Ultralytics YOLO modellerini kullanarak golf toplarını izleme

Golf her zamankinden daha fazla insana ulaşıyor. 2024 yılında ABD'de tahmini 138 million people spora bir şekilde katıldı ve 47,2 milyon kişi ister sahada ister driving range ve simülatörler gibi saha dışı seçenekler aracılığıyla gerçekten 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.

Bu top takip sistemlerinin merkezinde, görsel verileri işleyen bir artificial intelligence (AI) kolu olan computer vision yer alır. Computer vision sistemleri, top hareketini gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve takip etmek için Ultralytics YOLO11 ve yakında çıkacak olan Ultralytics YOLO26 gibi yüksek hızda kameralar ve derin öğrenme modelleri kullanır.

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!

Golf 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. (Source)

Vision AI'ın golf analitiğine entegre edilmesi#

Computer vision harika bir harici takip örneğidir. Özellikle YOLO11 ve yakında çıkacak YOLO26 gibi modeller; nesne tespiti, poz tahmini, örnek bölütleme ve nesne takibi gibi computer vision tasks destekler. Bu yetenekler bir araya gelerek topu fark etmeyi, kare kare takip etmeyi, vuruşları otomatik olarak izlemeyi ve standart kamera görüntülerinden faydalı performans içgörüleri üretmeyi 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.

Golf topu takibi için Ultralytics YOLO modelleri nasıl kullanılır#

Ultralytics YOLO models; insanlar, arabalar, bisikletler ve hayvanlar gibi çeşitli günlük nesneleri kutudan çıkar çıkmaz tespit edebilmeleri için COCO gibi popüler veri kümeleri üzerinde eğitilmiş, önceden eğitilmiş computer vision modelleri olarak sunulur. 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 package tarafından kolaylaştırılır. Eğitildikten sonra model, yeni videolardaki golf toplarını kare kare tespit edebilir.

YOLO modelinin tek başına nesneleri zaman içinde track objects etmediğini akılda tutmak önemlidir. Bunun yerine takip, YOLO'nun tespitlerini BoT-SORT ve ByteTrack gibi çoklu nesne takip algoritmalarıyla birleştiren Ultralytics Python package tarafından sağlanır.

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.

Algılamaları 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 tespit bir noktadır ve takip, bunları topun havada nasıl hareket ettiğini gösteren düzgün bir yolda birbirine bağlar. Bu ball trajectory elde ettiğinizde hız, çıkış açısı, vuruş şekli ve topun muhtemelen nereye düşeceği gibi temel vuruş detaylarını tahmin edebilirsiniz.

Örneğin, hızlı hareket eden küçük nesnelerin fizik destekli 3B takibi üzerine yapılan son bir araştırmada araştırmacılar, bir Ultralytics YOLOv8 dedektörünü fizik tabanlı bir tracking model ile eşleştirdi. Ultralytics YOLOv8, her karede topu bulmak için nesne tespiti amacıyla kullanılırken hareket modeli bir sonraki nerede görüneceğini tahmin etti. Bu, sistemin hareket bulanıklığı, kısa süreli tıkanmalar ve kaçırılan tespitler boyunca yolda kalmasına yardımcı oldu.

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

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.

Bilgisayarlı 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.

Akıllı 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. Launch monitor verilerini kullanan derin öğrenme golf topu uçuş modeline bir bakış. (Source)

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.

Öne 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 zeka hakkında meraklı mısın? Aktif community göz at ve AI in manufacturing ve Vision AI in retail gibi yenilikleri keşfet. GitHub repository ziyaret et ve licensing options göz atarak bugün computer vision ile hemen başla.