15 декабря 2025 года
Узнайте, какYOLO Ultralytics YOLO и компьютерное зрение могут быть использованы для track мячей track в режиме реального времени, обеспечивая мгновенную обратную связь, ключевые статистические данные и более эффективную тренировку.
.webp)
Гольф становится доступным для большего числа людей, чем когда-либо. По оценкам, в 2024 году 138 миллионов человек в США так или иначе были связаны с этим видом спорта, а 47,2 миллиона действительно играли в гольф, либо на поле, либо за его пределами, например, на тренировочных площадках и симуляторах.
По мере роста популярности и интереса к гольфу, игроки все чаще ожидают появления более совершенных инструментов для тренировок, обратной связи и отслеживания результатов. Это связано с тем, что гольф часто становится более увлекательным, когда есть четкое понимание игры.
%20(1)%20(2).webp)
Допустим, вы выполнили удар с ти, длинный удар с ти, и хотите точно знать, как летел мяч, где он приземлился и пошел ли он влево или вправо. Именно в этом случае передовые технологии отслеживания и анализа мяча могут сыграть важную роль.
В основе этих систем отслеживания мяча лежит компьютерное зрение, отрасль искусственного интеллекта (ИИ), которая обрабатывает визуальные данные. Системы компьютерного зрения используют высокоскоростные камеры и модели глубокого обучения, такие как Ultralytics YOLO11 и готовящаяся к выпуску Ultralytics , для detect track движения track в режиме реального времени.
Как только мяч обнаружен и отслеживается кадр за кадром, его положение можно использовать для отображения траектории полета, прогнозирования приземления и оценки таких параметров, как скорость, угол запуска и вращение. Результатом является мгновенная обратная связь для более эффективных тренировок, обучения и просмотра.
В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение иYOLO Ultralytics YOLO могут быть использованы для отслеживания мячей для гольфа. Приступим!
Прежде чем углубиться в тему компьютерного зрения для отслеживания мячей для гольфа, давайте кратко рассмотрим несколько других способов отслеживания мячей для гольфа.
Один из способов — использование «умных» мячей для гольфа. «Умные» мячи для гольфа — это аппаратные устройства, оснащенные внутренними датчиками, Bluetooth-соединением, RFID-метками и даже системами определения местоположения на основе GPS.
Эти функции позволяют точно отслеживать и контролировать результаты. Но они также имеют свои недостатки, в том числе ограниченный срок службы батареи, проблемы с прочностью и сомнения по поводу того, будут ли умные мячи для гольфа ощущаться так же, как стандартные мячи.
Помимо интеллектуальных мячей, все большую популярность приобретают внешние системы отслеживания. Например, радарные мониторы запуска и высокоскоростные оптические камеры могут с высокой точностью фиксировать подробные данные о полете мяча, траектории и вращении, предоставляя важную информацию для игроков в гольф любого уровня.
Компьютерное зрение — еще один отличный пример внешнего отслеживания. В частности, такие модели, как YOLO11 готовящаяся к выпуску YOLO26, поддерживают задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, оценка положения, сегментация экземпляров и отслеживание объектов. В совокупности эти возможности упрощают обнаружение мяча, отслеживание его движения кадр за кадром, автоматическое отслеживание ударов и получение полезной информации о результативности на основе стандартных видеозаписей с камеры.
Такие данные также могут быть подключены к более крупным связанным экосистемам, включая мобильные приложения, носимые устройства Garmin (например, GPS-часы, которые track и удары) и платформы для симуляторов гольфа. Это упрощает для игроков в гольф сохранение данных, анализ результатов за определенный период времени и доступ к аналитической информации с нескольких устройств.
Еще одна причина популярности этих методов заключается в том, что они работают с мячами, которым уже доверяют игроки в гольф. Многие системы совместимы с премиальными брендами гольф-оборудования, такими как Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade и Srixon, и хорошо работают со стандартными высокопроизводительными уретановыми мячами. Таким образом, игроки могут получить расширенные возможности отслеживания без смены оборудования.
YOLO Ultralytics YOLO доступны в виде предварительно обученных моделей компьютерного зрения, обученных на популярных наборах данных, таких как COCO, благодаря чему они могут сразу же detect повседневные объекты, такие как люди, автомобили, велосипеды и животные. Это делает их хорошей отправной точкой для широкого спектра реальных приложений.
Однако их также можно настроить для обучения на ваших собственных данных, что особенно важно для отслеживания мячей для гольфа, где цель маленькая, быстрая и ее легко пропустить. Если вы хотите обучитьYOLO Ultralytics YOLO detect track мячей track , первым шагом будет сбор или поиск соответствующего набора данных.
Обычно это видео или изображения ударов по мячу, на которых мяч помечен в каждом кадре. Затем модель можно настроить, чтобы она научилась надежно detect в различных условиях освещения, на разном фоне и под разными углами камеры.
Процесс обучения оптимизирован с помощью Python Ultralytics Python , который предоставляет простые инструменты для загрузки данных, обучения модели, валидации и развертывания. После обучения модель может detect мячи detect кадр за кадром в новых видеороликах.
Важно помнить, что сама YOLO не track во времени. Вместо этого отслеживание обеспечиваетсяPython Ultralytics Python , который сочетает в себе YOLOпо обнаружению объектов с алгоритмами отслеживания нескольких объектов, такими как BoT-SORT и ByteTrack.
Эти трекеры используют прогнозирование движения, часто основанное на фильтрах Калмана (математическая модель, которая прогнозирует следующее положение объекта на основе прошлого движения и зашумленных измерений), чтобы оценить, где мяч должен появиться в следующий раз, и сохранить постоянный идентификатор во всех кадрах. С помощью этой настройки система может следить за мячом, когда он движется, на мгновение пересекается с другими объектами, покидает кадр и появляется снова позже.
Вы, возможно, задаетесь вопросом, как обнаружение и отслеживание мяча для гольфа помогает проводить более точную аналитику. Проще говоря, это похоже на соединение точек.
Каждое обнаружение представляет собой одну точку, а отслеживание связывает их в плавную траекторию, которая показывает, как мяч двигался в воздухе. Как только вы получили траекторию мяча, вы можете оценить ключевые детали удара, такие как скорость, угол запуска, форма удара и место, где мяч, вероятно, приземлится.
Например, в недавнем исследовании по физически ориентированному 3D-отслеживанию быстро движущихся небольших объектов исследователи соединили Ultralytics YOLOv8 с физической моделью отслеживания. Ultralytics YOLOv8 для обнаружения объектов, чтобы найти мяч в каждом кадре, а модель движения предсказывала, где он появится в следующий раз. Это помогло системе оставаться на track смазывание движения, кратковременные заслонения и пропущенные обнаружения.
.webp)
Ключевым преимуществом таких систем является то, что то, что раньше требовало профессионального оборудования, теперь доступно обычным игрокам в гольф: удары визуализируются в режиме реального времени на смартфонах, носимых устройствах и экранах симуляторов, что позволяет мгновенно получать обратную связь. Эти данные применимы к каждому удару, от драйвов до паттов, помогая игрокам в гольф выявлять закономерности, сравнивать клюшки и быстрее совершенствоваться.
Теперь, когда мы лучше понимаем, как компьютерное зрение позволяет отслеживать мяч для гольфа, давайте подробнее рассмотрим некоторые его преимущества:
Несмотря на эти преимущества, отслеживание мячей для гольфа с помощью компьютерного зрения имеет ряд ограничений, о которых следует помнить. Вот несколько факторов, которые следует учитывать:
Отслеживание мячей для гольфа быстро развивается благодаря усовершенствованным моделям, более качественным датчикам и более быстрой обработке данных на устройствах. Новые архитектуры, такие как готовящаяся к выпуску Ultralytics , основываются на более ранних моделях с улучшенной точностью и более эффективным выводом, что может сделать обнаружение в реальном времени более практичным на периферийных устройствах, используемых на полях, симуляторах и в тренировочных установках.
В то же время системы отслеживания становятся все более совершенными благодаря сочетанию компьютерного зрения с радарными мониторами запуска, соединяя данные о полете мяча, полученные с помощью камеры, с более подробными данными о клюшке и ударе. По мере распространения этих инструментов на тренировочных площадках и в мобильных приложениях все больше игроков в гольф могут получать мгновенную обратную связь, не меняя мяч, которым они играют.
Вероятно, что аналитика на основе искусственного интеллекта будет и дальше поддерживать все больше аспектов гольфа, от тренировок и коучинга до принятия решений на поле. По мере того, как системы отслеживания и анализа ударов становятся все более интеллектуальными, игроки в гольф могут рассчитывать на более автоматизированный анализ, более персонализированные рекомендации и инструменты для тренировок, дополненные наложениями дополненной реальности (AR).
YOLO Ultralytics YOLO и компьютерное зрение меняют подход к отслеживанию мячей для гольфа. Они могут создавать точные траектории и предоставлять обратную связь в режиме реального времени с полезной информацией о производительности. Поскольку эти инструменты подключаются к радиолокационным системам и мобильным телефонам, расширенный анализ ударов становится более доступным для большего числа игроков в гольф.
Интересуетесь искусственным интеллектом? Посетите наше активное сообщество и узнайте о таких инновациях, как ИИ в производстве и Vision AI в розничной торговле. Посетите наш репозиторий GitHub и начните работать с компьютерным зрением уже сегодня, ознакомившись с нашими вариантами лицензирования.
