Ultralytics YOLO kullanarak golf toplarını takip etme

Golf, her zamankinden daha fazla insana ulaşıyor. 2024 yılında, ABD'de tahmini 138 milyon kişi bu sporla bir şekilde ilgilendi ve 47,2 milyon kişi golf sahasında veya golf sahası dışındaki seçenekler (örneğin, golf antrenman sahaları ve simülatörler) aracılığıyla golf oynadı. 

Katılım ve ilgi artmaya devam ettikçe, golfçüler antrenman, geri bildirim ve performans takibi için giderek daha iyi araçlar bekliyorlar. Bunun nedeni, net oyun bilgileri olduğunda golfün genellikle daha eğlenceli olmasıdır.

‍

Diyelim ki, tee'den uzun bir vuruş yaptınız ve topun tam olarak nasıl uçtuğunu, nereye düştüğünü ve sola mı sağa mı kıvrıldığını bilmek istiyorsunuz. İşte bu noktada, en son teknolojiye sahip top izleme ve analiz sistemleri fark yaratabilir.

Bu top izleme sistemlerinin temelinde, görsel verileri işleyen yapay zeka (AI) dalı olan bilgisayar görme teknolojisi yer almaktadır. Bilgisayar görme sistemleri, yüksek hızlı kameralar ve derin öğrenme modelleri kullanır. Ultralytics YOLO11 ve yakında piyasaya çıkacak olan Ultralytics gibi detect track . 

Top tespit edilip kare kare izlendikten sonra, pozisyonları uçuşu haritalamak, inişi tahmin etmek ve hız, fırlatma açısı ve dönüş gibi ayrıntıları tahmin etmek için kullanılabilir. Sonuç, daha iyi antrenman, koçluk ve izleme için anında geri bildirimdir.

Bu makalede, bilgisayar görüşü ve Ultralytics YOLO golf topu takibi için nasıl kullanılabileceğini inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Golf topu izleme teknolojilerinin türleri

Golf topu takibi için bilgisayar görüşüne geçmeden önce, golf toplarının takip edilmesinin diğer birkaç yoluna hızlıca göz atalım.

Bir yöntem, akıllı golf topları kullanmaktır. Akıllı golf topları, dahili sensörler, Bluetooth bağlantısı, RFID etiketleri ve hatta GPS tabanlı konum sistemleri ile donatılmış donanım cihazlarıdır.

Bu özellikler, hassas takip ve performans izleme imkanı sunar. Ancak, sınırlı pil ömrü, dayanıklılık sorunları ve akıllı golf toplarının standart golf topları gibi hissedilip hissedilmediği konusundaki endişeler gibi bazı dezavantajları da vardır.

Akıllı topların yanı sıra, harici izleme sistemleri de popüler hale gelmektedir. Örneğin, radar tabanlı atış monitörleri ve yüksek hızlı optik kamera kurulumları, topun uçuşu, yörüngesi ve dönüşü hakkında ayrıntılı verileri yüksek doğrulukla yakalayarak, her seviyedeki golfçülere önemli bilgiler sağlar. 

‍

Görsel Yapay Zeka'yı golf analizine entegre etmek

Bilgisayar görüşü, harici izlemenin bir başka harika örneğidir. Özellikle YOLO11 yakında çıkacak olan YOLO26 gibi modeller, nesne algılama, poz tahmini, örnek segmentasyonu ve nesne izleme gibi bilgisayar görüşü görevlerini destekler. Bu özellikler bir araya geldiğinde, topu tespit etmek, kare kare takip etmek, atışları otomatik olarak izlemek ve standart kamera görüntülerinden yararlı performans bilgileri elde etmek daha kolay hale gelir.

Bu tür bilgiler, mobil uygulamalar, Garmin giyilebilir cihazlar ( track ve vuruşları track GPS saatleri gibi) ve golf simülatör platformları dahil olmak üzere daha büyük bağlantılı ekosistemlere de aktarılabilir. Bu sayede golfçüler verileri kolayca kaydedebilir, zaman içindeki performanslarını inceleyebilir ve birden fazla cihazdan bilgilere erişebilir.

Bu yöntemlerin popüler olmasının bir başka nedeni de, golfçülerin zaten güvendiği toplarla çalışmasıdır. Birçok sistem, Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade ve Srixon gibi premium golf markalarıyla uyumludur ve standart yüksek performanslı üretan toplarla iyi çalışır. Böylelikle oyuncular, ekipmanlarını değiştirmeden gelişmiş izleme özelliğinden yararlanabilirler.

Ultralytics YOLO golf topu takibi için kullanma

Ultralytics YOLO , COCO gibi popüler veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmiş bilgisayar görme modelleri olarak mevcuttur, böylece insanlar, arabalar, bisikletler ve hayvanlar gibi detect gündelik nesneleri kutudan çıktığı gibi detect . Bu, onları çok çeşitli gerçek dünya uygulamaları için iyi bir başlangıç noktası haline getirir. 

Ancak, kendi verilerinizle özel olarak eğitilebilirler, bu da hedef küçük, hızlı ve kaçırılması kolay olan golf topu takibi için özellikle önemlidir. Ultralytics YOLO track toplarını detect track için eğitmek istiyorsanız, ilk adım ilgili veri setini toplamak veya bulmaktır. 

Bu genellikle, her karede topun etiketlendiği golf vuruşlarının videolarını veya görüntülerini içerir. Model daha sonra, farklı aydınlatma koşulları, arka planlar ve kamera açıları arasında detect güvenilir bir şekilde detect öğrenmek için ince ayar yapılabilir.

Eğitim süreci, veri yükleme, model eğitimi, doğrulama ve dağıtım için basit araçlar sağlayan Ultralytics Python ile kolaylaştırılmıştır. Eğitim tamamlandıktan sonra model, yeni videolarda detect toplarını kare kare detect .

YOLO zaman içinde track etmediğini unutmamak önemlidir. Bunun yerine, takip işlemi Ultralytics Python tarafından gerçekleştirilir. Bu paket, YOLOalgılamalarını BoT-SORT ve ByteTrack gibi çoklu nesne takip algoritmalarıyla birleştirir. 

Bu izleyiciler, genellikle Kalman filtrelerine (geçmiş hareketleri ve gürültülü ölçümleri kullanarak bir nesnenin bir sonraki konumunu tahmin eden matematiksel bir model) dayanan hareket tahmini kullanarak topun bir sonraki konumunu tahmin eder ve kareler arasında tutarlı bir kimlik sağlar. Bu yapılandırma ile sistem, topun hareketini takip edebilir, diğer nesnelerle kısa süreli çakışmalarını, kareden çıkmasını ve daha sonra tekrar görünmesini izleyebilir.

Algılamaları kararlı yörüngelere dönüştürme

Golf topunu tespit etmek ve takip etmek nasıl daha doğru analizler yapılmasına yardımcı olur diye merak ediyor olabilirsiniz. Basitçe söylemek gerekirse, bu noktaların birleştirilmesine benzer. 

Her algılama bir nokta oluşturur ve izleme, bunları topun havada nasıl hareket ettiğini gösteren düzgün bir yol olarak birbirine bağlar. Topun yörüngesini belirledikten sonra, hız, fırlatma açısı, atış şekli ve topun düşeceği yer gibi önemli atış detaylarını tahmin edebilirsiniz.

Örneğin, hızlı hareket eden küçük nesnelerin fizik tabanlı 3D izlenmesi üzerine yapılan yakın tarihli bir çalışmada, araştırmacılar bir Ultralytics YOLOv8 algılayıcısını fizik tabanlı bir izleme modeliyleYOLOv8 . Ultralytics YOLOv8 , her karede topun yerini belirlemek için nesne algılama amacıylaYOLOv8 , hareket modeli topun bir sonraki karede nerede görüneceğini tahmin etti. Bu, sistemin hareket bulanıklığı, kısa süreli engellemeler ve algılama hataları track sürdürmesine yardımcı oldu.

‍

‍

Bu tür sistemlerin en önemli avantajı, eskiden profesyonel ekipman gerektiren özelliklerin artık sıradan golfçüler tarafından da kullanılabilmesi ve vuruşların akıllı telefonlar, giyilebilir cihazlar ve simülatör ekranlarında gerçek zamanlı olarak görüntülenerek anında geri bildirim sağlanabilmesidir. Bu bilgiler, sürücülerden putt'lara kadar her vuruş için geçerlidir ve golfçülerin kalıpları tespit etmelerine, golf sopalarını karşılaştırmalarına ve daha hızlı gelişmelerine yardımcı olur.

Bilgisayar görüşü özellikli golf topu takip cihazlarının kullanımıyla ilgili artılar ve eksiler

Bilgisayar görüşünün golf topu takibini nasıl mümkün kıldığını daha iyi anladığımıza göre, şimdi bu teknolojinin bazı avantajlarına daha yakından bakalım:

• Gerçek zamanlı geri bildirim: Bu sistemler, topun uçuşu, yörüngesi ve iniş konumu hakkında anlık veriler sağlayarak golfçülerin vuruş ve atış stratejilerini anında ayarlamalarına olanak tanır.
  
• Daha az top kaybı: Topu sürekli takip ederek , golfçüler kaybolan topları aramak için daha az zaman harcarlar, bu da golf sahasında, antrenman sahasında veya fairway'de oyunun genel hızını artırır.
  
• Evrensel uyumluluk: Vision AI sistemleri, topun içindeki sensörler yerine kameralar kullanarak track , Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade ve Srixon gibi premium modeller dahil olmak üzere standart golf toplarıyla çalışır.

Bu avantajlara rağmen, bilgisayar görüşüne dayalı golf topu takibi konusunda akılda tutulması gereken bazı sınırlamalar vardır. Dikkate alınması gereken birkaç faktör şunlardır:

• Net görüşe bağımlılık: Bu sistemler, engelsiz kamera görüşü ve sabit aydınlatma gerektirir; gölgeler, parlama veya engeller algılama doğruluğunu azaltabilir.
  
• Uzun veya hızlı vuruşlarla ilgili zorluklar: Aşırı uzun vuruşlar veya çok yüksek top hızları bazen kamera çerçevesinden çıkabilir ve izlemeyi daha az güvenilir hale getirebilir.
  
• Yasal kısıtlamalar: Bazı bilgisayar görme izleme sistemleri, USGA ve PGA Tour yarışma kuralları kapsamında kısıtlanabilir ve resmi turnuvalarda kullanımları sınırlandırılabilir.

Akıllı golf topu izleme sistemlerinin geleceği

Golf topu takibi, daha iyi modeller, daha iyi sensörler ve daha hızlı cihaz içi işleme sayesinde hızla ilerliyor. Yakında piyasaya çıkacak Ultralytics gibi yeni mimariler, önceki modelleri temel alarak doğruluk iyileştirmeleri ve daha verimli çıkarımlar sunuyor. Bu sayede, menzil, simülatör ve eğitim kurulumlarında kullanılan uç cihazlarda gerçek zamanlı algılama daha pratik hale geliyor.

Aynı zamanda, bilgisayar görüşü ile radar tabanlı fırlatma monitörlerini birleştirerek, kamera tabanlı top uçuşunu daha zengin kulüp ve darbe verileriyle eşleştirerek izleme sistemleri daha eksiksiz hale geliyor. Bu araçlar golf sahalarına ve mobil uygulamalara yayıldıkça, daha fazla golfçü oynadıkları topu değiştirmeden anında geri bildirim alabilir hale geliyor.

‍

AI destekli içgörüler, antrenman ve koçluktan sahadaki karar verme sürecine kadar golfün daha fazla alanını desteklemeye devam edecek gibi görünüyor. İzleme ve vuruş izleme sistemleri daha akıllı hale geldikçe, golfçüler daha otomatik analizler, daha kişiselleştirilmiş öneriler ve artırılmış gerçeklik (AR) katmanlarıyla geliştirilmiş antrenman araçları bekleyebilirler.

Önemli çıkarımlar

Ultralytics YOLO ve bilgisayar görüşü, golf toplarının izlenme şeklini değiştiriyor. Bu modeller, doğru yörüngeler oluşturabilir ve faydalı performans bilgileriyle gerçek zamanlı geri bildirim sağlayabilir. Bu araçlar radar sistemleri ve cep telefonlarıyla bağlantı kurdukça, gelişmiş vuruş analizi daha fazla golfçü için daha kolay hale geliyor.

AI hakkında merak mı ediyorsunuz? Aktif topluluğumuzu inceleyin ve imalat sektöründe AI ve perakende sektöründe Vision AI gibi yenilikleri keşfedin. GitHub depomuzu ziyaret edin ve lisans seçeneklerimizi inceleyerek bilgisayar görüşü ile bugün çalışmaya başlayın.