Volley, poz tahmini, top tespiti ve kort sınıflandırması için Ultralytics YOLO modellerini kullanarak dört spor dalında duyarlı, gerçek zamanlı koçluk sunmayı başardı ve sistemi yaklaşık 250 antrenöre ulaştırdı.
Gerçek zamanlı raket sporları antrenmanı bir dizi hareketli parçayı kapsar. Canlı kortta oyuncular hızla hareket eder, toplar yüksek hızlarda ilerler ve aynı ekipmanın çoğu zaman farklı spor ve kort türlerinde çalışması gerekir.
Geleneksel top makineleri, bütün bunları anlamadan yalnızca bir zamanlayıcıya göre top atar. Oyuncunun nerede durduğundan, nasıl hareket ettiğinden, hatta hangi kortta olduğundan bile haberdar değillerdir; bu da oyuncuya sıkı, duyarlı ve kişiye özel hissettiren bir koçluk sunmayı zorlaştırır.
Volley, yapay zekâ destekli bir antrenman sistemiyle bu zorlukların çözümüne yardımcı oluyor. Programlanabilir, kort üzerinde kullanılan makinesi, kortu gerçek zamanlı olarak görüp anlamak için bilgisayarlı görü kullanıyor. Örneğin oyuncu poz tahmini, top tespiti ve kort sınıflandırması için Ultralytics YOLO modelleri kullanılıyor; böylece antrenman sistemi oyuncular hareket edip vuruş yaptıkça onlarla duyarlı biçimde etkileşim kurabiliyor.
Yapay zekâyla raket sporlarının geleceğini inşa etmek#
Pensilvanya'nın Lancaster kentinde bulunan Volley, raket sporları için yapay zekâ destekli değerlendirme ve antrenman sistemleri geliştiriyor. Şirket basit bir sorudan yola çıkarak kuruldu: Raket sporları da golf kadar ilgi çekici ve veriye dayalı bir antrenman ve derecelendirme sistemine sahip olsaydı ne olurdu? Golfte simülatörler, gerçek zamanlı geri bildirim ve nesnel ilerleme takibi varken raket sporlarında eşdeğer bir sistem, nesnel derecelendirmeler ve veriye dayalı bir gelişim yolu yoktu.
Bu açığı kapatmak için Volley, dünyanın ilk yapay zekâ destekli raket sporları değerlendirme ve derecelendirme sistemini geliştirdi. Bugün Volley, Amerika Birleşik Devletleri genelindeki kulüplerde kullanılıyor ve oyuncularla kulüplere eksikliğini hissettikleri nesnel verileri sunuyor. Her birim yurt içinde tasarlanıyor, üretiliyor, test ediliyor ve gönderiliyor.
Şekil 1. Volley'nin yapay zekâ destekli antrenman sistemine bir bakış
Volley antrenman sistemi pickleball, padel, platform tenisi ve tenis dallarında çalışır. Kompakt ve taşınabilir olduğundan aynı makine her korta götürülebilir; oyuncular ve profesyoneller gün boyunca makineyi farklı kortlar arasında taşıyabilir.
Kortta gerçek zamanlı zekâ eksikliği#
Etkileşimli antrenman sunmak hem doğruluk hem de hız gerektirir; ancak gerçek kort ortamları bunu zorlaştırır. Oyuncular kameraya farklı mesafelerde görünür, toplar hızla hareket eder ve spor dallarına göre boyutları değişir; aynı antrenman sistemi bir an tenis kortunda, sonraki an platform tenisi kortunda kullanılabilir.
Antrenman sisteminin önünde bir kişinin bulunduğunu bilmek yeterli değildir. Sistem, oyuncuların kortta tam olarak nerede olduğunu bilmelidir; bu da ellerinin ve özellikle ayaklarının doğru konumlandırılmasına bağlıdır. Uzak mesafede bu iş özellikle zorlaşır ve hatalı takip, antrenmanın gerçek bir oyun gibi hissettiren duyarlılığını bozar.
Dikkate alınması gereken bir diğer unsur da güvenliktir. Aynı makine farklı spor dalları arasında taşındığından, yanlışlıkla tenis ayarında bırakılan bir antrenman sistemi platform tenisi kortundaki bir oyuncuya saatte 80 mil hızla top fırlatabilir. Bu hız, oyunun normalde oynandığı hızdan çok yüksektir ve oyuncuyu hazırlıksız yakalamaya yeter. Sistemin, bu tür uyumsuzlukları önleyecek kadar çevresini anlaması gerekir.
Tüm bunların yanında işlem gerçek zamanlı yapılmalıdır. Volley, görüntüleri buluta göndermek yerine video kaydını yerleşik kameralı bir NVIDIA Jetson sisteminde yakalayıp işliyor; bu nedenle oyuncular antrenman sistemiyle etkileşim kurarken tespitin kompakt, gömülü donanımda gerçek zamanlı çalışması gerekiyor.
Gerçek zamanlı koçluğa güç veren Ultralytics YOLO modelleri#
Volley sisteminin merkezinde; nesne tespiti, poz tahmini ve görüntü sınıflandırması gibi temel bilgisayarlı görü görevlerini destekleyen Ultralytics YOLO modelleri üzerine kurulmuş bir görsel yapay zekâ iş akışı bulunuyor.
Volley'nin koçluk deneyiminde bu modellerden nasıl yararlandığına dair üç örnek:
- Oyuncuları ve konumlarını tespit etme: Oyuncuların nerede olduğunu ve nasıl hareket ettiklerini anlamak, Volley'nin korttaki oyuncuların spora özgü pozları için özel olarak eğittiği YOLO poz tahmini yetenekleriyle mümkün oluyor. El ve ayak konumlarının hassas biçimde belirlenmesi önemli olduğundan sistem iki aşamalı bir yaklaşım izliyor. Önce nesne tespitiyle her oyuncuyu dikkatlice kırpıyor, ardından kırpılmış bölgede poz tahmini yapıyor. Kortta yüzlerce kişilik kalabalıklar yerine aynı anda yalnızca birkaç oyuncu bulunduğundan bu yöntem iyi çalışıyor.
- Topu tespit etme: Oyundaki topun konumunu belirlemek, YOLO'nun nesne tespiti desteği sayesinde mümkün oluyor. Volley, YOLO'yu desteklenen spor dallarında kullanılan ve her birinin boyutu ile özellikleri farklı olan tüm top çeşitlerini tanıyacak şekilde eğitti.
- Kortu belirleme: Antrenman sisteminin hangi kortta olduğunu tanımak, YOLO'nun görüntü sınıflandırma yetenekleriyle mümkün oluyor. Böylece antrenman sistemi tenis için ayarlanmış olsa bile platform tenisi kortuna götürüldüğünde sistem kort türünü belirleyip buna göre ayar yapıyor; bu da hem güvenlik hem de kullanım kolaylığı sağlıyor.
Tespit, poz tahmini ve sınıflandırmanın bu birleşimi, antrenman sistemine oyuncular oynarken yanıt vermek için gereken gerçek zamanlı farkındalığı kazandırıyor. Volley şu anda bu iş akışını üretimde Ultralytics YOLO11 ile çalıştırıyor.
Şekil 2. Volley'nin yapay zekâ destekli antrenman sisteminin çalışırken bir örneği
Neden Ultralytics YOLO modellerini seçmeli?#
Ultralytics YOLO modelleri, Volley'ye hızlı hareketin olduğu kortlarda gerçek zamanlı koçluk için gereken hızı ve doğruluğu sağlarken her antrenman sistemine monte edilen kompakt, gömülü donanımda rahatça çalışıyor. Aynı verimlilik buluta da taşınıyor; Volley burada aynı modeli ve iş akışını çalıştırabiliyor, böylece bir ortamdaki iyileştirmeler diğerine de uygulanabiliyor.
Bu performans aynı zamanda gelişim için alan açtı. Donanımını daha verimli kullanarak ek kapasite elde eden Volley, bu kapasiteyi yükseltilmiş kameralara ayırıyor ve temel iş akışını değiştirmeden oyuncuların kort deneyimini daha da iyileştiriyor.
Bu modellerin kolayca eğitilip iyileştirilebilmesi de en az bunun kadar önemli. Volley, görüntüleri elle anotasyonlamak yerine korttaki oturumları kaydediyor ve yakalaması gereken belirli durumların büyük bir klip arşivini oluşturuyor.
Ardından bu görüntüleri, antrenman sisteminde gerçek zamanlı çalıştırılamayacak kadar ağır olan yavaş ve yüksek performanslı poz modellerinden geçirerek verileri otomatik olarak etiketliyor. Bu bilgi daha sonra daha hızlı ve çevik YOLO modellerine aktarılıyor; böylece kortta çalışan modeller, canlı çalışmayı sürdürürken çok daha büyük modellerden öğreniyor.
Volley, Ultralytics YOLO ile koçluğu dört spor dalında yaygınlaştırıyor#
Ultralytics YOLO modelleri üzerine kurulu olmanın etkisi, Volley'nin duyarlı koçluğu ne kadar geniş ölçekte sunabildiğinde görülüyor. Sistem, toplamda yaklaşık 250 antrenman sistemine ve kameraya kuruldu. Her biri yerleşik donanımında videoyu canlı olarak yakalayıp işliyor.
Tek bir antrenman sistemi tenis, padel, platform tenisi ve pickleball dallarında çalışıyor. Aynı makine gün boyunca kortlar arasında taşınabiliyor ve YOLO'nun görüntü sınıflandırma yetenekleri, nereye götürülürse götürülsün doğru çalışmasını sağlıyor.
Şekil 3. Volley, raket sporlarında oyuncuları ve topları gerçek zamanlı izlemek için Ultralytics YOLO kullanıyor.
Bu gerçek zamanlı farkındalık, oyuncuların deneyimlediği özelliklere güç veriyor. Volley'nin yapay zekâsı 20 dakikalık bir oturumda oyuncunun vuruşlarını, hareketlerini ve vuruş seçimini değerlendiriyor. Ardından nesnel bir Volley Beceri Puanı ve oyunun vuruş vuruş dökümünü sunuyor.
Aynı iş akışı oyuncuların antrenman yapma biçimini de değiştiriyor. Antrenman sistemi topları oyuncunun korttaki duruşuna göre atıyor; böylece oyuncular ayak hareketlerini ve Servis + 1 gibi oyun düzenlerini tamamen eller serbest biçimde çalışabiliyor.
Raket sporlarının yeni neslini tasarlamak#
Volley büyüdükçe şirket, raket sporları antrenmanlarını golfü dönüştüren sistemler kadar ölçülebilir ve veriye dayalı hâle getirmeye odaklanıyor. Gerçek zamanlı bilgisayarlı görüyü nesnel beceri değerlendirmeleriyle birleştirerek kulüplerin yalnızca kortları işletmekten oyuncuları aktif olarak geliştirmeye geçmesine yardımcı oluyor.
Ultralytics YOLO modelleri bu çalışmaya katkı sunmaya devam ediyor. Volley bugün üretim iş akışını Ultralytics YOLO11 ile çalıştırıyor ve daha fazla oyuncu ile kulübe duyarlı, veri açısından zengin koçluk sunarken gerçek zamanlı görsel modellerin yeni nesli olan Ultralytics YOLO26'yı keşfetmeye başladı bile.
Görsel yapay zekâyı merak ediyor musun? Projelerine bilgisayarlı görü eklemek için lisanslama seçeneklerimizi keşfet. GitHub depomuzu ziyaret et ve topluluğumuza katıl. Çözüm sayfalarımızda robotikte yapay zekâyı ve lojistikte bilgisayarlı görüyü keşfet.
