Ultralytics YOLO modellerini kullanarak golf toplarını izleme

Golf her zamankinden daha fazla kişiye ulaşıyor. 2024'te ABD'de tahminen 138 milyon kişi bu sporla bir şekilde ilgilendi ve 47,2 milyon kişi sahada ya da sürüş alanları ve simülatörler gibi saha dışı seçeneklerde golf oynadı.

Katılım ve ilgi artmaya devam ettikçe golfçüler antrenman, geri bildirim ve performans takibi için daha iyi araçlar bekliyor. Bunun nedeni, oyunla ilgili net içgörüler sunulduğunda golfün genellikle daha keyifli olmasıdır.

Şekil 1. Dünya genelinde milyonlarca kişi golf oynuyor.

Tee'den yapılan uzun bir vuruşla topa vurduğunu ve topun tam olarak nasıl havalandığını, nereye indiğini ve sola mı yoksa sağa mı kavis çizdiğini bilmek istediğini düşün. Modern top izleme ve analiz sistemleri işte bu noktada fark yaratabilir.

Bu top izleme sistemlerinin temelinde, görsel verileri işleyen bir yapay zekâ (AI) dalı olan bilgisayarlı görü yer alır. Bilgisayarlı görü sistemleri, topun hareketini gerçek zamanlı algılayıp izlemek için yüksek hızlı kameralar ve Ultralytics YOLO11 ile daha yeni Ultralytics YOLO26 gibi derin öğrenme modelleri kullanır.

Top kare kare tespit edilip takip edildikten sonra konumları; uçuş rotasını haritalamak, düşeceği yeri tahmin etmek ve hız, fırlatma açısı ile spin gibi ayrıntıları hesaplamak için kullanılabilir. Böylece daha iyi antrenman, koçluk ve izleme deneyimi için anında geri bildirim sağlanır.

Bu makalede, golf topu takibinde bilgisayarlı görü ve Ultralytics YOLO modellerinin nasıl kullanılabileceğini inceleyeceğiz.

Golf topu takip teknolojilerinin türleri#

Golf topu takibinde bilgisayarlı görüye geçmeden önce, golf toplarını takip etmenin diğer birkaç yoluna kısaca göz atalım.

Yöntemlerden biri akıllı golf topları kullanmaktır. Akıllı golf topları; dahili sensörler, Bluetooth bağlantısı, RFID etiketleri ve hatta GPS tabanlı konum sistemleriyle donatılmış donanım aygıtlarıdır.

Bu özellikler hassas takip ve performans izleme olanağı sağlar. Ancak pil ömrünün sınırlı olması, dayanıklılık sorunları ve akıllı golf toplarının standart golf topları gibi hissettirip hissettirmediğine dair endişeler gibi ödünleri de beraberinde getirir.

Akıllı topların yanı sıra harici takip sistemleri de popülerlik kazanıyor. Örneğin radar tabanlı fırlatma monitörleri ve yüksek hızlı optik kamera düzenekleri; topun uçuşu, yörüngesi ve spini hakkında ayrıntılı verileri yüksek doğrulukla yakalayarak her seviyeden golfçüye önemli içgörüler sunabilir.

Şekil 2. Golf topu takibine bir örnek. (Kaynak)

Görü yapay zekâsını golf analitiğine entegre etme#

Bilgisayarlı görü, harici izlemeye başka bir harika örnektir. Özellikle YOLO11 ve YOLO26 gibi modeller; nesne algılama, örnek segmentasyonu, poz tahmini ve nesne izleme gibi bilgisayarlı görü görevlerini destekler. Bu yetenekler bir araya geldiğinde topu bulmak, onu kare kare izlemek, vuruşları otomatik olarak takip etmek ve standart kamera görüntülerinden faydalı performans öngörüleri elde etmek kolaylaşır.

Bu tür içgörüler; mobil uygulamalar, Garmin giyilebilir cihazları (oyunları ve vuruşları takip eden GPS saatleri gibi) ve golf simülatörü platformları da dâhil olmak üzere daha geniş bağlantılı ekosistemlere entegre edilebilir. Böylece golfçüler verilerini kolayca kaydedebilir, zaman içindeki performanslarını inceleyebilir ve farklı cihazlarda içgörülere erişebilir.

Bu yöntemlerin popüler olmasının bir başka nedeni de golfçülerin zaten güvendiği toplarla çalışmalarıdır. Birçok sistem Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade ve Srixon gibi üst segment golf markalarıyla uyumludur ve standart, yüksek performanslı üretan toplarla iyi çalışır. Böylece oyuncular ekipmanlarını değiştirmeden gelişmiş takip özelliklerinden yararlanabilir.

Golf topu takibinde Ultralytics YOLO modellerini kullanma#

Ultralytics YOLO modelleri, COCO gibi popüler veri kümeleriyle eğitilmiş ve önceden eğitilmiş bilgisayarlı görü modelleri olarak sunulur. Bu sayede insan, araba, bisiklet ve hayvan gibi çeşitli gündelik nesneleri kutudan çıktığı hâliyle algılayabilirler. Bu özellikleri onları çok çeşitli gerçek dünya uygulamaları için iyi bir başlangıç noktası hâline getirir.

Ancak modeller, özellikle hedefin küçük, hızlı ve gözden kaçması kolay olduğu golf topu takibi için kendi verilerin üzerinde özel olarak eğitilebilir. Golf toplarını algılayıp izlemek üzere bir Ultralytics YOLO modeli eğitmek istiyorsan ilk adım, uygun bir veri kümesi toplamak veya bulmaktır.

Bu işlem genellikle topun her karede etiketlendiği golf vuruşu videolarını veya görüntülerini içerir. Ardından model, farklı ışık koşullarında, arka planlarda ve kamera açılarında topu güvenilir biçimde algılamayı öğrenmesi için ince ayardan geçirilebilir.

Ultralytics Python paketi, veri yükleme, model eğitimi, doğrulama ve dağıtım için basit araçlar sunarak eğitim sürecini kolaylaştırır. Model eğitildikten sonra yeni videolardaki golf toplarını kare kare algılayabilir.

YOLO modelinin kendisinin zaman içinde nesneleri izlemediğini unutmamak önemlidir. İzleme bunun yerine Ultralytics Python paketi tarafından sağlanır; bu paket, YOLO algılamalarını BoT-SORT ve ByteTrack gibi çoklu nesne izleme algoritmalarıyla birleştirir.

Bu takipçiler, genellikle Kalman filtrelerine dayalı hareket tahminini (geçmiş hareketleri ve gürültülü ölçümleri kullanarak bir nesnenin sonraki konumunu tahmin eden matematiksel bir model) kullanarak topun bir sonraki karede nerede görünmesi gerektiğini hesaplar ve kareler boyunca tutarlı bir kimliği korur. Bu kurulumla sistem, top hareket ederken, kısa süreliğine diğer nesnelerle örtüşürken, kareden çıkıp daha sonra yeniden görünürken topu takip edebilir.

Tespitleri kararlı yörüngelere dönüştürme#

Bir golf topunu algılayıp takip etmenin daha doğru analitik sonuçlar elde etmeye nasıl yardımcı olduğunu merak ediyor olabilirsin. Basitçe söylemek gerekirse, bu noktaları birleştirmeye benzer.

Her tespit bir noktadır; takip ise bu noktaları birbirine bağlayarak topun havada nasıl hareket ettiğini gösteren düzgün bir yol oluşturur. Bu top yörüngesini elde ettiğinde hız, fırlatma açısı, vuruş şekli ve topun muhtemel iniş noktası gibi önemli vuruş ayrıntılarını tahmin edebilirsin.

Örneğin, hızlı hareket eden küçük nesnelerin fizik bilgisiyle yönlendirilen 3B takibine ilişkin yakın tarihli bir çalışmada araştırmacılar, bir Ultralytics YOLOv8 algılayıcıyı fizik tabanlı bir takip modeliyle birlikte kullandı. Ultralytics YOLOv8, topun her karedeki konumunu belirlemek üzere nesne algılama için kullanılırken hareket modeli topun bir sonraki karede nerede görüneceğini tahmin etti. Böylece sistem hareket bulanıklığı, kısa süreli örtülmeler ve kaçırılan tespitler boyunca takibi sürdürebildi.

Şekil 3. Küçük nesneleri takip etmek için YOLO modellerini ve 3B takibi kullanan bir sistem. (Kaynak)

Bu tür sistemlerin önemli bir avantajı, eskiden profesyonel ekipman gerektiren özelliklerin artık amatör golfçülerin de kullanımına sunulmasıdır. Vuruşlar akıllı telefonlarda, giyilebilir cihazlarda ve simülatör ekranlarında gerçek zamanlı olarak görselleştirilerek anında geri bildirim sağlanır. Bu içgörüler drive vuruşlarından putt vuruşlarına kadar her vuruş için geçerlidir; golfçülerin örüntüleri fark etmesine, golf sopalarını karşılaştırmasına ve daha hızlı gelişmesine yardımcı olur.

Bilgisayarlı görü destekli golf topu takip sistemlerinin artıları ve eksileri#

Bilgisayarlı görünün golf topu takibini nasıl mümkün kıldığını artık daha iyi anladığımıza göre, avantajlarına daha yakından bakalım:

• Gerçek zamanlı geri bildirim: Bu sistemler topun uçuşu, yörüngesi ve iniş konumu hakkında anında veri sunarak golfçülerin vuruşlarında ve vuruş stratejilerinde hemen ayarlama yapmasını sağlar.
• Daha az kayıp top: Topu kesintisiz takip eden sistemler sayesinde golfçüler kayıp topları aramaya daha az zaman harcar. Böylece golf sahasında, antrenman alanında veya fairway'de oyunun genel temposu iyileşir.
• Evrensel uyumluluk: Görü yapay zekâsı sistemleri topun içindeki sensörler yerine kameralarla takip yaptığından Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade ve Srixon gibi üst segment modeller de dâhil olmak üzere genellikle standart golf toplarıyla çalışır.

Bu avantajlara rağmen bilgisayarlı görü tabanlı golf topu takibinin göz önünde bulundurulması gereken bazı sınırlamaları vardır. Dikkate alabileceğin birkaç nokta şöyle:

• Net görüşe bağımlılık: Bu sistemler, görüşü engellenmeyen kamera açıları ve sabit ışık koşulları gerektirir; gölgeler, parlama veya engeller algılama doğruluğunu azaltabilir.
• Uzun veya hızlı vuruşlardaki zorluklar: Çok uzun drive vuruşları veya topun çok yüksek hızları, topun bazen kamera karesinden çıkmasına ve takibin daha az güvenilir olmasına yol açabilir.
• Düzenleyici kısıtlamalar: Bazı bilgisayarlı görü takip sistemlerinin kullanımı, USGA ve PGA Tour müsabaka kuralları kapsamında kısıtlanabilir; bu da sistemlerin resmî turnuvalarda kullanımını sınırlar.

Akıllı golf topu takibinin geleceği#

Daha iyi modeller, sensörler ve cihaz üzerinde daha hızlı işleme sayesinde golf topu takibi hızla gelişiyor. Ultralytics YOLO26 gibi daha yeni mimariler, doğruluk iyileştirmeleri ve daha verimli çıkarım özellikleriyle önceki modelleri temel alıyor; bu da atış alanlarında, simülatörlerde ve antrenman düzeneklerinde kullanılan uç cihazlarda gerçek zamanlı algılamayı daha uygulanabilir hâle getirebilir.

Aynı zamanda takip sistemleri, bilgisayarlı görü ile radar tabanlı fırlatma monitörlerini birleştirerek ve kamera tabanlı top uçuşu verilerine daha zengin sopa ve darbe verileri ekleyerek daha kapsamlı hâle geliyor. Bu araçlar sürüş alanlarına ve mobil uygulamalara yayıldıkça daha fazla golfçü, oynadığı topu değiştirmeden anında geri bildirim alabilir.

Şekil 4. Fırlatma monitörü verilerini kullanan derin öğrenme tabanlı bir golf topu uçuş modeline bakış. (Kaynak)

AI destekli içgörülerin antrenman ve koçluktan sahada karar vermeye kadar golfün daha fazla alanını desteklemeyi sürdüreceği tahmin ediliyor. Takip ve vuruş izi sistemleri geliştikçe golfçüler daha otomatik analizler, kişiselleştirilmiş öneriler ve artırılmış gerçeklik (AR) katmanlarıyla zenginleştirilmiş antrenman araçları bekleyebilir.

Önemli çıkarımlar#

Ultralytics YOLO modelleri ve bilgisayarlı görü, golf toplarının takip edilme şeklini değiştiriyor. Bu teknolojiler doğru yörüngeler oluşturabilir ve faydalı performans içgörüleriyle gerçek zamanlı geri bildirim sunabilir. Bu araçlar radar sistemlerine ve cep telefonlarına bağlandıkça gelişmiş vuruş analizinden daha fazla golfçünün yararlanması kolaylaşıyor.

Yapay zekâyı merak ediyor musun? Aktif topluluğumuza göz at ve üretimde yapay zekâ ile perakendede Görüntü Yapay Zekâsı gibi yenilikleri keşfet. GitHub depomuzu ziyaret et ve lisans seçeneklerimize göz atarak bugün bilgisayarlı görüye başla.