Ngày 15 tháng 12 năm 2025
Khám phá cách thức Ultralytics YOLO các mô hình và thị giác máy tính có thể được sử dụng để track Thông tin về bóng golf được cập nhật theo thời gian thực, hỗ trợ phản hồi tức thì, số liệu thống kê quan trọng và quá trình huấn luyện hiệu quả hơn.
.webp)
Môn golf đang thu hút nhiều người hơn bao giờ hết. Năm 2024, ước tính có khoảng 138 triệu người ở Mỹ tham gia vào môn thể thao này theo một cách nào đó, và 47,2 triệu người thực sự chơi golf, hoặc trên sân golf hoặc thông qua các lựa chọn ngoài sân như sân tập và máy mô phỏng.
Khi số lượng người tham gia và sự quan tâm tiếp tục tăng lên, người chơi golf ngày càng kỳ vọng nhiều hơn vào các công cụ tốt hơn để luyện tập, phản hồi và theo dõi hiệu suất. Điều này là bởi vì chơi golf thường thú vị hơn khi có những hiểu biết rõ ràng về trận đấu.
%20(1)%20(2).webp)
Giả sử bạn thực hiện một cú đánh xa từ tee, và bạn muốn biết chính xác quả bóng bay như thế nào, rơi ở đâu, và liệu nó cong sang trái hay sang phải. Đó là lúc công nghệ theo dõi và phân tích bóng tiên tiến có thể tạo ra sự khác biệt.
Cốt lõi của các hệ thống theo dõi bóng này là thị giác máy tính , một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) xử lý dữ liệu hình ảnh. Hệ thống thị giác máy tính sử dụng camera tốc độ cao và các mô hình học sâu, chẳng hạn như Ultralytics YOLO11 và Ultralytics YOLO26 sắp ra mắt, để detect Và track Theo dõi chuyển động của quả bóng trong thời gian thực.
Khi quả bóng được phát hiện và theo dõi từng khung hình, vị trí của nó có thể được sử dụng để lập bản đồ đường bay, dự đoán điểm rơi và ước tính các chi tiết như tốc độ, góc phóng và độ xoáy. Kết quả là phản hồi tức thì giúp cải thiện việc luyện tập, huấn luyện và quan sát.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về thị giác máy tính và Ultralytics YOLO Các mô hình này có thể được sử dụng để theo dõi bóng golf. Bắt đầu nào!
Trước khi đi sâu vào ứng dụng thị giác máy tính trong việc theo dõi bóng golf, chúng ta hãy cùng điểm qua một vài phương pháp khác để theo dõi bóng golf.
Một phương pháp là sử dụng bóng golf thông minh. Bóng golf thông minh là thiết bị phần cứng được trang bị cảm biến bên trong, kết nối Bluetooth, thẻ RFID và thậm chí cả hệ thống định vị GPS.
Những tính năng này cho phép theo dõi chính xác và giám sát hiệu suất. Nhưng chúng cũng đi kèm với những hạn chế, bao gồm thời lượng pin hạn chế, những thách thức về độ bền và những lo ngại về việc liệu bóng golf thông minh có cảm giác giống như bóng golf tiêu chuẩn hay không.
Bên cạnh những quả bóng thông minh, các hệ thống theo dõi bên ngoài cũng đang trở nên phổ biến. Ví dụ, các thiết bị theo dõi cú đánh dựa trên radar và các hệ thống camera quang học tốc độ cao có thể thu thập dữ liệu chi tiết về đường bay, quỹ đạo và độ xoáy của bóng với độ chính xác cao, cung cấp những thông tin quan trọng cho người chơi golf ở mọi trình độ.
Thị giác máy tính là một ví dụ tuyệt vời khác về theo dõi bên ngoài. Cụ thể, các mô hình như YOLO11 Và YOLO26 sắp ra mắt sẽ hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng, ước lượng tư thế, phân đoạn đối tượng và theo dõi đối tượng. Kết hợp lại, những khả năng này giúp dễ dàng hơn trong việc phát hiện quả bóng, theo dõi nó từng khung hình, tự động vẽ đường bóng và tạo ra những thông tin chi tiết hữu ích về hiệu suất từ các đoạn phim camera tiêu chuẩn.
Những hiểu biết này cũng có thể được tích hợp vào các hệ sinh thái kết nối lớn hơn, bao gồm các ứng dụng di động, thiết bị đeo Garmin (như đồng hồ GPS, v.v.) track (và số vòng đấu và cú đánh), và các nền tảng mô phỏng golf. Điều này giúp người chơi golf dễ dàng lưu dữ liệu, xem lại hiệu suất theo thời gian và truy cập thông tin chi tiết trên nhiều thiết bị.
Một lý do khác khiến các phương pháp này phổ biến là chúng hoạt động với những loại bóng mà người chơi golf đã tin dùng. Nhiều hệ thống tương thích với các thương hiệu golf cao cấp như Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade và Srixon, và chúng hoạt động tốt với các loại bóng urethane hiệu suất cao tiêu chuẩn. Bằng cách đó, người chơi có thể có được khả năng theo dõi nâng cao mà không cần phải thay đổi thiết bị.
Các mô hình YOLO Ultralytics có sẵn dưới dạng các mô hình thị giác máy tính được huấn luyện trước, được đào tạo trên các tập dữ liệu phổ biến như... COCO để họ có thể detect Nhiều vật thể quen thuộc hàng ngày, chẳng hạn như con người, ô tô, xe đạp và động vật, được tạo ra một cách ngẫu nhiên. Điều này khiến chúng trở thành điểm khởi đầu tốt cho nhiều ứng dụng thực tế.
Tuy nhiên, chúng cũng có thể được huấn luyện tùy chỉnh trên dữ liệu của riêng bạn, điều này đặc biệt quan trọng đối với việc theo dõi bóng golf, nơi mục tiêu nhỏ, nhanh và dễ bị bỏ sót. Nếu bạn muốn huấn luyện một Ultralytics YOLO mô hình tới detect Và track Đối với bóng golf, bước đầu tiên là thu thập hoặc tìm kiếm bộ dữ liệu liên quan.
Quá trình này thường bao gồm các video hoặc hình ảnh về các cú đánh golf, trong đó quả bóng được đánh dấu trong mỗi khung hình. Sau đó, mô hình có thể được tinh chỉnh để học hỏi. detect Khả năng giữ bóng ổn định trong các điều kiện ánh sáng, phông nền và góc máy quay khác nhau.
Quá trình huấn luyện được đơn giản hóa nhờ gói Python Ultralytics , cung cấp các công cụ dễ sử dụng để tải dữ liệu, huấn luyện mô hình, xác thực và triển khai. Sau khi được huấn luyện, mô hình có thể... detect Từng khung hình quả bóng golf được tái hiện chi tiết trong các video mới.
Điều quan trọng cần ghi nhớ là YOLO Bản thân mô hình không track các đối tượng theo thời gian. Thay vào đó, việc theo dõi được thực hiện bởi... Ultralytics Python gói, kết hợp YOLO Khả năng phát hiện của 's bằng các thuật toán theo dõi đa đối tượng như BoT-SORT và ByteTrack.
Các thiết bị theo dõi này sử dụng dự đoán chuyển động, thường dựa trên bộ lọc Kalman (một mô hình toán học dự đoán vị trí tiếp theo của một vật thể bằng cách sử dụng chuyển động trong quá khứ và các phép đo nhiễu), để ước tính vị trí quả bóng sẽ xuất hiện tiếp theo và duy trì ID nhất quán giữa các khung hình. Với thiết lập này, hệ thống có thể theo dõi quả bóng khi nó di chuyển, chồng lấp ngắn với các vật thể khác, rời khỏi khung hình và xuất hiện trở lại sau đó.
Có lẽ bạn đang thắc mắc làm thế nào việc phát hiện và theo dõi quả bóng golf lại giúp tạo ra những phân tích chính xác hơn. Nói một cách đơn giản, nó giống như việc kết nối các điểm lại với nhau.
Mỗi điểm phát hiện là một chấm, và việc theo dõi sẽ liên kết chúng thành một đường đi mượt mà cho thấy quả bóng đã di chuyển như thế nào trong không trung. Khi đã có được quỹ đạo của quả bóng , bạn có thể ước tính các chi tiết quan trọng của cú đánh như tốc độ, góc phóng, hình dạng cú đánh và vị trí mà quả bóng có khả năng rơi xuống.
Ví dụ, trong một nghiên cứu gần đây về theo dõi 3D dựa trên vật lý đối với các vật thể nhỏ chuyển động nhanh, các nhà nghiên cứu đã kết hợp bộ dò Ultralytics YOLOv8 với mô hình theo dõi dựa trên vật lý. Ultralytics YOLOv8 Thuật toán phát hiện vật thể được sử dụng để định vị quả bóng trong mỗi khung hình, trong khi mô hình chuyển động dự đoán vị trí tiếp theo nó sẽ xuất hiện. Điều này giúp hệ thống duy trì sự ổn định. track do hiện tượng nhòe chuyển động, che khuất thoáng qua và bỏ sót phát hiện.
.webp)
Một lợi thế quan trọng của các hệ thống này là những gì trước đây chỉ có ở các chuyên gia giờ đây đã trở nên dễ dàng tiếp cận với người chơi golf nghiệp dư, với hình ảnh trực quan hóa các cú đánh trên điện thoại thông minh, thiết bị đeo và màn hình mô phỏng để cung cấp phản hồi tức thì. Những thông tin chi tiết này áp dụng cho mọi cú đánh, từ cú phát bóng đến cú gạt bóng, giúp người chơi golf nhận ra các quy luật, so sánh các loại gậy golf và cải thiện nhanh hơn.
Giờ đây, khi chúng ta đã hiểu rõ hơn về cách thị giác máy tính hỗ trợ theo dõi bóng golf, hãy cùng xem xét kỹ hơn một số ưu điểm của nó:
Ngay cả với những lợi ích này, việc theo dõi bóng golf dựa trên thị giác máy tính vẫn có một vài hạn chế cần lưu ý. Dưới đây là một vài yếu tố cần xem xét:
Công nghệ theo dõi bóng golf đang phát triển nhanh chóng, nhờ vào các mô hình tốt hơn, cảm biến tốt hơn và khả năng xử lý trên thiết bị nhanh hơn. Các kiến trúc mới hơn, chẳng hạn như kiến trúc sắp ra mắt, cũng đang được phát triển. Ultralytics YOLO26 được xây dựng dựa trên các mô hình trước đó với những cải tiến về độ chính xác và khả năng suy luận hiệu quả hơn, giúp việc phát hiện thời gian thực trở nên thiết thực hơn trên các thiết bị biên được sử dụng tại các khu vực thử nghiệm, trình mô phỏng và thiết lập huấn luyện.
Đồng thời, các hệ thống theo dõi đang trở nên hoàn thiện hơn bằng cách kết hợp thị giác máy tính với các thiết bị theo dõi cú đánh dựa trên radar, kết hợp dữ liệu về đường bay của bóng từ camera với dữ liệu chi tiết hơn về gậy và điểm tiếp xúc. Khi những công cụ này được ứng dụng rộng rãi trên các sân tập và ứng dụng di động, nhiều người chơi golf có thể nhận được phản hồi tức thì mà không cần thay đổi loại bóng họ sử dụng.
Nhiều khả năng, những hiểu biết được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ tiếp tục hỗ trợ nhiều khía cạnh hơn của môn golf, từ huấn luyện và đào tạo đến việc đưa ra quyết định trên sân. Khi các hệ thống theo dõi và ghi lại đường bóng trở nên thông minh hơn, người chơi golf có thể kỳ vọng nhiều hơn vào các phân tích tự động, các đề xuất cá nhân hóa hơn và các công cụ luyện tập được tăng cường bằng lớp phủ thực tế ảo (AR).
Ultralytics YOLO Các mô hình và công nghệ thị giác máy tính đang thay đổi cách theo dõi bóng golf. Chúng có thể tạo ra quỹ đạo chính xác và cung cấp phản hồi theo thời gian thực với những thông tin hữu ích về hiệu suất. Khi các công cụ này kết nối với hệ thống radar và điện thoại di động, việc phân tích cú đánh nâng cao đang trở nên dễ sử dụng hơn đối với nhiều người chơi golf.
Bạn tò mò về AI? Hãy tham gia cộng đồng năng động của chúng tôi và khám phá những đổi mới như AI trong sản xuất và AI thị giác trong bán lẻ. Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và bắt đầu tìm hiểu về thị giác máy tính ngay hôm nay bằng cách xem xét các tùy chọn cấp phép của chúng tôi.
