YOLO Vision 2026:
3 de junho de 2026

Volley impulsiona mais de 250 treinadores de IA em quadra com Ultralytics YOLO

"O que é realmente bom é que o modelo tem um desempenho muito bom em tempo real no hardware de borda no treinador, e podemos usar o mesmo modelo na nuvem para executar exatamente o mesmo fluxo."

Volley impulsiona mais de 250 treinadores de IA em quadra com Ultralytics YOLO
Industry
Esportes
250
Treinadores e câmeras implantados nas quadras
Borda + nuvem
Um modelo YOLO executando no dispositivo e na nuvem

Usando modelos Ultralytics YOLO para estimativa de pose, detecção de bola e classificação de quadra, a Volley conseguiu oferecer treinamento responsivo em tempo real em quatro esportes e implantou o sistema em aproximadamente 250 treinadores.

O treino de desportos de raquete em tempo real envolve uma série de peças móveis. Num campo ao vivo, os jogadores movem-se rapidamente, as bolas viajam a altas velocidades e o mesmo equipamento muitas vezes tem de funcionar em diferentes desportos e tipos de campo.

As máquinas de lançamento de bolas convencionais simplesmente lançam bolas em um cronômetro sem entender nada disso. Elas não têm consciência de onde um jogador está parado, como ele está se movendo ou até mesmo em qual quadra ele está, o que torna difícil oferecer um treinamento que pareça preciso, responsivo e adaptado ao jogador.

Volley ajuda a resolver estes desafios com um treinador alimentado por IA. A sua máquina programável em campo usa computer vision para ver e compreender o campo em tempo real. Por exemplo, os Ultralytics YOLO models são usados para a estimativa de pose de jogadores, deteção de bolas e classificação de campos, permitindo que o treinador interaja com os jogadores de forma responsiva à medida que estes se movem e batem.

Construindo o futuro dos esportes de raquete com IA#

A Volley, sediada em Lancaster, Pensilvânia, constrói sistemas de avaliação e treinamento movidos a IA para esportes de raquete. A empresa foi fundada com uma pergunta simples: e se os esportes de raquete tivessem um sistema de treinamento e classificação tão envolvente e baseado em dados quanto o golfe? Onde o golfe oferecia simuladores, feedback em tempo real e acompanhamento objetivo de progresso, os esportes de raquete não tinham equivalente, não tinham classificações objetivas e nenhum caminho de desenvolvimento baseado em dados.

Para fechar essa lacuna, a Volley construiu o primeiro sistema de avaliação e classificação de esportes de raquete habilitado por IA do mundo. Hoje, a Volley é usada em clubes por todos os Estados Unidos, dando aos jogadores e clubes os dados objetivos que lhes faltavam, com cada unidade projetada, construída, testada e enviada domesticamente.

Fig 1. A look at Volley's AI-powered trainer

Fig 1. Uma visão do treinador movido a IA da Volley

O treinador Volley funciona em pickleball, padel, platform tennis e tênis. Como é compacto e portátil, a mesma máquina pode ser levada para qualquer quadra, e jogadores e profissionais podem movê-la entre quadras ao longo do dia.

A falta de inteligência em tempo real na quadra#

Oferecer treinamento interativo requer precisão e velocidade, mas ambientes de quadra reais tornam isso difícil. Os jogadores aparecem a distâncias variadas da câmera, as bolas se movem rapidamente e variam em tamanho entre os esportes, e o mesmo treinador pode ser usado em uma quadra de tênis em um momento e em uma quadra de platform tennis no próximo.

Saber que uma pessoa está presente na frente do treinador não é suficiente. O sistema precisa saber exatamente onde os jogadores estão na quadra, o que depende de localizar com precisão suas mãos e, criticamente, seus pés. À distância, isso se torna especialmente difícil, e o rastreamento impreciso quebra a responsividade que faz o treinamento parecer uma partida real.

Outro fator a se considerar é a segurança. Como a mesma máquina se move entre esportes, um treinador acidentalmente deixado em uma configuração de tênis poderia disparar uma bola a 130 km/h em um jogador em uma quadra de platform tennis, muito mais rápido do que esse jogo é jogado e rápido o suficiente para pegar um jogador desprevenido. O sistema precisa entender seu ambiente bem o suficiente para evitar esse tipo de erro.

Além de tudo isso, o processamento precisa acontecer ao vivo. A Volley captura e processa vídeo em um sistema NVIDIA Jetson com uma câmera integrada, em vez de enviar as imagens para a nuvem, então a detecção precisa rodar em tempo real em hardware compacto e embarcado conforme os jogadores interagem com o treinador.

Usando modelos Ultralytics YOLO para impulsionar o treinamento em tempo real#

No centro do sistema do Volley está um pipeline de IA de visão construído com base em Ultralytics YOLO models que suportam computer vision tasks fundamentais, tais como deteção de objetos, estimativa de pose e classificação de imagens.

Aqui estão as três maneiras pelas quais a Volley os coloca em ação em toda a experiência de treinamento:

  • Detectando jogadores e suas posições: Entender onde os jogadores estão e como eles estão se movendo é possibilitado pelos recursos de estimativa de pose do YOLO, que a Volley treinou especificamente para o contexto de jogadores em uma quadra em poses esportivas específicas. Como posições precisas de mãos e pés são fundamentais, o sistema executa uma abordagem de dois estágios. Primeiro, ele usa detecção de objetos para recortar cuidadosamente cada jogador e, em seguida, executa a estimativa de pose nessa região recortada. Isso funciona bem porque há apenas alguns jogadores em uma quadra de cada vez, em vez de multidões de centenas.
  • Detectando a bola: Localizar a bola em jogo é possível graças ao suporte do YOLO para detecção de objetos, que a Volley treinou para reconhecer a gama completa de bolas esportivas usadas nos esportes suportados, cada uma com seu próprio tamanho e características.
  • Identificando a quadra: Reconhecer em qual quadra o treinador está é possibilitado pelos recursos de classificação de imagem do YOLO. Então, mesmo que um treinador esteja configurado para tênis, mas seja levado para uma quadra de platform tennis, o sistema identifica o tipo de quadra e se ajusta de acordo, o que adiciona um benefício tanto de segurança quanto de conveniência.

Esta combinação de deteção, estimativa de pose e classificação dá ao treinador a perceção em tempo real de que precisa para responder aos jogadores enquanto jogam. Atualmente, o Volley executa este pipeline em produção com Ultralytics YOLO11.

Fig 2. An example of Volley's AI-driven trainer in action

Fig 2. Um exemplo do treinador movido a IA da Volley em ação

Por que escolher Ultralytics YOLO models?#

Os modelos Ultralytics YOLO dão à Volley a velocidade e a precisão necessárias para o treinamento em tempo real em quadras de movimento rápido, enquanto rodam confortavelmente no hardware compacto e embarcado montado em cada treinador. Essa mesma eficiência se estende à nuvem, onde a Volley pode executar exatamente o mesmo modelo e pipeline, de modo que as melhorias feitas em um ambiente se aplicam ao outro.

Esse desempenho também criou espaço para crescer. Ao fazer melhor uso de seu hardware, a Volley liberou capacidade que agora está sendo direcionada para câmeras atualizadas, proporcionando aos jogadores uma experiência ainda melhor na quadra sem alterar o pipeline subjacente.

Tão importante quanto isso é a facilidade com que a Volley pode treinar e refinar esses modelos. Em vez de anotar imagens manualmente, a Volley grava sessões na quadra e constrói uma grande biblioteca de clipes das situações exatas que precisa capturar.

Em seguida, ela processa essas imagens através de modelos de pose de ponta, que são lentos e pesados demais para rodar em tempo real no treinador, usando-os para rotular os dados automaticamente. Esse conhecimento é então transferido para os modelos YOLO mais rápidos e ágeis, para que os modelos na quadra aprendam com os modelos muito mais pesados, mantendo a capacidade de rodar ao vivo.

A Volley escala o treinamento em quatro esportes com Ultralytics YOLO#

O impacto de construir sobre os modelos Ultralytics YOLO aparece na escala em que a Volley consegue oferecer treinamento responsivo. O sistema foi implantado em aproximadamente 250 treinadores e câmeras no total. Cada um captura e processa vídeo ao vivo em seu hardware integrado.

Um único treinador funciona em tênis, padel, platform tennis e pickleball. A mesma máquina pode se mover entre as quadras ao longo do dia, e os recursos de classificação de imagem do YOLO o mantêm funcionando corretamente onde quer que ele seja colocado.

Fig 3. Volley uses Ultralytics YOLO for real-time player and ball tracking across racquet sports

Fig 3. A Volley usa Ultralytics YOLO para rastreamento de jogadores e bolas em tempo real em esportes de raquete.

Essa consciência em tempo real impulsiona o que os jogadores realmente veem. Em uma sessão de 20 minutos, a IA da Volley avalia as rebatidas, o movimento e a seleção de jogadas de um jogador. Em seguida, ela produz uma Avaliação de Habilidade Volley objetiva e uma análise detalhada de cada tacada do jogo.

O mesmo pipeline remodela a forma como os jogadores treinam. O treinador lança bolas com base em onde o jogador está na quadra, para que ele possa praticar o trabalho de pés e padrões como Saque + 1 de forma totalmente sem usar as mãos.

Engenharia da próxima geração de esportes de raquete#

À medida que a Volley se expande, a empresa está focada em tornar o treinamento de esportes de raquete tão mensurável e baseado em dados quanto os sistemas que transformaram o golfe. Ao unir visão computacional em tempo real com avaliações de habilidade objetivas, ela está ajudando os clubes a deixarem de apenas operar quadras para ativamente desenvolver jogadores.

Os Ultralytics YOLO models continuam a impulsionar este trabalho. O Volley executa o seu pipeline de produção com Ultralytics YOLO11 hoje e já começou a explorar Ultralytics YOLO26, a próxima geração de modelos de visão em tempo real, enquanto leva um treino responsivo e rico em dados a mais jogadores e clubes.

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Perguntas frequentes

  • Os repositórios do Ultralytics YOLO são distribuídos sob a Licença AGPL-3.0 por padrão. Esta licença aprovada pela OSI foi projetada para estudantes, pesquisadores e entusiastas, promovendo a colaboração aberta e exigindo que qualquer software que use componentes da AGPL-3.0 também seja de código aberto. Embora isso garanta transparência e promova a inovação, pode não se alinhar com casos de uso comercial.

    Se o seu projeto envolve incorporar o software e modelos de IA da Ultralytics em produtos ou serviços comerciais e você deseja evitar os requisitos de código aberto da AGPL-3.0, uma Licença Enterprise é a solução ideal.

    Os benefícios da Licença Enterprise incluem:

    • Flexibilidade comercial: Modifique e incorpore o código-fonte e os modelos do Ultralytics YOLO em produtos proprietários sem precisar aderir ao requisito da AGPL-3.0 de abrir o código-fonte do seu projeto.
    • Desenvolvimento proprietário: Obtenha total liberdade para desenvolver e distribuir aplicações comerciais que incluam código e modelos do Ultralytics YOLO.

    Para garantir uma integração perfeita e evitar restrições da AGPL-3.0, solicite uma Licença Enterprise da Ultralytics usando o formulário fornecido. Nossa equipe o ajudará a adaptar a licença às suas necessidades específicas.

  • O modelo que você escolher depende dos requisitos do seu projeto, incluindo desempenho, precisão, destino de implantação e limitações de hardware. Para a maioria dos novos projetos, o Ultralytics YOLO26 é o ponto de partida recomendado porque oferece as melhorias mais recentes em velocidade, precisão, capacidade de exportação e suporte multitarefa.

    Famílias de modelos YOLO anteriores permanecem disponíveis para equipes com fluxos de trabalho existentes ou requisitos de compatibilidade.

    Se você está começando do zero, escolha o YOLO26 primeiro e, em seguida, faça benchmarks com variantes menores ou maiores para encontrar o equilíbrio certo de velocidade e precisão para o seu ambiente de implantação.

  • Os modelos Ultralytics YOLO são uma família de modelos de visão computacional para tarefas como detecção de objetos, segmentação, classificação, estimativa de pose e detecção de objetos orientados. O YOLO26 é a versão estável mais recente e é recomendado para a maioria dos novos projetos. Versões anteriores do YOLO permanecem disponíveis para equipes com fluxos de trabalho existentes ou requisitos de compatibilidade.

  • Os modelos Ultralytics YOLO são arquiteturas de visão computacional desenvolvidas para analisar dados visuais de imagens e vídeos. Esses modelos podem ser treinados para tarefas que incluem detecção de objetos, classificação, estimativa de pose, rastreamento, segmentação de instâncias e detecção de objetos orientados.

    A família mais recente de modelos Ultralytics YOLO é o YOLO26, com versões anteriores do YOLO disponíveis para fluxos de trabalho existentes.

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