Volley, 250'den fazla saha içi AI antrenörüne Ultralytics YOLO ile güç veriyor

Gerçek zamanlı raket sporları antrenmanı, bir dizi hareketli parçayı içerir. Canlı bir sahada oyuncular hızla hareket eder, toplar yüksek hızlarda ilerler ve aynı ekipmanın genellikle farklı sporlarda ve saha türlerinde çalışması gerekir.

Geleneksel top makineleri, bunların hiçbirini anlamadan sadece zamanlayıcıya bağlı olarak top fırlatır. Bir oyuncunun nerede durduğunu, nasıl hareket ettiğini veya hangi sahada olduğunu bilmezler; bu da oyuncuya özel, sıkı ve duyarlı bir koçluk deneyimi sunmayı zorlaştırır.

Volley, AI destekli antrenörüyle bu zorlukların çözülmesine yardımcı oluyor. Programlanabilir saha içi makinesi, sahayı gerçek zamanlı olarak görüp anlamak için computer vision teknolojisini kullanıyor. Örneğin, Ultralytics YOLO modelleri, oyuncu poz tahmini, top algılama ve saha sınıflandırması için kullanılıyor; böylece antrenör, oyuncular hareket ettikçe ve vuruş yaptıkça onlarla duyarlı bir şekilde etkileşime girebiliyor.

Link to this sectionAI ile raket sporlarının geleceğini inşa etmek#

Lancaster, Pennsylvania merkezli Volley, raket sporları için AI destekli değerlendirme ve antrenman sistemleri geliştiriyor. Şirket, basit bir soru üzerine kuruldu: Raket sporlarında da golf kadar ilgi çekici ve veri odaklı bir antrenman ve derecelendirme sistemi olsaydı ne olurdu? Golf simülatörler, gerçek zamanlı geri bildirim ve objektif ilerleme takibi sunarken, raket sporlarında bunun bir karşılığı, objektif derecelendirmeler ve veri odaklı bir gelişim yolu yoktu.

Bu boşluğu doldurmak için Volley, dünyanın ilk AI özellikli raket sporları değerlendirme ve derecelendirme sistemini inşa etti. Bugün Volley, Amerika Birleşik Devletleri genelindeki kulüplerde kullanılıyor ve oyunculara ve kulüplere eksikliğini hissettikleri objektif verileri sunuyor; her bir ünite yerel olarak tasarlanıyor, üretiliyor, test ediliyor ve sevk ediliyor.

Şekil 1. Volley'nin AI destekli antrenörüne bir bakış

Volley antrenörü pickleball, padel, platform tenisi ve teniste çalışır. Kompakt ve taşınabilir olduğu için aynı makine herhangi bir sahaya götürülebilir; oyuncular ve profesyoneller gün boyunca onu farklı sahalar arasında taşıyabilir.

Link to this sectionGerçek zamanlı, saha içi zeka eksikliği#

Etkileşimli antrenman sunmak hem doğruluk hem de hız gerektirir, ancak gerçek saha ortamları bunu zorlaştırır. Oyuncular kameradan farklı mesafelerde görünür, toplar hızla hareket eder ve sporlar arasında boyutları değişir; ayrıca aynı antrenör bir an tenis kortunda, bir sonraki an ise platform tenisi kortunda kullanılabilir.

Antrenörün önünde bir kişinin olduğunu bilmek yeterli değildir. Sistemin, oyuncuların sahada tam olarak nerede olduğunu bilmesi gerekir; bu da ellerinin ve kritik bir şekilde ayaklarının doğru konumlandırılmasına bağlıdır. Uzak mesafelerde bu oldukça zordur ve hassas olmayan takip, antrenmanı gerçek bir oyun gibi hissettiren duyarlılığı bozar.

Dikkate alınması gereken bir diğer faktör ise güvenliktir. Aynı makine sporlar arasında hareket ettiğinden, yanlışlıkla tenis ayarında bırakılan bir antrenör, platform tenisi kortundaki bir oyuncuya saatte 80 mil hızla top fırlatabilir; bu, oyunun normal hızından çok daha hızlıdır ve bir oyuncuyu gafil avlayacak kadar tehlikelidir. Sistemin bu tür uyumsuzlukları önleyecek kadar ortamını anlaması gerekir.

Tüm bunların ötesinde, işlemenin canlı yapılması gerekir. Volley, görüntüleri buluta göndermek yerine yerleşik bir kamerayla NVIDIA Jetson sistemi üzerinde yakalar ve işler; bu nedenle oyuncular antrenörle etkileşime girerken algılama işleminin kompakt, gömülü donanım üzerinde gerçek zamanlı olarak çalışması gerekir.

Link to this sectionGerçek zamanlı koçluğa güç vermek için Ultralytics YOLO modellerini kullanmak#

Volley sisteminin merkezinde, nesne algılama, poz tahmini ve görüntü sınıflandırma gibi temel computer vision tasks hizmetlerini destekleyen Ultralytics YOLO modelleri üzerine kurulu bir vision AI hattı yer alır.

İşte Volley'nin bunları koçluk deneyiminde kullandığı üç yol:

• Oyuncuları ve konumlarını algılama: Oyuncuların nerede olduğunu ve nasıl hareket ettiğini anlamak, Volley'nin sahada belirli sporlara özel pozlardaki oyuncular için özel olarak eğittiği YOLO'nun poz tahmini yetenekleriyle sağlanır. Hassas el ve ayak pozisyonları önemli olduğundan, sistem iki aşamalı bir yaklaşım kullanır. İlk olarak, her bir oyuncuyu dikkatlice kırpmak için nesne algılamayı kullanır, ardından bu kırpılmış bölgede poz tahmini yapar. Bu yöntem, sahada yüzlerce kişilik kalabalıklar yerine sadece birkaç oyuncu olduğundan oldukça iyi çalışır.
• Topu algılama: Oyundaki topu bulmak, YOLO'nun nesne algılama desteği ile mümkün hale getirilmiştir. Volley, her birinin kendine özgü boyutu ve özellikleri olan tüm desteklenen spor toplarını tanımak için bu modeli eğitmiştir.
• Sahayı tanımlama: Antrenörün hangi sahada olduğunun tanınması, YOLO'nun görüntü sınıflandırma yetenekleri ile sağlanır. Bu sayede antrenör tenis için ayarlanmış olsa bile platform tenisi kortuna getirildiğinde sistem saha türünü tanımlar ve buna göre ayarlanır; bu hem güvenlik hem de kolaylık avantajı sağlar.

Bu algılama, poz tahmini ve sınıflandırma kombinasyonu, antrenörün oyuncular oyun oynarken onlara yanıt vermesi için gereken gerçek zamanlı farkındalığı sağlar. Volley şu anda bu hattı Ultralytics YOLO11 üzerinde çalıştırmaktadır.

Şekil 2. Volley'nin AI destekli antrenörünün çalışırken bir örneği

Link to this sectionNeden Ultralytics YOLO modelleri seçilmeli?#

Ultralytics YOLO modelleri, her antrenörün üzerine monte edilmiş kompakt, gömülü donanımda sorunsuz çalışırken Volley'e hızlı hareket eden sahalarda gerçek zamanlı koçluk için gereken hızı ve doğruluğu sağlar. Bu verimlilik bulut ortamına da yansır; Volley aynı modeli ve hattı orada da çalıştırabilir, böylece bir ortamda yapılan iyileştirmeler diğerine de uygulanabilir.

Bu performans aynı zamanda büyüme alanı da yarattı. Donanımından daha iyi yararlanan Volley, altyapıyı değiştirmeden yükseltilmiş kameralara geçiş yaparak oyunculara sahada daha iyi bir deneyim sunmak için alan açtı.

Aynı derecede önemli olan, Volley'nin bu modelleri ne kadar kolay eğitebildiği ve iyileştirebildiğidir. Görüntüleri elle etiketlemek yerine Volley, sahada oturumları kaydeder ve yakalaması gereken durumların tam bir klip kütüphanesini oluşturur.

Daha sonra bu görüntüleri, antrenör üzerinde gerçek zamanlı çalışamayacak kadar ağır olan üst düzey poz modellerinden geçirerek verileri otomatik olarak etiketler. Bu bilgi daha sonra daha hızlı, daha çevik YOLO modellerine aktarılır, böylece saha içi modeller, canlı çalışmaya devam ederken çok daha ağır modellerden öğrenmiş olur.

Link to this sectionVolley, Ultralytics YOLO ile dört spor dalında koçluğu ölçeklendiriyor#

Ultralytics YOLO modelleri üzerine inşa etmenin etkisi, Volley'nin duyarlı koçluğu ne kadar geniş bir alana yayabildiğinde görülmektedir. Sistem toplamda yaklaşık 250 antrenöre ve kameraya kurulmuştur. Her biri, yerleşik donanımı üzerinde videoyu canlı olarak yakalar ve işler.

Tek bir antrenör tenis, padel, platform tenisi ve pickleball sporlarında çalışır. Aynı makine gün boyu sahalar arasında hareket edebilir ve YOLO'nun görüntü sınıflandırma yetenekleri, nerede kullanılırsa kullanılsın doğru şekilde davranmasını sağlar.

Şekil 3. Volley, raket sporlarında gerçek zamanlı oyuncu ve top takibi için Ultralytics YOLO kullanıyor.

Bu gerçek zamanlı farkındalık, oyuncuların gerçekte gördüklerini destekler. 20 dakikalık bir seansta Volley'nin AI'sı, oyuncunun vuruşlarını, hareketini ve vuruş seçimini değerlendirir. Ardından objektif bir Volley Beceri Puanı ve oyunlarının vuruş vuruş dökümünü oluşturur.

Aynı hat, oyuncuların antrenman yapma biçimini yeniden şekillendirir. Antrenör, oyuncunun sahadaki duruşuna göre topları fırlatır, böylece ayak oyunları ve Serve + 1 gibi kalıpları tamamen eller serbest bir şekilde çalışabilirler.

Link to this sectionRaket sporlarının yeni neslini tasarlamak#

Volley genişledikçe şirket, raket sporları antrenmanını golfü dönüştüren sistemler kadar ölçülebilir ve veri odaklı hale getirmeye odaklanıyor. Gerçek zamanlı bilgisayarlı görü ile objektif beceri değerlendirmelerini eşleştirerek, kulüplerin sadece saha işletmekten çıkıp aktif olarak oyuncu geliştirmeye geçmelerine yardımcı oluyor.

Ultralytics YOLO modelleri bu çalışmayı yönlendirmeye devam ediyor. Volley bugün üretim hattını Ultralytics YOLO11 üzerinde çalıştırıyor ve daha fazla oyuncuya ve kulübe duyarlı, veri açısından zengin koçluk sağlarken, gerçek zamanlı görü modellerinin yeni nesli olan Ultralytics YOLO26 üzerinde çalışmaya başladı bile.

Vision AI hakkında meraklı mısın? Bilgisayarlı görü teknolojisini projelerine taşımak için lisanslama seçeneklerimizi keşfet. GitHub depomuzu ziyaret et ve topluluğumuza katıl. Çözüm sayfalarımızda robotikte AI ve lojistikte bilgisayarlı görü uygulamalarını keşfet.