Улучшение прогнозирования траектории мяча с помощью vision AI

Когда твой любимый баскетболист бросает по кольцу, ты часто можешь понять, попадёт мяч или промахнётся. Как человек, ты способен предсказывать это, потому что, вероятно, видел разные баскетбольные матчи и знаешь, чего ожидать. А теперь представь машину, которая наблюдает за баскетбольным матчем через камеру и пытается определить, попадёт ли мяч в кольцо.

Это гораздо сложнее. Воспроизвести визуальный интеллект, который мы развиваем благодаря опыту, не так просто, как кажется. На самом деле прогнозирование траектории мяча — увлекательная область исследований, изучающая, как машины могут анализировать движение, вращение и угол, чтобы предсказать, где мяч приземлится.

Рис. 1. Траектория баскетбольного броска. (Источник)

Ещё в 1537 году итальянский математик Никколо Тарталья обнаружил, что пушечное ядро пролетает дальше всего, если его выпустить под углом 45 градусов. Его открытия заложили основу современного понимания движения и прогнозирования.

Сегодня, благодаря достижениям в области информатики и искусственного интеллекта (AI), машины могут точно прогнозировать траекторию мяча в реальном времени. Анализируя такие параметры, как положение, скорость, вращение и угол мяча, системы AI могут предсказать, где он приземлится. Это помогает решать задачи от обучения игроков и анализа результатов до здравоохранения и робототехники.

В частности, компьютерное зрение — это область AI, которая помогает машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию из окружающего мира. Благодаря ему системы могут распознавать объекты, отслеживать их движение и понимать увиденное через камеры или видео.

При прогнозировании траектории мяча модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 и Ultralytics YOLO26, помогают системе обнаруживать и отслеживать мяч от кадра к кадру. Эти визуальные данные предоставляют точную информацию о положении мяча в каждом кадре, которую затем можно использовать для оценки его скорости и направления во времени. После этого модели AI и различные алгоритмы могут использовать эти данные, чтобы предсказать, куда мяч направится дальше.

В этой статье мы рассмотрим прогнозирование траектории мяча, различные используемые подходы и роль компьютерного зрения. Начнём!

Важность прогнозирования траектории мяча#

Помимо того что прогнозирование траектории мяча представляет интерес для исследований, оно способствует разработке практичных и значимых технологий во многих областях. Например, в автономных транспортных средствах прогнозирование траекторий позволяет автомобилям предугадывать будущие пути других автомобилей, велосипедистов и пешеходов. Прогнозируя, где эти движущиеся объекты окажутся в следующие несколько секунд, системы беспилотного вождения могут принимать более безопасные и эффективные решения: регулировать скорость, менять полосы или заранее избегать возможных столкновений.

Аналогично, в робототехнике прогнозирование траектории мяча позволяет машинам с высокой точностью обнаруживать, отслеживать и обрабатывать движущиеся объекты. Это особенно полезно в автоматизированных системах, которым необходимо работать с быстро движущимися объектами в реальном времени, например в промышленных роботах или дронах доставки.

Обзор принципов прогнозирования траектории мяча#

Итак, как именно работает прогнозирование траектории мяча? Это зависит от используемого метода. В целом каждый подход решает одну и ту же задачу: понять, как мяч движется сейчас, и спрогнозировать, куда он направится дальше.

Вот краткий обзор некоторых используемых подходов:

• Моделирование на основе физики: этот подход использует законы движения и аэродинамики, чтобы рассчитать, как такие факторы, как скорость, угол запуска, гравитация и сопротивление воздуха, влияют на траекторию полёта мяча.
• Модели машинного обучения: эти модели анализируют большие наборы данных о движении, чтобы изучить закономерности перемещения мяча и делать точные прогнозы без опоры на явно заданные физические уравнения.
• Прогнозирование на основе компьютерного зрения: этот метод использует видеозапись для обнаружения и отслеживания мяча от кадра к кадру, создавая визуальные данные, которые помогают алгоритмам оценивать его скорость, направление и будущее положение.
• Системы на основе датчиков: эти системы используют данные датчиков движения, радара или инфракрасных камер для точного измерения положения, скорости и вращения мяча в реальном времени.
• Гибридные методы: они объединяют два или более подхода. Например, компьютерное зрение можно интегрировать с моделированием на основе физики, чтобы повысить точность и надёжность прогнозирования траектории.

Далее мы подробнее рассмотрим, как работает прогнозирование траектории мяча на основе компьютерного зрения и какие алгоритмы делают его возможным.

Основы прогнозирования траектории мяча#

Прежде чем рассмотреть роль компьютерного зрения в прогнозировании траектории мяча и принципы работы таких систем, разберём основные понятия.

Прогнозирование траектории мяча обычно состоит из двух основных частей: отслеживания и моделирования движения. Алгоритмы отслеживания используются для сопровождения мяча от кадра к кадру в видео и оценки того, где он появится дальше. Эти методы полезны для краткосрочных прогнозов в реальном времени.

Моделирование движения, с другой стороны, делает следующий шаг: такие методы обычно используют физику или машинное обучение и стремятся предсказать полный путь мяча, включая место его приземления.

Проще говоря, отслеживание определяет текущее положение и движение мяча, а моделирование использует эту информацию для оценки его будущей траектории и точки приземления. Вместе они обеспечивают точное прогнозирование траектории мяча в реальном времени.

Подробнее об отслеживании и моделировании движения#

Возможно, ты задаёшься вопросом, почему важно различать отслеживание и прогнозирование. По мере дальнейшего изучения этой темы ты заметишь, что многие алгоритмы отслеживания не просто сопровождают объект. Они также делают краткосрочные прогнозы о том, где мяч появится дальше.

Например, модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, поддерживающие отслеживание объектов с помощью алгоритмов вроде ByteTrack или SORT, используют данные обнаружения из каждого видеокадра, чтобы в реальном времени оценивать следующее положение мяча. Это помогает системе сохранять точность отслеживания, даже когда мяч быстро движется или частично скрыт.

Однако, хотя эти модели отлично отслеживают движение, обычно они прогнозируют только следующее положение мяча, а не всю траекторию его полёта или точку приземления. Именно здесь методы моделирования движения становятся необходимыми.

Иными словами, сама по себе модель компьютерного зрения не может полностью предсказать траекторию мяча. Она может обнаруживать и отслеживать положение мяча от кадра к кадру, но не учитывает физические силы, влияющие на его движение, такие как гравитация, вращение, лобовое сопротивление или сопротивление воздуха.

Рис. 2. Пример обнаружения и сегментации мяча с использованием Ultralytics YOLO11. (Источник)

Для точного долгосрочного прогнозирования визуальные данные компьютерного зрения часто объединяют с методами моделирования движения. Эти методы используют либо уравнения физики, либо алгоритмы машинного обучения, чтобы анализировать движение мяча во времени и прогнозировать его полный путь, включая место приземления.

Распространённые алгоритмы отслеживания мяча в компьютерном зрении#

Алгоритмы отслеживания — важнейшая часть систем прогнозирования траектории мяча. Они оценивают положение и движение мяча во времени, справляясь с такими проблемами, как кратковременное перекрытие (когда другой объект временно скрывает мяч из виду).

Далее мы рассмотрим несколько распространённых алгоритмов отслеживания.

Фильтр Калмана#

Фильтр Калмана — математический алгоритм, используемый для оценки положения и скорости объекта во времени, даже если измерения зашумлены или неполны. Например, NASA использовало фильтры Калмана для отслеживания и восстановления траекторий летательных аппаратов.

Объединяя данные датчиков с моделями движения аппарата, система может очистить зашумленные данные, точно восстановить фактическую траекторию полёта и делать краткосрочные прогнозы о дальнейшем движении аппарата. Благодаря этому фильтры очень полезны для отслеживания и управления в реальном времени во многих областях.

Сам по себе фильтр Калмана не является алгоритмом компьютерного зрения, но его часто используют в системах на основе зрения для отслеживания движущихся объектов, например мяча, в видеокадрах. Он прогнозирует, где объект появится дальше, сравнивает этот прогноз с фактическими данными обнаружения, а затем обновляет оценку, чтобы сохранять точность. Этот непрерывный цикл прогнозирования и коррекции эффективен для отслеживания в реальном времени, даже когда объект ненадолго исчезает из виду или внезапно меняет скорость.

ByteTrack#

ByteTrack — алгоритм отслеживания объектов в реальном времени, используемый для сопровождения движущихся объектов, например мячей, в видеокадрах. Он обнаруживает объекты в каждом кадре и связывает обнаружения одного и того же объекта во времени, создавая непрерывную последовательность, называемую tracklet.

Tracklet — это короткая серия кадров, показывающая, где находился объект и как он перемещался. Этот процесс связывания помогает системе сохранять неизменную идентичность каждого объекта на протяжении всего видео.

В отличие от более старых методов отслеживания, которые отбрасывают обнаружения с низкой уверенностью, ByteTrack сохраняет их и проверяет повторно. Благодаря этому он может поддерживать плавное и стабильное отслеживание, даже когда объекты быстро движутся, становятся размытыми или ненадолго скрываются. Хотя ByteTrack сам по себе не является детектором объектов, его часто используют вместе с моделями компьютерного зрения, такими как Ultralytics YOLOv8 или YOLO11, для точного и надёжного отслеживания объектов в реальном времени.

BoT-SORT#

BoT-SORT — усовершенствованный алгоритм отслеживания нескольких объектов, который улучшает сопровождение движущихся объектов в видеокадрах. Он основан на ByteTrack и добавляет такие ключевые функции, как компенсация движения камеры и повторная идентификация объектов.

Компенсация движения камеры помогает корректировать такие перемещения камеры, как панорамирование или дрожание, а повторная идентификация позволяет системе распознавать и продолжать отслеживать тот же объект после его исчезновения и повторного появления в кадре. Как и ByteTrack, BoT-SORT используют вместе с такими моделями, как YOLOv8 или YOLO11.

Распространённые методы прогнозирования траектории#

Теперь, когда мы рассмотрели принцип работы отслеживания и его связь с прогнозированием траектории мяча, подробнее изучим основные типы алгоритмов и методов прогнозирования траектории, используемых для оценки движения мяча.

Кинематическое моделирование на основе физики#

Кинематическое моделирование на основе физики прогнозирует траекторию мяча с использованием основных законов движения. Оно учитывает такие факторы, как начальная скорость мяча, угол запуска, гравитация, сопротивление воздуха и вращение, чтобы рассчитать траекторию полёта. Объединяя эти факторы, модель оценивает, где окажется мяч, с какой скоростью он будет двигаться и в каком направлении в каждый момент времени.

Например, в таких видах спорта, как бейсбол или гольф, оно помогает предсказать, как далеко и в каком направлении полетит мяч, исходя из скорости замаха и угла запуска. Хотя в контролируемых условиях этот метод очень точен, он может испытывать трудности с непредсказуемыми условиями реального мира, такими как ветер, отскоки или взаимодействие с игроками, что приводит к ошибкам прогнозирования.

В сочетании с компьютерным зрением методы на основе физических моделей находят практическое применение в спортивной аналитике и судействе. Например, Hawk-Eye — многокамерная система компьютерного зрения, которая в реальном времени восстанавливает трёхмерную траекторию мяча.

Она использует несколько синхронизированных высокоскоростных камер для фиксации положения мяча с разных углов и применяет триангуляцию, кинематические уравнения и методы интерполяции для оценки его траектории. Такая интеграция обеспечивает точное отслеживание и принятие решений в таких видах спорта, как теннис, крикет и футбол, где точность траектории важна для определения попадания мяча и анализа результатов.

Регрессионные модели машинного обучения#

Регрессионные модели машинного обучения могут прогнозировать будущее положение или траекторию мяча без явных физических уравнений. Вместо этого они изучают закономерности на основе таких данных, как положение, скорость, вращение и угол, полученных с помощью систем отслеживания на основе видео или датчиков.

В сочетании с алгоритмами отслеживания компьютерного зрения система зрения фиксирует положение мяча в видеокадрах. Эти данные о положении становятся входными данными для регрессионной модели, которая изучает, как движение мяча меняется со временем. После обучения модель может прогнозировать следующее положение мяча или его общую траекторию на основе уже полученных наблюдений.

Например, применительно к роботам для настольного тенниса или системам роботов для пинг-понга было показано, что регрессионные модели, обученные на тысячах отслеженных траекторий, могут в реальном времени прогнозировать полёт и характер отскока мяча. Это позволяет роботу быстро занять позицию или отреагировать, чтобы поймать или отбить мяч для пинг-понга или настольного тенниса. Поскольку эти модели обучаются непосредственно на примерах из реального мира, они часто лучше чисто физических методов справляются с непредсказуемыми эффектами, такими как вращение, сопротивление воздуха или контакт с поверхностью.

Рис. 3. Как робот для пинг-понга прогнозирует траекторию мяча. (Источник)

Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети с долговременной краткосрочной памятью (LSTM)#

Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети с долговременной краткосрочной памятью (LSTM) — это модели AI, предназначенные для обработки данных, меняющихся во времени, например информации о движении или других временных рядов. Они могут помнить, что происходило ранее, благодаря чему распознают закономерности движения и прогнозируют, что может произойти дальше.

При прогнозировании траектории мяча эти модели изучают, как его предыдущие положения, скорости и вращения влияют на дальнейшее движение. В сочетании с компьютерным зрением и отслеживанием объектов система зрения может фиксировать положения мяча в разных кадрах. Затем RNN использует эту последовательность положений, чтобы предсказать следующее движение мяча или его полный путь.

Кроме того, LSTM особенно эффективны, поскольку способны сохранять информацию в течение более длительных периодов. Это позволяет им отслеживать всё движение мяча, даже когда он быстро перемещается или меняет направление.

Недавние исследования развили эту идею ещё дальше. Учёные разработали иерархические модели Bi-LSTM, которые могут прогнозировать траектории мяча в командных видах спорта, анализируя перемещения игроков и их взаимодействие друг с другом. Эти модели могут даже оценивать положение мяча, когда он временно скрыт или находится вне поля зрения, используя закономерности поведения игроков, чтобы определить наиболее вероятное местоположение мяча.

Практическое применение прогнозирования траектории мяча#

Теперь, когда мы лучше понимаем компьютерное зрение и прогнозирование траектории мяча, рассмотрим его практическое применение в таких областях, как спорт, реабилитация и робототехника.

Прогнозирование траектории мяча в спорте#

Понимание того, как движется мяч и где он приземлится, крайне важно во многих видах спорта. Используя информацию с камер и датчиков, модели AI могут прогнозировать траекторию и начальную скорость мяча, помогая спортивным командам предугадывать игровые эпизоды, совершенствовать технику и принимать более продуманные решения.

Это также помогает тренировать игроков: анализировать такие факторы, как вращение или угол выпуска мяча, чтобы спортсмены улучшали результаты и избегали травм. Многие передовые системы спортивной подготовки уже используют прогнозирование траектории мяча для развития навыков и совершенствования стратегии.

Например, исследователи разработали систему компьютерного зрения для теннисных роботов, которая может обнаруживать и прогнозировать траекторию теннисного мяча. Используя стереокамеры и свёрточные нейронные сети, система помогает роботу видеть мяч в трёх измерениях (по осям x, y и z) и точнее реагировать во время игры. Это может стать революционным инструментом для подготовки игроков к соревнованиям.

Рис. 4. Красным показана смоделированная траектория, синим — прогноз траектории мяча роботом. (Источник)

Плюсы и минусы прогнозирования траектории мяча на основе компьютерного зрения#

Вот несколько ключевых преимуществ систем прогнозирования траектории мяча на основе компьютерного зрения:

• Прогнозирование в реальном времени: эти системы могут мгновенно и точно предсказывать будущую траекторию мяча, даже на высокой скорости.
• Неинвазивность: они могут работать только с видеоданными, без физических датчиков или маркеров.
• Масштабируемость и адаптивность: системы прогнозирования траектории мяча на основе зрения можно применять в разных видах спорта и условиях, используя стандартные конфигурации камер.

Хотя прогнозирование траектории мяча на основе компьютерного зрения имеет множество преимуществ, необходимо учитывать и некоторые ограничения. Вот несколько факторов, о которых стоит помнить:

• Проблемы с перекрытием: прогнозы часто становятся менее точными, когда мяч скрыт за игроками или другими объектами.
• Проблемы с освещением и видимостью: производительность таких систем может снижаться при плохом освещении или на сложном фоне, например ночью.
• Высокие вычислительные требования: обработка видео с высокой частотой кадров и моделей глубокого обучения требует мощного оборудования, которое может быть дорогим.

Основные выводы#

Прогнозирование траектории мяча с помощью Vision AI объединяет физику, компьютерное зрение и машинное обучение, чтобы с высокой точностью понимать и прогнозировать движение. От анализа спортивных результатов до помощи в восстановлении пациентов и промышленных системах автоматизации — прогнозирование траектории превращает визуальные данные в практические выводы. По мере развития технологий этот подход открывает путь к более интеллектуальным, быстрым и адаптивным методам, повышающим результативность, безопасность и качество принятия решений.

Присоединяйся к нашему растущему сообществу и изучай наш репозиторий на GitHub, где собраны практические ресурсы по AI. Чтобы уже сегодня создавать решения с Vision AI, изучи наши варианты лицензирования. Узнай, как AI в сельском хозяйстве меняет фермерство и как Vision AI в робототехнике формирует будущее, посетив страницы наших решений.