果にアクセスできるようになります。

これらの方法が人気を集めるもう一つの理由は、ゴルファーが既に信頼しているボールで機能する点です。多くのシステムはタイトリストプロV1、キャロウェイ、テーラーメイド、スリクソンといったプレミアムゴルフブランドと互換性があり、標準的な高性能ウレタンボールでも良好に動作します。これにより、プレイヤーは用具を変更することなく高度なトラッキング機能を利用できるのです。

Ultralytics YOLO を用いたゴルフボール追跡の方法

Ultralytics YOLO 、COCO一般的なデータセットで事前学習されたコンピュータビジョンモデルとして提供されます。これにより、人、自動車、自転車、動物など、detect 日常的な物体を箱から出してすぐにdetect 。この特性から、幅広い実世界アプリケーションの優れた出発点となります。

ただし、独自のデータでカスタムトレーニングすることも可能です。これは特にゴルフボール追跡において重要です。ターゲットが小さく、高速で、見逃しやすいからです。YOLO track 場合、最初のステップは関連するデータセットを収集または見つけることです。

これは通常、各フレームでボールがラベル付けされたゴルフショットの動画や画像を用いる。その後、モデルを微調整することで、異なる照明条件、背景、カメラアングルにおいて確実にdetect 学習させることができる。

Python トレーニングプロセスが効率化され、データ読み込み、モデルトレーニング、検証、デプロイメントのためのシンプルなツールが提供されます。トレーニングが完了すると、モデルは新しい動画においてフレームごとにdetect 。

YOLO 、時間track 点に留意することが重要です。代わりに、追跡Ultralytics Python 実現されます。このパッケージは、YOLO検出結果をBoT-SORTやByteTrackなどのマルチオブジェクト追跡アルゴリズムと組み合わせることで機能します。

これらのトラッカーは、カルマンフィルタ（過去の動きとノイズの多い測定値を用いて物体の次の位置を予測する数学モデル）に基づく動き予測を用いて、ボールが次に現れるべき位置を推定し、フレーム間で一貫したIDを維持する。この構成により、システムはボールが移動し、他の物体と一時的に重なり、フレーム外に出て、後で再び現れる動きを追跡できる。

検出結果を安定した軌道に変換する

ゴルフボールの検出と追跡が、より正確な分析を促進する仕組みについて疑問に思うかもしれません。簡単に言えば、点と点を繋ぐようなものなのです。

各検出点は1つの点であり、追跡処理によってそれらを滑らかな経路に連結することで、ボールが空中をどのように移動したかが示される。このボールの軌跡が得られれば、速度、打ち出し角度、ショットの形状、ボールの着地点など、ショットの主要な詳細を推定できる。

例えば、高速移動する小型物体の物理学に基づく3D追跡に関する最近の研究では、研究者らは Ultralytics YOLOv8 検出器と物理ベースの追跡モデルを組み合わせた。Ultralytics YOLOv8 各フレームでボールの位置を特定する物体検出にYOLOv8 、一方の運動モデルは次にボールが出現する位置を予測した。これにより、モーションブラーtrack 一時的な遮蔽、検出漏れtrack システムがtrack 継続することが可能となった。

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図3.YOLO と3Dトラッキングを用いてtrack 物体をtrack システム。(出典)

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こうしたシステムの主な利点は、かつては専門的な機器を必要とした機能が、今では一般のゴルファーにも利用可能になった点にある。ショットがスマートフォンやウェアラブル端末、シミュレーターの画面にリアルタイムで可視化され、即座にフィードバックが得られる。この分析機能はドライバーショットからパットまであらゆるショットに適用され、ゴルファーが自身のパターンを発見し、クラブを比較し、より速く上達するのに役立つ。

コンピュータービジョン搭載ゴルフボールトラッカーのメリットとデメリット

コンピュータビジョンがゴルフボールの追跡を可能にする仕組みについて理解が深まったところで、その利点について詳しく見ていきましょう：

リアルタイムフィードバック：これらの システムはボールの飛行、軌道、着地点に関する即時データを提供し、ゴルファーがスイングやショット戦略を即座に調整できるようにします。
紛失ボールの減少： ボールを継続的に追跡することで 、ゴルファーは紛失ボールを探す時間を削減でき、これによりゴルフコース、練習場、フェアウェイにおける全体のプレーペースが向上します。
ユニバーサル互換性： Vision AIシステムはボール内部のセンサーではなくカメラでtrack するため 、Titleist Pro V1、Callaway、TaylorMade、Srixonなどのプレミアムモデルを含む標準的なゴルフボールで通常動作します。

これらの利点があるにもかかわらず、コンピュータービジョンに基づくゴルフボール追跡技術には留意すべきいくつかの制限があります。考慮すべき要素をいくつか挙げます：

良好な視界への依存性：これらのシステムは 遮られないカメラ視界と安定した照明を必要とし、影、グレア、または障害物は検知精度を低下させる可能性があります。
長距離ショットや高速ショットにおける課題：極端に 長いドライブショットや非常に高いボール速度の場合、カメラのフレーム外に飛び出すことがあり、追跡精度が低下する可能性があります。
規制上の制限：特定の コンピュータービジョン追跡システムは、USGAおよびPGAツアーの競技規則により制限される可能性があり、公式トーナメントでの使用が制限される場合があります。

スマートゴルフボール追跡技術の未来

ゴルフボール追跡技術は急速に進歩しており、その原動力はより優れたモデル、高性能センサー、そしてデバイス上での高速処理にある。Ultralytics のような新世代アーキテクチャは、既存モデルを基盤としつつ精度向上と推論効率化を実現。これにより、練習場やシミュレーター、トレーニング環境で使用されるエッジデバイス上でのリアルタイム検出がより実用的なものとなる。

同時に、追跡システムはコンピュータビジョンとレーダー式発射モニターを組み合わせ、カメラベースのボール飛行データとより豊富なクラブ・インパクトデータを連携させることで、より完全なものになりつつある。こうしたツールが練習場やモバイルアプリに普及するにつれ、使用するボールを変えずに即時フィードバックを得られるゴルファーが増えている。

図4. 発射モニターデータを用いた深層学習ゴルフボール飛行モデルの一例。(出典)

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AIを活用した分析技術は、トレーニングやコーチングからコース上での意思決定に至るまで、ゴルフのより多くの分野を支え続ける可能性が高い。追跡システムやショットトレースシステムがより高度になるにつれ、ゴルファーは自動化された分析のさらなる進化、パーソナライズされた推奨事項、拡張現実（AR）オーバーレイで強化された練習ツールを期待できるだろう。

主なポイント

Ultralytics YOLO とコンピュータービジョンYOLO 、ゴルフボールの追跡方法を変革しています。これらは正確な弾道軌跡を生成し、有用なパフォーマンス分析を伴うリアルタイムフィードバックを提供します。これらのツールがレーダーシステムや携帯電話と連携することで、高度なショット分析がより多くのゴルファーにとって利用しやすくなりつつあります。

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