Ultralytics YOLO modellerini kullanarak golf toplarını izleme

Golf her zamankinden daha fazla insana ulaşıyor. 2024 yılında ABD'de tahminen 138 milyon kişi bu sporla bir şekilde ilgilendi ve 47,2 milyon kişi gerek bir golf sahasında gerekse sürüş menzilleri ve simülatörler gibi saha dışı seçeneklerle bizzat golf oynadı.

Katılım ve ilgi artmaya devam ettikçe, golfçüler antrenman, geri bildirim ve performans takibi için giderek daha iyi araçlar bekliyor. Bunun nedeni, net oyun içgörüleri olduğunda golfün genellikle daha eğlenceli hale gelmesidir.

Şekil 1. Dünya genelinde milyonlarca insan golf oynuyor.

Diyelim ki bir vuruş yaptın, tee üzerinden uzun bir atış gerçekleştirdin ve topun tam olarak nasıl uçtuğunu, nereye indiğini, sola mı yoksa sağa mı kavis aldığını bilmek istiyorsun. İşte en son teknoloji top takibi ve analitiği burada fark yaratabilir.

At the core of these ball tracking systems is computer vision, a branch of artificial intelligence (AI) that processes visual data. Computer vision systems use high-speed cameras and deep learning models, such as Ultralytics YOLO11 and the upcoming Ultralytics YOLO26, to detect and track ball movement in real time.

Top kare kare algılanıp takip edildikten sonra, konumları uçuşu haritalamak, inişi tahmin etmek ve hız, fırlatma açısı ve spin gibi ayrıntıları hesaplamak için kullanılabilir. Sonuç, daha iyi antrenman, koçluk ve izleme için anlık geri bildirimdir.

Bu makalede, bilgisayarlı görü ve Ultralytics YOLO modellerinin golf topu takibi için nasıl kullanılabileceğini keşfedeceğiz. Hadi başlayalım!

Link to this sectionGolf topu takip teknolojilerinin türleri#

Golf topu takibi için bilgisayarlı görüye dalmadan önce, golf toplarının takip edildiği diğer birkaç yönteme kısaca göz atalım.

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

Bu özellikler hassas takip ve performans izlemeye olanak tanır. Ancak sınırlı pil ömrü, dayanıklılık zorlukları ve akıllı golf toplarının standart golf topları gibi hissedilip hissedilmediğine dair endişeler gibi dezavantajları da vardır.

Akıllı topların ötesinde, harici takip sistemleri de popüler hale geliyor. Örneğin, radar tabanlı fırlatma monitörleri ve yüksek hızlı optik kamera kurulumları, top uçuşu, yörünge ve spin hakkında yüksek doğrulukla ayrıntılı veriler yakalayabilir ve tüm seviyelerdeki golfçüler için önemli bilgiler sağlar.

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

Link to this sectionVision AI'ın golf analitiğine entegre edilmesi#

Bilgisayarlı görü, harici takibin bir başka harika örneğidir. Özellikle YOLO11 ve yakında çıkacak olan YOLO26 gibi modeller; nesne algılama, poz tahmini, örnek segmentasyonu ve nesne takibi gibi bilgisayarlı görü görevlerini destekler. Bu yetenekler birlikte, topu fark etmeyi, kare kare takip etmeyi, vuruşları otomatik olarak izlemeyi ve standart kamera görüntülerinden faydalı performans içgörüleri oluşturmayı kolaylaştırır.

Bu tür içgörüler, mobil uygulamalar, Garmin giyilebilir cihazları (turları ve atışları takip eden GPS saatleri gibi) ve golf simülatörü platformları dahil olmak üzere daha geniş bağlı ekosistemlere de bağlanabilir. Bu, golfçülerin verileri kaydetmesini, performansı zaman içinde incelemesini ve birden fazla cihazda içgörülere erişmesini kolaylaştırır.

Bu yöntemlerin popüler olmasının bir diğer nedeni de golfçülerin zaten güvendiği toplarla çalışmalarıdır. Birçok sistem Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade ve Srixon gibi premium golf markalarıyla uyumludur ve standart yüksek performanslı üretan toplarla iyi çalışır. Böylece oyuncular ekipman değiştirmeden gelişmiş takip alabilirler.

Link to this sectionGolf topu takibi için Ultralytics YOLO modelleri nasıl kullanılır#

Ultralytics YOLO modelleri, insanlar, arabalar, bisikletler ve hayvanlar gibi çeşitli günlük nesneleri kutudan çıkar çıkmaz algılayabilmeleri için COCO gibi popüler veri kümeleri üzerinde eğitilmiş, önceden eğitilmiş bilgisayarlı görü modelleri olarak mevcuttur. Bu, onları çok çeşitli gerçek dünya uygulamaları için iyi bir başlangıç noktası yapar.

Ancak, hedef küçük, hızlı ve gözden kaçması kolay olduğu için golf topu takibi açısından özellikle önemli olan kendi verileriniz üzerinde de özel olarak eğitilebilirler. Bir Ultralytics YOLO modelini golf toplarını algılamak ve takip etmek için eğitmek istiyorsan, ilk adım ilgili bir veri kümesi toplamak veya bulmaktır.

Bu genellikle topun her karede etiketlendiği golf atışlarının videolarını veya görüntülerini içerir. Model daha sonra farklı aydınlatma koşullarında, arka planlarda ve kamera açılarında topu güvenilir bir şekilde algılamayı öğrenmek için ince ayar yapılabilir.

Eğitim süreci, veri yükleme, model eğitimi, doğrulama ve dağıtım için basit araçlar sağlayan Ultralytics Python paketi tarafından kolaylaştırılır. Model eğitildikten sonra, yeni videolardaki golf toplarını kare kare algılayabilir.

YOLO modelinin kendisinin zaman içinde nesneleri takip etmediğini unutmamak önemlidir. Bunun yerine takip, YOLO'nun algılamalarını BoT-SORT ve ByteTrack gibi çoklu nesne takip algoritmalarıyla birleştiren Ultralytics Python paketi tarafından etkinleştirilir.

Bu takipçiler, topun bir sonraki adımda nerede görünmesi gerektiğini tahmin etmek ve kareler arasında tutarlı bir kimliği korumak için genellikle Kalman filtrelerine (geçmiş hareketi ve gürültülü ölçümleri kullanarak bir nesnenin bir sonraki konumunu tahmin eden matematiksel bir model) dayanan hareket tahminini kullanır. Bu kurulumla sistem, top hareket ettikçe, kısa süreliğine diğer nesnelerle üst üste bindikçe, çerçeveden çıktıkça ve daha sonra tekrar göründükçe onu takip edebilir.

Link to this sectionAlgılamaları kararlı yörüngelere dönüştürme#

Bir golf topunu algılamanın ve takip etmenin daha doğru analitiği nasıl sağladığını merak ediyor olabilirsin. Basitçe ifade etmek gerekirse, bu noktaları birleştirmek gibidir.

Her algılama bir noktadır ve takip, bunları topun havada nasıl hareket ettiğini gösteren pürüzsüz bir yola bağlar. Bu top yörüngesine sahip olduğunda, hız, fırlatma açısı, atış şekli ve topun nereye ineceği gibi temel atış ayrıntılarını tahmin edebilirsin.

Örneğin, hızlı hareket eden küçük nesnelerin fizik tabanlı 3D takibi üzerine yakın tarihli bir çalışmada, araştırmacılar bir Ultralytics YOLOv8 dedektörünü fizik tabanlı bir takip modeli ile eşleştirdiler. Ultralytics YOLOv8, topu her karede bulmak için nesne algılamada kullanılırken, hareket modeli bir sonraki sefer nerede görüneceğini tahmin etti. Bu, sistemin hareket bulanıklığı, kısa süreli tıkanmalar ve kaçırılan algılamalar boyunca yolda kalmasına yardımcı oldu.

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

Bu tür sistemlerin önemli bir avantajı, bir zamanlar profesyonel ekipman gerektiren şeylerin artık günlük golfçüler için erişilebilir olması, anlık geri bildirim için akıllı telefonlarda, giyilebilir cihazlarda ve simülatör ekranlarında gerçek zamanlı olarak görselleştirilen atışlardır. Bu içgörüler, sürücülerden puttlara kadar her atış için geçerlidir ve golfçülerin kalıpları fark etmelerine, golf kulüplerini karşılaştırmalarına ve daha hızlı gelişmelerine yardımcı olur.

Link to this sectionBilgisayarlı görü destekli golf topu takipçileri kullanmanın artıları ve eksileri#

Artık bilgisayarlı görünün golf topu takibini nasıl mümkün kıldığına dair daha iyi bir anlayışa sahip olduğumuza göre, işte avantajlarından bazılarının daha yakından incelenmesi:

• Gerçek zamanlı geri bildirim: Bu sistemler, top uçuşu, yörünge ve iniş konumu hakkında anında veri sağlayarak golfçülerin vuruşlarında ve atış stratejilerinde anında ayarlamalar yapmalarına olanak tanır.
• Daha az kayıp top: Topu sürekli takip ederek, golfçüler kayıp 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 topu içindeki sensörler yerine kameraları kullanarak takip ettiğinden, genellikle Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade ve Srixon gibi premium modeller dahil olmak üzere standart golf toplarıyla çalışırlar.

Bu avantajlara rağmen, bilgisayarlı görü tabanlı golf topu takibinin akılda tutulması gereken birkaç sınırlaması vardır. İşte dikkate alınması gereken birkaç faktör:

• Net görüşe bağımlılık: Bu sistemler engelsiz kamera görüşlerine ve sabit aydınlatmaya ihtiyaç duyar; gölgeler, parlama veya engeller algılama doğruluğunu azaltabilir.
• Uzun veya hızlı atışlarla ilgili zorluklar: Aşırı uzun vuruşlar veya çok yüksek top hızları bazen kamera çerçevesinden çıkabilir ve takibi daha az güvenilir hale getirebilir.
• Düzenleyici kısıtlamalar: Bazı bilgisayarlı görü takip sistemleri, USGA ve PGA Tour yarışma kuralları kapsamında kısıtlanabilir ve resmi turnuvalarda kullanımları sınırlanabilir.

Link to this sectionAkıllı golf topu takibinin geleceği#

Golf topu takibi, daha iyi modeller, daha iyi sensörler ve daha hızlı cihaz içi işlemeyle hızla ilerliyor. Yakında çıkacak olan Ultralytics YOLO26 gibi daha yeni mimariler, doğruluk iyileştirmeleri ve daha verimli çıkarımlarla önceki modellerin üzerine inşa edilir, bu da gerçek zamanlı algılamayı menzillerde, simülatörlerde ve eğitim kurulumlarında kullanılan uç cihazlarda daha pratik hale getirebilir.

Aynı zamanda, takip sistemleri, bilgisayarlı görüyü radar tabanlı fırlatma monitörleriyle birleştirerek, kamera tabanlı top uçuşunu daha zengin kulüp ve darbe verileriyle eşleştirerek daha eksiksiz hale geliyor. Bu araçlar sürüş menzillerine ve mobil uygulamalara yayıldıkça, daha fazla golfçü oynadıkları topu değiştirmeden anlık geri bildirime erişebilir.

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

Yapay zeka destekli içgörülerin, antrenman ve koçluktan saha içi karar vermeye kadar golfün daha fazla bölümünü desteklemeye devam etmesi muhtemeldir. Takip ve atış izleyici sistemleri akıllandıkça, golfçüler daha otomatik analiz, daha kişiselleştirilmiş öneriler ve artırılmış gerçeklik (AR) kaplamalarıyla geliştirilmiş antrenman araçları bekleyebilirler.

Link to this sectionÖne çıkanlar#

Ultralytics YOLO modelleri ve bilgisayarlı görü, golf toplarının izlenme şeklini değiştiriyor. Doğru yörüngeler üretebilir ve faydalı performans içgörüleriyle gerçek zamanlı geri bildirim sağlayabilirler. Bu araçlar radar sistemleri ve cep telefonlarıyla bağlandıkça, gelişmiş atış analizinin daha fazla golfçü tarafından kullanılması kolaylaşıyor.

Yapay zekayı merak mı ediyorsun? Aktif topluluğumuza göz at ve üretimde yapay zeka ve perakendede Vision AI gibi yenilikleri keşfet. GitHub depomuzu ziyaret et ve lisanslama seçeneklerimize göz atarak bilgisayarlı görü ile hemen çalışmaya başla.