12 ноября 2025 года
Узнайте, как Vision AI улучшает прогнозирование траектории полета мяча и позволяет получать информацию в режиме реального времени для спорта, робототехники и других интеллектуальных приложений.
Когда ваш любимый баскетболист делает бросок, вы часто можете сказать, попадет ли он в кольцо или промахнется. Как человек, вы можете предсказать это, потому что вы, вероятно, видели различные баскетбольные матчи и знаете, чего ожидать. А теперь представьте себе машину, которая наблюдает за баскетбольным матчем через камеру и пытается понять, попадет ли бросок в кольцо.
Все гораздо сложнее. Воспроизвести визуальный интеллект, который мы развиваем с опытом, не так просто, как кажется. На самом деле, предсказание траектории полета мяча - это увлекательная область исследований, в которой изучается, как машины могут анализировать движение, вращение и угол наклона, чтобы предсказать, куда приземлится мяч.
Еще в 1537 году итальянский математик Никколо Тарталья обнаружил, что пушечное ядро летит дальше всего, если выстрелить под углом 45 градусов. Его выводы легли в основу того, как мы понимаем движение и предсказания сегодня.
Теперь, благодаря достижениям в области информатики и искусственного интеллекта (ИИ), машины могут предсказывать траекторию полета мяча точно и в режиме реального времени. Анализируя такие детали, как положение мяча, его скорость, вращение и угол наклона, системы искусственного интеллекта могут предсказать, куда он приземлится. Это помогает в самых разных областях - от тренировок игроков и анализа спортивных результатов до здравоохранения и робототехники.
В частности, компьютерное зрение - это область искусственного интеллекта, которая помогает машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию из окружающего мира. Именно оно позволяет системам распознавать объекты, отслеживать их перемещение и понимать смысл того, что они видят через камеры или видео.
При использовании моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLO11 и Ultralytics YOLO26, для предсказания траектории полета мяча система может обнаруживать и отслеживать мяч кадр за кадром. Эти визуальные данные дают точную информацию о положении мяча в каждом кадре, которая затем может быть использована для оценки его скорости и направления движения во времени. Модели искусственного интеллекта и различные алгоритмы могут использовать эти данные, чтобы предсказать, куда полетит мяч в следующий момент.
В этой статье мы рассмотрим предсказание траектории полета мяча, различные подходы и роль компьютерного зрения. Давайте начнем!
Помимо того, что предсказание траектории движения шаров является интересной областью исследований, оно способствует развитию практических и эффективных технологий во многих областях. Например, в автономных транспортных средствах предсказание траектории движения позволяет автомобилям предвидеть будущие пути других транспортных средств, велосипедистов и пешеходов. Предсказывая, где эти движущиеся объекты могут оказаться в ближайшие несколько секунд, системы автономного вождения могут принимать более безопасные и эффективные решения, заранее регулируя скорость, меняя полосу движения или избегая возможных столкновений.
Аналогично, в робототехнике прогнозирование траектории движения шаров позволяет машинам с высокой точностью обнаруживать, отслеживать и реагировать на движущиеся объекты. Это особенно полезно для автоматизированных систем, которым необходимо обрабатывать быстро движущиеся объекты в режиме реального времени, например, промышленным роботам или дронам-доставщикам.
Как же на самом деле происходит предсказание траектории полета мяча? Это зависит от используемого метода. В целом, каждый подход направлен на одно и то же: понять, как мяч движется сейчас, и спрогнозировать, куда он полетит в следующий раз.
Вот краткое описание некоторых из используемых подходов:
Далее мы подробно рассмотрим, как работает предсказание траектории полета мяча с помощью компьютерного зрения и какие алгоритмы позволяют это сделать.
Прежде чем мы рассмотрим, какую роль играет компьютерное зрение в предсказании траектории полета мяча и как работают эти системы, давайте разберемся с основами.
Прогнозирование траектории движения мяча обычно включает в себя две основные части: отслеживание и моделирование движения. Алгоритмы отслеживания используются для покадрового слежения за мячом в видео, оценивая, где он появится в следующий момент. Эти методы полезны для краткосрочных прогнозов в реальном времени.
С другой стороны, методы моделирования движения (как правило, с использованием физики или машинного обучения) идут на шаг дальше. Их цель - предсказать весь 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 позволяют точно предсказать траекторию полета мяча в режиме реального времени.
Возможно, вам интересно, почему различие между отслеживанием и прогнозированием имеет значение. Изучая эту тему дальше, вы заметите, что многие алгоритмы отслеживания не просто отслеживают. Они также делают краткосрочные прогнозы о том, где мяч появится в следующий раз.
Например, модели компьютерного зрения, подобные YOLO11, которые поддерживают отслеживание объектов с помощью таких алгоритмов отслеживания, как ByteTrack или SORT, используют данные обнаружения из каждого видеокадра для оценки следующего положения мяча в режиме реального времени. Это помогает системе поддерживать точное отслеживание, даже когда мяч быстро перемещается или становится частично скрытым.
Однако, хотя эти модели отлично справляются с отслеживанием движения, они обычно предсказывают только следующее положение мяча, а не всю траекторию его полета или точку приземления. Вот тут-то и становятся незаменимыми методы моделирования движения.
Другими словами, модель компьютерного зрения сама по себе не может полностью предсказать траекторию движения мяча. Она может определять и отслеживать положение мяча кадр за кадром, но не учитывает физические силы, влияющие на его движение, такие как гравитация, вращение, сопротивление воздуха.
Чтобы сделать точные долгосрочные прогнозы, визуальные данные, полученные с помощью компьютерного зрения, часто комбинируют с методами моделирования движения. Эти методы используют уравнения, основанные на физике, или алгоритмы машинного обучения для анализа движения мяча во времени и прогнозирования его полного пути, включая место приземления.
Алгоритмы отслеживания являются важнейшей частью систем прогнозирования траектории полета мяча. Они оценивают положение и движение мяча во времени, справляясь при этом с такими проблемами, как кратковременная окклюзия (когда мяч временно скрыт от глаз другим объектом).
Далее мы рассмотрим некоторые распространенные алгоритмы отслеживания.
Фильтр Калмана - это 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 реконструкции траекторий движения летательных аппаратов.
Объединяя данные датчиков с моделями движения автомобиля, система может очищать зашумленные данные, точно восстанавливать фактическую траекторию полета и делать краткосрочные прогнозы о том, куда автомобиль направится в следующий момент. Это делает фильтры очень полезными для отслеживания и управления в реальном времени во многих областях.
Хотя фильтр Калмана сам по себе не является алгоритмом компьютерного зрения, он широко используется в системах, основанных на зрении, для отслеживания движущихся объектов, таких как мяч, по видеокадрам. Он работает, предсказывая, где объект появится в следующий раз, сравнивая это предсказание с фактическими данными обнаружения, а затем обновляя свою оценку, чтобы она оставалась точной. Этот непрерывный цикл прогнозирования и коррекции делает его эффективным для отслеживания в реальном времени, даже когда объект ненадолго исчезает из поля зрения или резко меняет скорость.
ByteTrack - это алгоритм отслеживания объектов в реальном времени, используемый для слежения за движущимися объектами, такими как мячи, по видеокадрам. Он работает, обнаруживая объекты в каждом кадре и связывая обнаружения одного и того же объекта во времени, создавая непрерывную последовательность, называемую треклет.
Треклет - это короткая серия кадров, которая показывает, где был объект и как он перемещается. Этот процесс связывания помогает системе сохранять последовательную идентичность каждого объекта на протяжении всего видео.
В отличие от старых методов отслеживания, которые отбрасывают малодостоверные обнаружения, ByteTrack сохраняет и перепроверяет их. Это означает, что он может поддерживать плавное и стабильное отслеживание, даже когда объекты быстро перемещаются, становятся размытыми или на короткое время скрываются. Хотя ByteTrack не является самостоятельным детектором объектов, его часто используют вместе с моделями компьютерного зрения, такими как Ultralytics YOLOv8 или YOLO11, для точного и надежного отслеживания объектов в режиме реального времени.
BoT-SORT - это усовершенствованный алгоритм слежения за несколькими объектами, который улучшает работу систем, отслеживающих движущиеся объекты в видеокадрах. Он основан на ByteTrack и добавляет такие ключевые функции, как компенсация движения камеры и повторная идентификация объектов.
Компенсация движения камеры помогает скорректировать движение камеры, такое как панорамирование или дрожание, а повторная идентификация позволяет системе распознавать и отслеживать один и тот же объект даже после того, как он уходит и снова появляется в поле зрения. Как и ByteTrack, система также используется в сочетании с такими моделями, как YOLOv8 или YOLO11.
Теперь, когда мы увидели, как работает трекинг и как он связан с предсказанием траектории мяча, давайте подробнее рассмотрим основные типы алгоритмов предсказания траектории и методы, используемые для оценки движения мяча.
Кинематическое моделирование на основе физики предсказывает траекторию полета мяча, используя основные законы движения. Для расчета траектории полета мяча учитываются такие факторы, как начальная скорость мяча, угол запуска, гравитация, сопротивление воздуха и вращение. Комбинируя эти факторы, модель оценивает, где будет находиться мяч, с какой скоростью он будет двигаться и в каком направлении в любой момент времени.
Например, в таких видах спорта, как бейсбол или гольф, он помогает предсказать, как далеко и в каком направлении полетит мяч, основываясь на скорости замаха и угле запуска. Несмотря на высокую точность в контролируемой среде, в реальных условиях, таких как ветер, отскоки или взаимодействие игроков, они могут давать ошибки в прогнозировании.
В сочетании с компьютерным зрением методы, основанные на физических моделях, находят практическое применение в спортивной аналитике и судействе. Например, Hawk-Eye - это многокамерная система технического зрения, которая восстанавливает 3D-траекторию мяча в режиме реального времени.
Он использует несколько синхронизированных высокоскоростных камер для захвата 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 необходима для определения линии и анализа результатов.
Регрессионные модели машинного обучения могут предсказывать будущее положение или траекторию мяча, не опираясь на явные физические уравнения. Вместо этого они изучают закономерности на основе таких данных, как положение, скорость, вращение и угол, собранных с помощью видеосистем слежения или датчиков.
В сочетании с алгоритмами отслеживания компьютерного зрения система технического зрения фиксирует положение мяча на всех видеокадрах. Эти данные о положении становятся исходными для регрессионной модели, которая изучает, как меняется движение мяча с течением времени. После обучения модель может предсказать следующее положение мяча или его общий путь, основываясь на том, что она уже наблюдала.
Например, в роботах для настольного тенниса или пинг-понга регрессионные модели, обученные на тысячах отслеженных траекторий, позволяют предсказывать полет и отскок мяча в режиме реального времени. Это позволяет роботу позиционировать себя или быстро реагировать, чтобы поймать или вернуть мяч для пинг-понга или настольного тенниса. Поскольку эти модели обучаются непосредственно на реальных примерах, они часто справляются с непредсказуемыми эффектами, такими как вращение, сопротивление воздуха или контакт с поверхностью, лучше, чем методы, основанные исключительно на физике.
Рекуррентные нейронные сети (RNN ) и сети с долговременной памятью (LSTM) - это модели ИИ, предназначенные для обработки данных, изменяющихся во времени, таких как движение или другая информация временных рядов. Они могут запоминать то, что произошло раньше, что помогает им распознавать паттерны движения и предсказывать, что может произойти дальше.
При прогнозировании траектории полета мяча эти модели изучают, как прошлые положения, скорости и вращения мяча влияют на то, куда он направится в следующий момент. В сочетании с компьютерным зрением и отслеживанием объектов система технического зрения может фиксировать положение мяча в разных кадрах. Затем RNN может использовать эту последовательность положений для предсказания следующего движения или полного пути мяча.
Кроме того, LSTM особенно эффективны, поскольку способны запоминать информацию в течение длительного времени. Это позволяет им отслеживать все движения мяча, даже если он движется быстро или меняет направление.
Недавние исследования позволили продвинуть эту идею на шаг вперед. Ученые разработали иерархические Bi-LSTM-модели, которые могут предсказывать траекторию полета мяча в командных видах спорта, анализируя движения и взаимодействие игроков друг с другом. Эти модели могут даже оценивать положение мяча, когда он временно скрыт или находится вне поля зрения, используя модели поведения игроков, чтобы определить, где мяч может оказаться с наибольшей вероятностью.
Получив более полное представление о компьютерном зрении и прогнозировании траектории движения мяча, давайте рассмотрим его практическое применение в таких областях, как спорт, реабилитация и робототехника.
Понимание того, как движется мяч и куда он приземлится, имеет решающее значение во многих видах спорта. Используя информацию с камер и датчиков, модели искусственного интеллекта могут предсказать траекторию и начальную скорость мяча, помогая спортивным командам предугадывать действия, совершенствовать технику и принимать более разумные решения.
Он также поддерживает тренировки игроков, анализируя такие факторы, как вращение или угол отскока, помогая спортсменам улучшить результаты и избежать травм. Многие передовые системы спортивной подготовки теперь используют прогнозирование траектории полета мяча, чтобы улучшить развитие навыков и стратегию.
Например, исследователи разработали систему компьютерного зрения для теннисных роботов, которая может определять и предсказывать траекторию движения теннисного мяча. Используя стереокамеры и сверточные нейронные сети, система помогает роботу видеть мяч в трех измерениях (оси x, y и z) и более точно реагировать на него во время игры. Это может стать революционным инструментом для подготовки игроков к соревнованиям.
Вот некоторые ключевые преимущества использования систем прогнозирования траектории полета мяча на основе компьютерного зрения:
Хотя прогнозирование траектории полета мяча с помощью компьютерного зрения имеет множество преимуществ, необходимо учитывать и некоторые ограничения. Вот некоторые факторы, которые следует иметь в виду:
Прогнозирование траектории полета мяча с помощью Vision AI объединяет физику, компьютерное зрение и машинное обучение для понимания и прогнозирования движения с поразительной точностью. От анализа спортивных результатов до помощи в восстановлении пациентов и систем промышленной автоматизации - прогнозирование траектории превращает визуальные данные в действенные идеи. По мере того как технологии продолжают развиваться, они прокладывают путь к более умным, быстрым и адаптивным методам, которые повышают производительность, безопасность и эффективность принятия решений.
Станьте частью нашего растущего сообщества и изучите наш репозиторий GitHub для практических ресурсов по ИИ. Чтобы создавать с помощью Vision AI уже сегодня, изучите наши варианты лицензирования. Узнайте, как ИИ в сельском хозяйстве преобразует фермерство и как Vision AI в робототехнике формирует будущее, посетив страницы наших решений.
