Отслеживание мячей для гольфа с использованием моделей Ultralytics YOLO

Гольф становится доступен всё большему числу людей. В 2024 году, по оценкам, 138 миллионов человек в США так или иначе занимались этим видом спорта, а 47,2 миллиона действительно играли в гольф — на поле или за его пределами, например на тренировочных площадках и в симуляторах.

По мере роста интереса и числа участников игроки в гольф всё чаще ожидают более совершенных инструментов для тренировок, получения обратной связи и отслеживания результатов. Это связано с тем, что играть в гольф часто интереснее, когда есть понятная информация об игре.

Рис. 1. Миллионы людей играют в гольф по всему миру.

Представь, что ты выполняешь драйв — дальний удар с ти — и хочешь точно знать, как летел мяч, где он приземлился и отклонялся ли он влево или вправо. Именно здесь передовые технологии отслеживания мячей и аналитика могут изменить ситуацию.

В основе этих систем отслеживания мячей лежит компьютерное зрение — направление искусственного интеллекта (AI), которое обрабатывает визуальные данные. Системы компьютерного зрения используют высокоскоростные камеры и модели глубокого обучения, такие как Ultralytics YOLO11 и ожидаемая к выпуску Ultralytics YOLO26, чтобы обнаруживать и отслеживать движение мяча в реальном времени.

После обнаружения и отслеживания мяча в каждом кадре его положения можно использовать для построения траектории полёта, прогнозирования места приземления и оценки таких параметров, как скорость, угол запуска и вращение. В результате игроки получают мгновенную обратную связь для более эффективных тренировок, обучения и просмотра игры.

В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение и модели Ultralytics YOLO можно использовать для отслеживания мячей для гольфа. Начнём!

Типы технологий отслеживания мячей для гольфа#

Прежде чем перейти к компьютерному зрению для отслеживания мячей для гольфа, кратко рассмотрим несколько других способов их отслеживания.

Один из методов — использование умных мячей для гольфа. Умные мячи для гольфа — это аппаратные устройства, оснащённые внутренними датчиками, Bluetooth, RFID-метками и даже системами определения местоположения на основе GPS.

Эти функции обеспечивают точное отслеживание и мониторинг результатов. Однако у них есть и компромиссы: ограниченное время работы от батареи, проблемы с долговечностью и сомнения в том, что умные мячи ощущаются так же, как стандартные мячи для гольфа.

Помимо умных мячей, становятся популярными и внешние системы отслеживания. Например, радарные мониторы запуска и высокоскоростные оптические камеры могут с высокой точностью собирать подробные данные о полёте, траектории и вращении мяча, предоставляя важную информацию игрокам любого уровня.

Рис. 2. Пример отслеживания мяча для гольфа. (Источник)

Интеграция Vision AI в аналитику гольфа#

Компьютерное зрение — ещё один отличный пример внешнего отслеживания. В частности, такие модели, как YOLO11 и ожидаемая к выпуску YOLO26, поддерживают задачи компьютерного зрения, включая обнаружение объектов, оценку позы, сегментацию экземпляров и отслеживание объектов. В совокупности эти возможности упрощают обнаружение мяча, его отслеживание в каждом кадре, автоматическую фиксацию ударов и получение полезной информации о результатах на основе обычных видеозаписей с камеры.

Такую информацию также можно подключать к более крупным связанным экосистемам, включая мобильные приложения, носимые устройства Garmin (например, GPS-часы, отслеживающие раунды и удары) и платформы симуляторов гольфа. Это упрощает сохранение данных, анализ результатов с течением времени и доступ к информации на нескольких устройствах.

Ещё одна причина популярности этих методов заключается в том, что они работают с мячами, которым игроки уже доверяют. Многие системы совместимы с премиальными брендами мячей для гольфа, такими как Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade и Srixon, а также хорошо работают со стандартными высокопроизводительными уретановыми мячами. Таким образом, игрокам не нужно менять экипировку, чтобы получить расширенные возможности отслеживания.

Как использовать модели Ultralytics YOLO для отслеживания мячей для гольфа#

Модели Ultralytics YOLO доступны как предварительно обученные модели компьютерного зрения, обученные на популярных наборах данных, таких как COCO, поэтому они сразу могут обнаруживать различные повседневные объекты — людей, автомобили, велосипеды и животных. Это делает их хорошей отправной точкой для широкого спектра реальных приложений.

Однако их также можно дообучать на собственных данных, что особенно важно для отслеживания мячей для гольфа: цель мала, движется быстро, и её легко пропустить. Если ты хочешь обучить модель Ultralytics YOLO обнаруживать и отслеживать мячи для гольфа, первым шагом будет собрать или найти подходящий набор данных.

Обычно это видео или изображения ударов по мячу, на которых мяч размечен в каждом кадре. Затем модель можно дообучить, чтобы она надёжно обнаруживала мяч при разном освещении, на различном фоне и под разными углами съёмки.

Процесс обучения упрощает пакет Ultralytics для Python, который предоставляет простые инструменты для загрузки данных, обучения и валидации моделей, а также развёртывания. После обучения модель сможет обнаруживать мячи для гольфа в каждом кадре новых видео.

Важно помнить, что сама модель YOLO не отслеживает объекты во времени. Вместо этого отслеживание обеспечивает пакет Ultralytics для Python, объединяя результаты обнаружения YOLO с алгоритмами отслеживания нескольких объектов, такими как BoT-SORT и ByteTrack.

Эти трекеры используют прогнозирование движения, часто основанное на фильтрах Калмана (математической модели, которая прогнозирует следующее положение объекта по предыдущему движению и зашумленным измерениям), чтобы оценить, где мяч должен появиться дальше, и сохранять постоянный ID в разных кадрах. Благодаря такой конфигурации система может отслеживать мяч во время движения, его кратковременного перекрытия другими объектами, выхода из кадра и последующего появления.

Преобразование обнаружений в стабильные траектории#

Возможно, ты задаёшься вопросом, как обнаружение и отслеживание мяча для гольфа помогает повысить точность аналитики. Проще говоря, это похоже на соединение точек.

Каждое обнаружение — это одна точка, а отслеживание соединяет их в плавную траекторию, показывающую, как мяч двигался по воздуху. Получив эту траекторию мяча, ты можешь оценить ключевые параметры удара, такие как скорость, угол запуска, форму траектории и вероятное место приземления мяча.

Например, в недавнем исследовании физически обусловленного 3D-отслеживания быстро движущихся малых объектов исследователи объединили детектор Ultralytics YOLOv8 с основанной на физике моделью отслеживания. Ultralytics YOLOv8 использовалась для обнаружения объекта и определения положения мяча в каждом кадре, а модель движения прогнозировала, где он появится дальше. Это помогло системе сохранять отслеживание при размытии в движении, кратковременных перекрытиях и пропущенных обнаружениях.

Рис. 3. Система, использующая модели YOLO и 3D-отслеживание для отслеживания малых объектов. (Источник)

Ключевое преимущество таких систем заключается в том, что возможности, ранее доступные только с профессиональным оборудованием, теперь доступны обычным игрокам в гольф: удары визуализируются в реальном времени на смартфонах, носимых устройствах и экранах симуляторов, обеспечивая мгновенную обратную связь. Эти данные применимы к любому удару — от драйва до патта — и помогают игрокам замечать закономерности, сравнивать клюшки и быстрее совершенствоваться.

Плюсы и минусы использования трекеров мячей для гольфа на основе компьютерного зрения#

Теперь, когда мы лучше понимаем, как компьютерное зрение обеспечивает отслеживание мячей для гольфа, рассмотрим подробнее некоторые его преимущества:

• Обратная связь в реальном времени: эти системы мгновенно предоставляют данные о полёте, траектории и месте приземления мяча, позволяя игрокам сразу корректировать замах и стратегию удара.
• Меньше потерянных мячей: непрерывное отслеживание мяча позволяет игрокам тратить меньше времени на поиск потерянных мячей, что повышает общий темп игры на поле, тренировочной площадке или фервее.
• Универсальная совместимость: поскольку системы Vision AI отслеживают мяч с помощью камер, а не датчиков внутри него, они обычно работают со стандартными мячами для гольфа, включая премиальные модели Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade и Srixon.

Несмотря на эти преимущества, отслеживание мячей для гольфа на основе компьютерного зрения имеет несколько ограничений, которые стоит учитывать. Вот пара важных факторов:

• Зависимость от хорошей видимости: этим системам нужны беспрепятственный обзор камеры и стабильное освещение; тени, блики и препятствия могут снижать точность обнаружения.
• Проблемы с дальними или быстрыми ударами: очень дальние драйвы или чрезвычайно высокая скорость мяча иногда приводят к его выходу за пределы кадра, из-за чего отслеживание становится менее надёжным.
• Нормативные ограничения: использование некоторых систем отслеживания на основе компьютерного зрения может быть ограничено правилами соревнований USGA и PGA Tour, что не позволяет применять их на официальных турнирах.

Будущее умного отслеживания мячей для гольфа#

Технологии отслеживания мячей для гольфа быстро развиваются благодаря более совершенным моделям, датчикам и более быстрой обработке на устройстве. Новые архитектуры, такие как ожидаемая к выпуску Ultralytics YOLO26, развивают предыдущие модели, повышая точность и эффективность инференса, что может сделать обнаружение в реальном времени более практичным на периферийных устройствах, используемых на тренировочных площадках, в симуляторах и тренировочных комплексах.

Одновременно системы отслеживания становятся более комплексными: компьютерное зрение объединяется с радарными мониторами запуска, а данные о полёте мяча, полученные с камеры, дополняются более подробной информацией о клюшке и ударе. По мере распространения этих инструментов на тренировочных площадках и в мобильных приложениях всё больше игроков смогут получать мгновенную обратную связь, не меняя используемый мяч.

Рис. 4. Пример модели полёта мяча для гольфа на основе глубокого обучения и данных монитора запуска. (Источник)

Вероятно, аналитика на основе AI будет и дальше охватывать всё больше аспектов гольфа — от тренировок и обучения до принятия решений на поле. По мере того как системы отслеживания и трейсеры ударов становятся умнее, игроки могут рассчитывать на более автоматизированный анализ, более персонализированные рекомендации и тренировочные инструменты с дополненной реальностью (AR).

Основные выводы#

Модели Ultralytics YOLO и компьютерное зрение меняют подход к отслеживанию мячей для гольфа. Они могут строить точные траектории и предоставлять обратную связь в реальном времени с полезной информацией о результатах. По мере подключения этих инструментов к радарным системам и мобильным телефонам расширенный анализ ударов становится доступнее для большего числа игроков.

Интересуешься AI? Загляни в наше активное сообщество и узнай о таких инновациях, как AI в производстве и Vision AI в розничной торговле. Посети наш репозиторий на GitHub и начни работать с компьютерным зрением уже сегодня, ознакомившись с нашими вариантами лицензирования.