Ngày 12 tháng 11 năm 2025
Tìm hiểu cách Vision AI cải thiện khả năng dự đoán quỹ đạo bóng và cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực cho các ứng dụng thể thao, robot và thông minh khác.
Khi cầu thủ bóng rổ yêu thích của bạn thực hiện một cú ném, bạn thường có thể đoán được liệu cú ném đó có vào rổ hay trượt. Là một con người, bạn có thể dự đoán được điều này bởi vì bạn có thể đã xem nhiều trận bóng rổ khác nhau và biết điều gì sẽ xảy ra. Giờ hãy tưởng tượng một cỗ máy đang xem một trận bóng rổ qua camera, cố gắng xác định xem cú ném đó có vào rổ hay không.
Mọi thứ phức tạp hơn nhiều. Việc tái tạo trí thông minh thị giác mà chúng ta phát triển thông qua kinh nghiệm không hề đơn giản như ta nghĩ. Trên thực tế, dự đoán quỹ đạo bóng là một lĩnh vực nghiên cứu hấp dẫn, khám phá cách máy móc có thể phân tích chuyển động, độ xoáy và góc để dự đoán vị trí bóng sẽ rơi.
Ngay từ năm 1537, nhà toán học người Ý Niccolò Tartaglia đã phát hiện ra rằng một viên đạn đại bác bay xa nhất khi được bắn ở góc 45 độ. Những phát hiện của ông đã đặt nền móng cho cách chúng ta hiểu về chuyển động và dự đoán ngày nay.
Ngày nay, với những tiến bộ trong khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo (AI), máy móc có thể dự đoán chính xác quỹ đạo của bóng theo thời gian thực. Bằng cách phân tích các chi tiết như vị trí, tốc độ, độ xoáy và góc của bóng, hệ thống AI có thể dự đoán điểm rơi của bóng. Điều này hỗ trợ các ứng dụng từ đào tạo và phân tích hiệu suất cầu thủ đến chăm sóc sức khỏe và robot.
Cụ thể hơn, thị giác máy tính là một lĩnh vực của AI, giúp máy móc diễn giải và hiểu thông tin hình ảnh từ thế giới xung quanh. Nó cho phép hệ thống nhận dạng vật thể, theo dõi chuyển động của chúng và hiểu được những gì chúng nhìn thấy thông qua camera hoặc video.
Khi được áp dụng vào dự đoán quỹ đạo bóng, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 và Ultralytics YOLO26 có thể giúp hệ thống phát hiện và theo dõi bóng theo từng khung hình. Dữ liệu trực quan này cung cấp thông tin chính xác về vị trí của bóng trong mỗi khung hình, sau đó có thể được sử dụng để ước tính tốc độ và hướng của bóng theo thời gian. Các mô hình AI và các thuật toán khác nhau sau đó có thể sử dụng dữ liệu này để dự đoán điểm tiếp theo của bóng.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về dự đoán quỹ đạo bóng, các phương pháp tiếp cận khác nhau và vai trò của thị giác máy tính. Hãy bắt đầu thôi!
Không chỉ là một lĩnh vực nghiên cứu thú vị, dự đoán quỹ đạo bóng còn thúc đẩy sự phát triển của công nghệ thiết thực và có tác động mạnh mẽ trên nhiều lĩnh vực. Ví dụ, trong xe tự hành, dự đoán quỹ đạo cho phép xe ô tô dự đoán đường đi tương lai của các phương tiện khác, người đi xe đạp và người đi bộ. Bằng cách dự đoán vị trí của các vật thể chuyển động này trong vài giây tới, hệ thống tự lái có thể đưa ra quyết định an toàn và hiệu quả hơn bằng cách điều chỉnh tốc độ, chuyển làn đường hoặc tránh va chạm tiềm ẩn trước.
Tương tự, trong robot, dự đoán quỹ đạo bóng cho phép máy móc phát hiện, theo dõi và phản ứng với các vật thể chuyển động với độ chính xác cao. Điều này đặc biệt hữu ích trong các hệ thống tự động cần xử lý các vật thể chuyển động nhanh theo thời gian thực, chẳng hạn như robot công nghiệp hoặc máy bay không người lái giao hàng.
Vậy, việc dự đoán quỹ đạo của bóng thực sự diễn ra như thế nào? Điều này phụ thuộc vào phương pháp được sử dụng. Nhìn chung, mọi phương pháp đều hướng đến cùng một mục tiêu: hiểu cách bóng di chuyển hiện tại và dự đoán hướng đi tiếp theo của nó.
Sau đây là cái nhìn tổng quan về một số cách tiếp cận khác nhau được sử dụng:
Tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn cách thức hoạt động của dự đoán quỹ đạo bóng dựa trên thị giác máy tính và các thuật toán giúp thực hiện điều đó.
Trước khi tìm hiểu vai trò của thị giác máy tính trong việc dự đoán quỹ đạo bóng và cách thức hoạt động của các hệ thống này, chúng ta hãy cùng tìm hiểu những điều cơ bản.
Dự đoán quỹ đạo bóng thường bao gồm hai phần chính: theo dõi và mô hình hóa chuyển động. Các thuật toán theo dõi được sử dụng để theo dõi từng khung hình bóng trong video, ước tính vị trí bóng sẽ xuất hiện tiếp theo. Các phương pháp này hữu ích cho các dự đoán ngắn hạn, theo thời gian thực.
Mặt khác, các phương pháp mô hình hóa chuyển động (thường liên quan đến vật lý hoặc học máy) tiến xa hơn một bước. Chúng nhằm mục đích dự đoán toàn bộ đường đi của quả bóng, bao gồm cả vị trí nó sẽ rơi.
Nói một cách đơn giản, theo dõi xác định vị trí và chuyển động hiện tại của bóng, trong khi mô hình hóa sử dụng thông tin đó để ước tính đường đi và điểm tiếp đất trong tương lai. Kết hợp với nhau, chúng cho phép dự đoán quỹ đạo bóng chính xác, theo thời gian thực.
Bạn có thể thắc mắc tại sao sự khác biệt giữa theo dõi và dự đoán lại quan trọng. Khi chúng ta tìm hiểu sâu hơn về chủ đề này, bạn sẽ nhận thấy rằng nhiều thuật toán theo dõi không chỉ theo dõi mà còn đưa ra những dự đoán ngắn hạn về vị trí quả bóng sẽ xuất hiện tiếp theo.
Ví dụ, các mô hình thị giác máy tính như YOLO11, hỗ trợ theo dõi đối tượng thông qua các thuật toán theo dõi như ByteTrack hoặc SORT, sử dụng dữ liệu phát hiện từ mỗi khung hình video để ước tính vị trí tiếp theo của quả bóng theo thời gian thực. Điều này giúp hệ thống duy trì khả năng theo dõi chính xác ngay cả khi quả bóng di chuyển nhanh hoặc bị che khuất một phần.
Tuy nhiên, mặc dù các mô hình này rất hiệu quả trong việc theo dõi chuyển động, chúng thường chỉ dự đoán được vị trí tiếp theo của bóng chứ không phải toàn bộ đường bay hoặc điểm tiếp đất. Đó là lúc các phương pháp mô hình hóa chuyển động trở nên thiết yếu.
Nói cách khác, bản thân mô hình thị giác máy tính không thể dự đoán đầy đủ quỹ đạo của quả bóng. Nó có thể phát hiện và theo dõi vị trí của quả bóng từng khung hình một, nhưng lại không tính đến các lực vật lý ảnh hưởng đến chuyển động của nó, chẳng hạn như trọng lực, độ xoáy, lực cản hoặc sức cản không khí.
Để đưa ra những dự đoán chính xác dài hạn, dữ liệu hình ảnh từ thị giác máy tính thường được kết hợp với các phương pháp mô hình hóa chuyển động. Các phương pháp này sử dụng các phương trình vật lý hoặc thuật toán học máy để phân tích chuyển động của quả bóng theo thời gian và dự báo toàn bộ đường đi của nó, bao gồm cả vị trí nó sẽ rơi.
Thuật toán theo dõi là một phần quan trọng của hệ thống dự đoán quỹ đạo bóng. Chúng ước tính vị trí và chuyển động của bóng theo thời gian, đồng thời xử lý các thách thức như che khuất tạm thời (khi bóng tạm thời bị che khuất bởi một vật thể khác).
Tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu một số thuật toán theo dõi phổ biến.
Bộ lọc Kalman là một thuật toán toán học được sử dụng để ước tính vị trí và vận tốc của một vật thể theo thời gian, ngay cả khi các phép đo bị nhiễu hoặc không đầy đủ. Ví dụ, NASA đã sử dụng Bộ lọc Kalman để theo dõi và tái tạo đường đi của các phương tiện bay.
Bằng cách kết hợp dữ liệu cảm biến với mô hình chuyển động của xe, hệ thống có thể lọc nhiễu, tái tạo chính xác quỹ đạo bay thực tế và đưa ra dự đoán ngắn hạn về điểm đến tiếp theo của xe. Điều này làm cho các bộ lọc rất hữu ích cho việc theo dõi và kiểm soát theo thời gian thực trong nhiều lĩnh vực.
Mặc dù bản thân Bộ lọc Kalman không phải là một thuật toán thị giác máy tính, nhưng nó thường được sử dụng trong các hệ thống dựa trên thị giác để theo dõi các vật thể chuyển động, chẳng hạn như một quả bóng, trên các khung hình video. Nó hoạt động bằng cách dự đoán vị trí vật thể sẽ xuất hiện tiếp theo, so sánh dự đoán đó với dữ liệu phát hiện thực tế, và sau đó cập nhật ước tính để duy trì độ chính xác. Chu kỳ dự đoán và hiệu chỉnh liên tục này giúp nó hiệu quả trong việc theo dõi thời gian thực, ngay cả khi vật thể biến mất khỏi tầm nhìn trong giây lát hoặc đột ngột thay đổi tốc độ.
ByteTrack là một thuật toán theo dõi đối tượng thời gian thực được sử dụng để theo dõi các vật thể chuyển động như bóng trên khắp các khung hình video. Thuật toán này hoạt động bằng cách phát hiện các vật thể trong mỗi khung hình và liên kết các lần phát hiện cùng một vật thể theo thời gian, tạo ra một chuỗi liên tục được gọi là tracklet.
Tracklet là một chuỗi khung hình ngắn hiển thị vị trí và cách di chuyển của vật thể. Quá trình liên kết này giúp hệ thống duy trì tính nhất quán cho từng vật thể trong suốt video.
Không giống như các phương pháp theo dõi cũ loại bỏ các phát hiện có độ tin cậy thấp, ByteTrack lưu giữ và kiểm tra lại chúng. Điều này có nghĩa là nó có thể duy trì khả năng theo dõi mượt mà và ổn định ngay cả khi vật thể di chuyển nhanh, bị mờ hoặc bị ẩn trong thời gian ngắn. Mặc dù ByteTrack không phải là một công cụ phát hiện vật thể độc lập, nhưng nó thường được sử dụng kết hợp với các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 hoặc YOLO11 để theo dõi vật thể một cách chính xác và đáng tin cậy theo thời gian thực.
BoT-SORT là một thuật toán theo dõi đa đối tượng tiên tiến giúp cải thiện cách hệ thống theo dõi các đối tượng chuyển động trên các khung hình video. Thuật toán này được xây dựng dựa trên ByteTrack và bổ sung các tính năng chính như bù chuyển động camera và nhận dạng lại đối tượng.
Tính năng bù chuyển động camera giúp hiệu chỉnh chuyển động của camera như lia máy hoặc rung lắc, trong khi tính năng nhận dạng lại cho phép hệ thống nhận dạng và tiếp tục theo dõi cùng một đối tượng ngay cả khi đối tượng đó đã biến mất và xuất hiện trở lại trong tầm nhìn. Giống như ByteTrack, tính năng này cũng được sử dụng kết hợp với các mô hình như YOLOv8 hoặc YOLO11.
Bây giờ chúng ta đã thấy cách theo dõi hoạt động và cách nó kết nối với việc dự đoán quỹ đạo của một quả bóng, hãy cùng xem xét kỹ hơn các loại thuật toán và phương pháp dự đoán quỹ đạo chính được sử dụng để ước tính chuyển động của quả bóng.
Mô hình động học dựa trên vật lý dự đoán quỹ đạo của bóng bằng cách sử dụng các định luật chuyển động cơ bản. Nó xem xét các yếu tố như vận tốc ban đầu của bóng, góc phóng, trọng lực, sức cản không khí và độ xoáy để tính toán đường bay của bóng. Bằng cách kết hợp các yếu tố này, mô hình ước tính vị trí bóng sẽ ở, tốc độ di chuyển và hướng di chuyển tại bất kỳ thời điểm nào.
Ví dụ, trong các môn thể thao như bóng chày hoặc golf, nó giúp dự đoán khoảng cách và hướng bóng sẽ bay dựa trên tốc độ vung và góc ném. Mặc dù có độ chính xác cao trong môi trường được kiểm soát, nó có thể gặp khó khăn trong các điều kiện thực tế khó lường như gió, độ nảy hoặc tương tác của người chơi và gây ra lỗi dự đoán.
Khi kết hợp với thị giác máy tính, các phương pháp dựa trên mô hình vật lý cho phép ứng dụng thực tế vào phân tích thể thao và điều hành trận đấu. Ví dụ, Hawk-Eye là một hệ thống thị giác đa camera có khả năng tái tạo quỹ đạo 3D của bóng theo thời gian thực.
Hệ thống sử dụng nhiều camera tốc độ cao được đồng bộ hóa để ghi lại vị trí bóng từ nhiều góc độ và áp dụng các phương pháp tam giác hóa, phương trình động học và nội suy để ước tính đường đi của bóng. Sự tích hợp này hỗ trợ việc theo dõi và ra quyết định chính xác trong các môn thể thao, bao gồm quần vợt, cricket và bóng đá, nơi độ chính xác của đường đi là yếu tố thiết yếu cho việc tính điểm và phân tích hiệu suất.
Các mô hình hồi quy học máy có thể dự đoán vị trí hoặc quỹ đạo tương lai của bóng mà không cần dựa vào các phương trình vật lý cụ thể. Thay vào đó, chúng học các mẫu hình từ dữ liệu như vị trí, vận tốc, độ xoáy và góc được thu thập thông qua các hệ thống theo dõi hoặc cảm biến dựa trên video.
Khi kết hợp với các thuật toán theo dõi thị giác máy tính, hệ thống thị giác sẽ ghi lại vị trí của quả bóng trên các khung hình video. Dữ liệu vị trí này trở thành đầu vào cho mô hình hồi quy, mô hình này sẽ tìm hiểu cách chuyển động của quả bóng thay đổi theo thời gian. Sau khi được huấn luyện, mô hình có thể dự đoán vị trí tiếp theo hoặc đường đi tổng thể của quả bóng dựa trên những gì nó đã quan sát được.
Ví dụ, đối với robot bóng bàn hoặc hệ thống robot bóng bàn, các mô hình hồi quy được huấn luyện trên hàng nghìn quỹ đạo được theo dõi đã được chứng minh là có thể dự đoán đường bay và kiểu nảy của bóng theo thời gian thực. Điều này cho phép robot tự định vị hoặc phản ứng nhanh để bắt hoặc trả lại bóng bàn hoặc bóng bàn. Vì các mô hình này học trực tiếp từ các ví dụ thực tế, chúng thường xử lý các hiệu ứng không thể đoán trước, chẳng hạn như độ xoáy, lực cản không khí hoặc tiếp xúc bề mặt, tốt hơn so với các phương pháp chỉ dựa trên vật lý.
Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và mạng bộ nhớ dài hạn ngắn hạn (LSTM) là các mô hình AI được thiết kế để xử lý dữ liệu thay đổi theo thời gian, chẳng hạn như chuyển động hoặc thông tin chuỗi thời gian khác. Chúng có thể ghi nhớ những gì đã xảy ra trước đó, giúp nhận dạng các mẫu chuyển động và dự đoán những gì có thể xảy ra tiếp theo.
Trong dự đoán quỹ đạo bóng, các mô hình này tìm hiểu cách vị trí, tốc độ và độ xoáy trước đây của bóng ảnh hưởng đến điểm đến tiếp theo của nó. Khi kết hợp với thị giác máy tính và theo dõi vật thể, hệ thống thị giác có thể nắm bắt vị trí của bóng trên nhiều khung hình. Sau đó, RNN có thể sử dụng chuỗi vị trí này để dự đoán bước đi tiếp theo hoặc toàn bộ đường đi của bóng.
Ngoài ra, LSTM đặc biệt hiệu quả vì chúng có thể ghi nhớ thông tin trong thời gian dài hơn. Điều này cho phép chúng theo dõi toàn bộ chuyển động của quả bóng ngay cả khi nó di chuyển nhanh hoặc đổi hướng.
Nghiên cứu gần đây đã đưa ý tưởng này tiến xa hơn một bước. Các nhà khoa học đã phát triển các mô hình Bi-LSTM phân cấp có thể dự đoán quỹ đạo bóng trong các môn thể thao đồng đội bằng cách phân tích cách người chơi di chuyển và tương tác với nhau. Các mô hình này thậm chí có thể ước tính vị trí của bóng khi nó tạm thời bị che khuất hoặc khuất tầm nhìn, sử dụng các mô hình hành vi của người chơi để suy ra vị trí bóng có khả năng cao nhất.
Với sự hiểu biết sâu sắc hơn về thị giác máy tính và dự đoán quỹ đạo bóng, chúng ta hãy khám phá các ứng dụng thực tế của nó trong các lĩnh vực như thể thao, phục hồi chức năng và robot .
Việc hiểu cách bóng di chuyển và vị trí bóng sẽ rơi là rất quan trọng trong nhiều môn thể thao. Sử dụng thông tin từ camera và cảm biến, các mô hình AI có thể dự đoán đường đi và vận tốc ban đầu của bóng, giúp các đội thể thao dự đoán lối chơi, cải thiện kỹ thuật và đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
Công nghệ này cũng hỗ trợ việc luyện tập của người chơi bằng cách phân tích các yếu tố như độ xoáy hoặc góc thả bóng, giúp vận động viên cải thiện hiệu suất và tránh chấn thương. Nhiều hệ thống huấn luyện thể thao tiên tiến hiện nay sử dụng công nghệ dự đoán quỹ đạo bóng để nâng cao kỹ năng và chiến lược phát triển.
Ví dụ, các nhà nghiên cứu đã phát triển một hệ thống thị giác máy tính cho robot tennis, có khả năng phát hiện và dự đoán đường đi của bóng tennis . Sử dụng camera stereo và mạng nơ-ron tích chập, hệ thống này giúp robot nhìn thấy bóng theo ba chiều (trục x, trục y và trục z) và phản ứng chính xác hơn trong quá trình chơi. Đây có thể là một công cụ đột phá trong việc huấn luyện vận động viên cho các cuộc thi đấu.
Sau đây là một số lợi thế chính của việc sử dụng hệ thống dự đoán quỹ đạo bóng dựa trên thị giác máy tính:
Mặc dù dự đoán quỹ đạo bóng dựa trên thị giác máy tính có nhiều lợi ích, nhưng cũng có một số hạn chế cần cân nhắc. Dưới đây là một số yếu tố cần lưu ý:
Dự đoán quỹ đạo bóng với Vision AI kết hợp vật lý, thị giác máy tính và học máy để hiểu và dự đoán chuyển động với độ chính xác đáng kinh ngạc. Từ việc phân tích hiệu suất thể thao đến hỗ trợ phục hồi bệnh nhân và các hệ thống tự động hóa công nghiệp, dự đoán quỹ đạo biến dữ liệu trực quan thành thông tin chi tiết hữu ích. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, nó đang mở đường cho các phương pháp thông minh hơn, nhanh hơn và thích ứng hơn, giúp nâng cao hiệu suất, độ an toàn và khả năng ra quyết định.
Hãy tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm kiếm các tài nguyên AI thực hành. Để xây dựng với Vision AI ngay hôm nay, hãy khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Tìm hiểu cách AI trong nông nghiệp đang chuyển đổi nền nông nghiệp và cách Vision AI trong robot đang định hình tương lai bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi.
