Theo dõi bóng golf bằng các model Ultralytics YOLO

Golf đang tiếp cận nhiều người hơn bao giờ hết. Năm 2024, ước tính có 138 triệu người tại Hoa Kỳ tham gia môn thể thao này theo một cách nào đó, và 47,2 triệu người thực sự chơi golf, dù là trên sân hay tại các địa điểm ngoài sân như sân tập phát bóng và sân golf mô phỏng.

Khi số người tham gia và mức độ quan tâm tiếp tục tăng, người chơi golf ngày càng mong đợi các công cụ tốt hơn để luyện tập, nhận phản hồi và theo dõi hiệu năng. Điều này là vì trải nghiệm chơi golf thường thú vị hơn khi có thông tin rõ ràng về diễn biến trận đấu.

Hình 1. Hàng triệu người trên khắp thế giới chơi golf.

Giả sử bạn vừa đánh một cú drive, tức cú đánh xa từ tee, và muốn biết chính xác bóng bay như thế nào, rơi ở đâu và có cong sang trái hay phải không. Đây là lúc các hệ thống theo dõi bóng và phân tích hiện đại có thể tạo ra 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) chuyên xử lý dữ liệu hình ảnh. Hệ thống thị giác máy tính sử dụng camera tốc độ cao và model deep learning, chẳng hạn như Ultralytics YOLO11 và phiên bản mới hơn Ultralytics YOLO26, để phát hiện và theo dõi chuyển động của bóng theo thời gian thực.

Sau khi bóng được phát hiện và theo dõi qua từng frame, các vị trí của bóng có thể được dùng để lập quỹ đạo bay, dự đoán điểm rơi và ước tính các thông số như tốc độ, góc phóng và độ xoáy. Kết quả là phản hồi tức thì giúp cải thiện việc luyện tập, huấn luyện và trải nghiệm theo dõi trận đấu.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng thị giác máy tính và các model Ultralytics YOLO để theo dõi bóng golf.

Các công nghệ theo dõi bóng golf#

Trước khi tìm hiểu sâu về thị giác máy tính trong việc theo dõi bóng golf, hãy cùng điểm qua một vài phương pháp theo dõi bóng golf khác.

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 dựa trên GPS.

Những tính năng này cho phép theo dõi chính xác và giám sát hiệu năng. Tuy nhiên, chúng cũng đi kèm một số đánh đổi, bao gồm thời lượng pin hạn chế, thách thức về độ bền và những băn khoăn về cảm giác của bóng golf thông minh so với bóng golf thông thường.

Ngoài bóng thông minh, các hệ thống theo dõi bên ngoài cũng ngày càng phổ biến. Ví dụ, thiết bị đo cú đánh dựa trên radar và hệ thống camera quang học tốc độ cao có thể ghi lại dữ liệu chi tiết về đường bay, quỹ đạo và độ xoáy của bóng với độ chính xác cao, cung cấp thông tin chuyên sâu hữu ích cho người chơi golf ở mọi trình độ.

Hình 2. Ví dụ về theo dõi bóng golf. (Nguồn)

Tích hợp Vision AI vào phân tích golf#

Thị giác máy tính là một ví dụ điển hình khác về theo dõi từ bên ngoài. Cụ thể, các model như YOLO11 và YOLO26 hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng, phân đoạn đối tượng riêng lẻ, ước tính pose và theo dõi đối tượng. Kết hợp lại, những khả năng này giúp dễ dàng phát hiện bóng, theo dõi bóng qua từng khung hình, tự động ghi lại các cú đánh và tạo thông tin chuyên sâu hữu ích về hiệu suất từ video camera thông thường.

Những thông tin chuyên sâu này cũng có thể tích hợp vào các hệ sinh thái kết nối lớn hơn, bao gồm ứng dụng di động, thiết bị đeo Garmin (chẳng hạn như đồng hồ GPS theo dõi các vòng chơi và cú đánh) và nền tảng mô phỏng golf. Nhờ đó, người chơi golf dễ dàng lưu dữ liệu, xem lại hiệu năng theo thời gian và truy cập thông tin chuyên sâu trên nhiều thiết bị.

Một lý do khác khiến các phương pháp này phổ biến là chúng hoạt động với những quả bóng mà người chơi golf vốn đã tin dùng. Nhiều hệ thống tương thích với các thương hiệu golf cao cấp như Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade và Srixon, đồng thời hoạt động tốt với bóng urethane hiệu năng cao tiêu chuẩn. Nhờ vậy, người chơi có thể sử dụng tính năng theo dõi tiên tiến mà không cần đổi thiết bị.

Cách sử dụng model Ultralytics YOLO để theo dõi bóng golf#

Các model Ultralytics YOLO được cung cấp dưới dạng model thị giác máy tính huấn luyện sẵn, được huấn luyện trên các tập dữ liệu phổ biến như COCO để có thể phát hiện ngay nhiều đối tượng thường gặp hằng ngày, chẳng hạn như người, ô tô, xe đạp và động vật. Nhờ đó, đây là điểm khởi đầu phù hợp cho nhiều ứng dụng thực tế.

Tuy nhiên, các model cũng có thể được huấn luyện tùy chỉnh trên dữ liệu riêng, điều này đặc biệt quan trọng khi theo dõi bóng golf, vì mục tiêu nhỏ, di chuyển nhanh và dễ bị bỏ sót. Nếu muốn huấn luyện model Ultralytics YOLO để phát hiện và theo dõi bóng golf, bước đầu tiên là thu thập hoặc tìm một dataset phù hợp.

Quy trình này thường sử dụng video hoặc hình ảnh các cú đánh golf, trong đó bóng được gán nhãn ở từng frame. Sau đó, model có thể được fine-tune để học cách phát hiện bóng một cách đáng tin cậy trong các điều kiện ánh sáng, phông nền và góc camera khác nhau.

Quy trình huấn luyện được đơn giản hóa nhờ gói Python Ultralytics, cung cấp các công cụ đơn giản để tải dữ liệu, huấn luyện model, xác thực và triển khai. Sau khi huấn luyện, model có thể phát hiện bóng golf qua từng frame trong các video mới.

Điều quan trọng cần lưu ý là bản thân model YOLO không theo dõi đối tượng theo thời gian. Thay vào đó, package Python của Ultralytics hỗ trợ tính năng theo dõi bằng cách kết hợp kết quả phát hiện của YOLO với các thuật toán theo dõi nhiều đối tượng như BoT-SORT và ByteTrack.

Các bộ theo dõi này sử dụng dự đoán chuyển động, thường dựa trên bộ lọc Kalman (một model toán học dự đoán vị trí tiếp theo của đối tượng dựa trên chuyển động trong quá khứ và các phép đo nhiễu), để ước tính vị trí bóng có thể xuất hiện tiếp theo và duy trì ID nhất quán qua các frame. Với thiết lập này, hệ thống có thể theo dõi bóng khi bóng di chuyển, tạm thời chồng lấp với các đối tượng khác, rời khỏi frame rồi xuất hiện trở lại.

Chuyển các phát hiện thành quỹ đạo ổn định#

Có thể bạn đang tự hỏi việc phát hiện và theo dõi bóng golf giúp cải thiện độ chính xác của phân tích như thế nào. Nói đơn giản, quá trình này giống như nối các điểm lại với nhau.

Mỗi lần phát hiện là một điểm, còn tính năng theo dõi nối các điểm đó thành một đường đi trơn thể hiện cách bóng di chuyển trong không trung. Khi đã có quỹ đạo bóng, bạn có thể ước tính các thông số quan trọng của cú đánh như tốc độ, góc phóng, hình dạng đường bóng và vị trí bóng có khả năng rơi xuống.

Ví dụ, trong một nghiên cứu gần đây về theo dõi 3D có hướng dẫn bởi vật lý đối với các vật thể nhỏ di chuyển nhanh, các nhà nghiên cứu đã kết hợp bộ phát hiện Ultralytics YOLOv8 với một model theo dõi dựa trên vật lý. Ultralytics YOLOv8 được dùng để phát hiện đối tượng và xác định vị trí bóng trong từng frame, còn model chuyển động dự đoán vị trí bóng sẽ xuất hiện tiếp theo. Nhờ đó, hệ thống có thể theo dõi liên tục qua hiện tượng nhòe chuyển động, che khuất tạm thời và các lần bỏ sót phát hiện.

Hình 3. Hệ thống sử dụng model YOLO và tính năng theo dõi 3D để theo dõi các vật thể nhỏ. (Nguồn)

Một ưu điểm chính của các hệ thống như vậy là những gì trước đây cần đến thiết bị chuyên nghiệp giờ đây đã nằm trong tầm tay của người chơi golf thông thường; cú đánh được trực quan hóa theo thời gian thực trên điện thoại thông minh, thiết bị đeo và màn hình mô phỏng để cung cấp phản hồi tức thì. Những thông tin chuyên sâu này áp dụng cho mọi cú đánh, từ cú drive đến cú gạt bóng, giúp người chơi phát hiện xu hướng, so sánh gậy golf và tiến bộ nhanh hơn.

Ưu và nhược điểm của thiết bị theo dõi bóng golf ứng dụng thị giác máy tính#

Giờ đây khi đã hiểu rõ hơn cách thị giác máy tính hỗ trợ theo dõi bóng golf, hãy cùng xem xét kỹ hơn một số ưu điểm:

• Phản hồi theo thời gian thực: Các hệ thống này cung cấp dữ liệu tức thì về đường bay, quỹ đạo và vị trí bóng rơi, giúp người chơi golf điều chỉnh cú swing và chiến lược đánh ngay lập tức.
• Giảm số bóng bị thất lạc: Nhờ theo dõi bóng liên tục, người chơi golf mất ít thời gian tìm bóng hơn, qua đó cải thiện nhịp độ chơi nói chung trên sân golf, sân tập hoặc khu vực fairway.
• Khả năng tương thích rộng: Vì các hệ thống Vision AI theo dõi bóng bằng camera thay vì cảm biến bên trong bóng, chúng thường hoạt động với bóng golf tiêu chuẩn, bao gồm các mẫu cao cấp như Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade và Srixon.

Dù mang lại những lợi ích này, phương pháp theo dõi bóng golf dựa trên thị giác máy tính vẫn có một số hạn chế cần lưu ý. Dưới đây là một vài yếu tố cần cân nhắc:

• Phụ thuộc vào khả năng quan sát rõ: Các hệ thống này cần góc nhìn camera không bị cản trở và ánh sáng ổn định; bóng đổ, ánh sáng chói hoặc vật cản có thể làm giảm độ chính xác phát hiện.
• Thách thức với cú đánh xa hoặc nhanh: Những cú drive cực xa hoặc bóng có tốc độ rất cao đôi khi có thể bay ra khỏi khung hình camera, khiến việc theo dõi kém tin cậy hơn.
• Hạn chế theo quy định: Một số hệ thống theo dõi bằng thị giác máy tính có thể bị hạn chế theo luật thi đấu của USGA và PGA Tour, giới hạn việc sử dụng trong các giải đấu chính thức.

Tương lai của công nghệ theo dõi bóng golf thông minh#

Công nghệ theo dõi bóng golf đang phát triển nhanh chóng nhờ model tốt hơn, cảm biến tốt hơn và khả năng xử lý trên thiết bị nhanh hơn. Các kiến trúc mới hơn như Ultralytics YOLO26 kế thừa những model trước với độ chính xác được cải thiện và suy luận hiệu quả hơn, giúp việc phát hiện theo thời gian thực trở nên khả thi hơn trên các thiết bị biên dùng tại sân tập, thiết bị mô phỏng và hệ thống huấn luyện.

Đồng thời, các hệ thống theo dõi ngày càng toàn diện hơn nhờ kết hợp thị giác máy tính với thiết bị đo cú đánh dựa trên radar, kết hợp dữ liệu đường bay bóng từ camera với dữ liệu phong phú hơn về gậy và va chạm. Khi các công cụ này được triển khai rộng rãi tại sân tập và trong ứng dụng di động, nhiều người chơi golf có thể nhận phản hồi tức thì mà không cần đổi loại bóng đang sử dụng.

Hình 4. Tổng quan về model deep learning dự đoán đường bay bóng golf sử dụng dữ liệu từ thiết bị đo cú đánh. (Nguồn)

Có thể những thông tin chuyên sâu ứng dụng AI sẽ tiếp tục hỗ trợ nhiều khía cạnh hơn của môn golf, từ luyện tập và huấn luyện đến ra quyết định trên sân. Khi các hệ thống theo dõi và truy vết cú đánh trở nên thông minh hơn, người chơi golf có thể kỳ vọng vào phân tích tự động nhiều hơn, đề xuất cá nhân hóa hơn và công cụ luyện tập được tăng cường bằng lớp phủ thực tế tăng cường (AR).

Điểm chính cần ghi nhớ#

Các model Ultralytics YOLO và thị giác máy tính đang thay đổi cách theo dõi bóng golf. Chúng có thể tạo quỹ đạo chính xác và cung cấp phản hồi theo thời gian thực cùng những thông tin chuyên sâu hữu ích về hiệu năng. Khi các công cụ này kết nối với hệ thống radar và điện thoại di động, nhiều người chơi golf có thể dễ dàng sử dụng tính năng phân tích cú đánh tiên tiến.

Quan tâm đến AI? Hãy ghé thăm cộng đồng sôi nổi của chúng tôi và khám phá các đổi mới như AI trong sản xuất và Vision AI trong bán lẻ. Truy cập repository GitHub của chúng tôi và bắt đầu ứng dụng thị giác máy tính ngay hôm nay bằng cách xem các tùy chọn cấp phép.