Theo dõi bóng golf sử dụng các model Ultralytics YOLO

Bộ môn golf đang tiếp cận nhiều người hơn bao giờ hết. Vào năm 2024, ước tính có khoảng 138 triệu người tại Hoa Kỳ tham gia bộ môn này theo một hình thức nào đó, và 47,2 triệu người thực sự chơi golf, dù là trên sân golf hay qua các hình thức ngoài sân như sân tập (driving range) và phòng tập giả lập.

Khi sự tham gia và mức độ quan tâm tiếp tục tăng, người chơi golf ngày càng mong đợi những công cụ tốt hơn cho việc tập luyện, phản hồi và theo dõi hiệu suất. Điều này là do golf thường trở nên thú vị hơn khi có những thông tin phân tích trận đấu rõ ràng.

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

Giả sử bạn thực hiện một cú đánh từ điểm phát bóng, và bạn muốn biết chính xác bóng bay như thế nào, rơi ở đâu và liệu nó có xoáy sang trái hay sang phải hay không. Đó là lúc công nghệ theo dõi và phân tích bóng tiên tiến tạo ra sự khác biệt.

Cốt lõi của các hệ thống theo dõi bóng này là computer vision, một nhánh của artificial intelligence (AI) chuyên xử lý dữ liệu trực quan. Các hệ thống computer vision sử dụng camera tốc độ cao và các model deep learning, chẳng hạn như Ultralytics YOLO11 và phiên bản sắp ra mắt 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 theo 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 phát bóng và độ xoáy. Kết quả là phản hồi tức thì giúp cải thiện việc tập luyện, huấn luyện và trải nghiệm xem.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách computer vision và các model Ultralytics YOLO có thể được sử dụng để theo dõi bóng golf. Hãy bắt đầu nào!

Các loại công nghệ theo dõi bóng golf#

Trước khi đi sâu vào computer vision cho việc theo dõi bóng golf, hãy xem nhanh một vài phương pháp theo dõi bóng golf khác.

Một phương pháp là sử dụng bóng golf thông minh. Bóng golf thông minh là các thiết bị phần cứng được trang bị cảm biến nội bộ, kết nối Bluetooth, thẻ RFID và thậm chí cả hệ thống định vị dựa trên GPS.

Các tính năng này cho phép theo dõi chính xác và giám sát hiệu suất. Tuy nhiên, chúng cũng đi kèm với những hạn chế, bao gồm thời lượng pin giới hạn, thách thức về độ bền và lo ngại về cảm giác khi đánh bóng so với bóng golf tiêu chuẩn.

Ngoài bóng thông minh, các hệ thống theo dõi bên ngoài cũng đang trở nên phổ biến. Ví dụ, các máy đo tốc độ 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 những thông tin quan trọng cho người chơi golf ở mọi trình độ.

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

Tích hợp Vision AI vào phân tích golf#

Computer vision là một ví dụ tuyệt vời khác về theo dõi ngoại vi. Cụ thể, các model như YOLO11 và YOLO26 sắp ra mắt hỗ trợ các computer vision tasks như object detection, pose estimation, instance segmentation và object tracking. Kết hợp lại, những tính năng này giúp dễ dàng phát hiện bóng, theo dõi qua từng khung hình, tự động truy vết cú đánh và tạo ra các thông tin chi tiết hữu ích về hiệu suất từ các thước phim camera tiêu chuẩn.

Những thông tin này cũng có thể kết nối vào các hệ sinh thái lớn hơn, bao gồm ứng dụng di động, thiết bị đeo Garmin (như đồng hồ GPS theo dõi các 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 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 đã tin tưởng. 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. Nhờ đó, người chơi có thể nhận được sự theo dõi nâng cao mà không cần thay đổi thiết bị.

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

Ultralytics YOLO models có sẵn dưới dạng các model computer vision được huấn luyện sẵn trên các tập dữ liệu phổ biến như COCO, giúp chúng có thể phát hiện các đối tượng thông ngày thường khác nhau ngay khi xuất xưởng, chẳng hạn như con người, ô tô, xe đạp và động vật. Điều này biến chúng thành điểm khởi đầu tốt cho một loạt các ứng dụng trong thế giới thực.

Tuy nhiên, chúng cũng có thể được huấn luyện tùy chỉnh trên dữ liệu của riêng bạn, điều đặc biệt quan trọng đối với việc theo dõi bóng golf, nơi mục tiêu nhỏ, di chuyển nhanh và dễ bị bỏ sót. Nếu bạn muốn huấn luyện một model Ultralytics YOLO để phát hiện và theo dõi bóng golf, bước đầu tiên là thu thập hoặc tìm kiếm một tập dữ liệu phù hợp.

Việc này thường bao gồm các video hoặc hình ảnh của các cú đánh golf trong đó quả bóng được gắn nhãn trong từng khung hình. Model sau đó có thể được tinh chỉnh để học cách phát hiện bóng một cách đáng tin cậy trong các điều kiện ánh sáng, nền và góc quay camera khác nhau.

Quá trình training được tối ưu hóa bởi Ultralytics Python package, cung cấp các công cụ đơn giản để tải dữ liệu, training model, validation và deployment. Sau khi được training, model có thể phát hiện bóng golf qua từng khung hình trong các video mới.

Điều quan trọng cần ghi nhớ là bản thân YOLO model không track objects theo thời gian. Thay vào đó, việc tracking được kích hoạt bởi Ultralytics Python package, kết hợp các kết quả detection của YOLO với các thuật toán multi-object tracking như BoT-SORT và ByteTrack.

Các trình theo dõi này sử dụng dự đoán chuyển động, thường dựa trên Kalman filters (một mô hình toán học dự đoán vị trí tiếp theo của đối tượng bằng cách sử dụng chuyển động trong quá khứ và các phép đo nhiễu), để ước tính nơi 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 bóng khi nó di chuyển, khi bị chồng lấp ngắn hạn với các đối tượng khác, rời khỏi khung hình và xuất hiện trở lại sau đó.

Chuyển đổi dữ liệu phát hiện thành quỹ đạo ổn định#

Bạn có thể tự hỏi làm thế nào việc phát hiện và theo dõi bóng golf lại giúp thúc đẩy phân tích chính xác hơn. Nói một cách đơn giản, nó giống như việc nối các dấu chấm lại với nhau.

Mỗi detection là một dấu chấm, và quá trình tracking liên kết chúng thành một đường đi mượt mà cho thấy cách quả bóng di chuyển trong không khí. Khi bạn có được ball trajectory đó, bạn có thể ước tính các chi tiết cú đánh quan trọng như tốc độ, góc phóng, hình dạng cú đánh và vị trí bóng có khả năng rơi xuống.

Ví dụ, trong một nghiên cứu gần đây về việc tracking 3D có hướng dẫn vật lý đối với các vật thể nhỏ di chuyển nhanh, các nhà nghiên cứu đã kết hợp bộ detector Ultralytics YOLOv8 với một tracking model dựa trên vật lý. Ultralytics YOLOv8 được sử dụng cho object detection để định vị quả bóng trong mỗi khung hình, trong khi motion model dự đoán vị trí nó sẽ xuất hiện tiếp theo. Điều này giúp hệ thống duy trì được hướng đi xuyên suốt qua hiện tượng mờ do chuyển động (motion blur), hiện tượng che khuất ngắn hạn và các detection bị bỏ sót.

Hình 3. Một hệ thống sử dụng các YOLO model và tracking 3D để theo dõi các vật thể nhỏ. (Nguồn)

Một lợi thế chính của các hệ thống như vậy là những thứ từng đòi hỏi thiết bị chuyên dụng giờ đây đã có sẵn cho người chơi golf phổ thông, với các cú đánh được hiển thị trực quan trong thời gian thực trên điện thoại thông minh, thiết bị đeo và màn hình mô phỏng để phản hồi tức thì. Những thông tin này áp dụng cho mọi cú đánh, từ phát bóng đến gạt bóng, giúp người chơi golf phát hiện các kiểu đánh, so sánh gậy golf và cải thiện kỹ năng nhanh hơn.

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng các trình theo dõi bóng golf hỗ trợ computer vision#

Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về cách computer vision cho phép theo dõi bóng golf, hãy xem xét kỹ hơn một số ưu điểm của nó:

• Phản hồi thời gian thực: Các hệ thống này cung cấp dữ liệu tức thì về đường bay, quỹ đạo và vị trí rơi của bóng, cho phép người chơi golf thực hiện điều chỉnh ngay lập tức cho cú swing và chiến lược đánh của họ.
• Ít mất bóng hơn: Bằng cách theo dõi bóng liên tục, người chơi golf dành ít thời gian hơn để tìm kiếm bóng mất, giúp cải thiện tốc độ chơi chung trên sân golf, sân tập hoặc khu vực fairway.
• Khả năng tương thích phổ quát: Vì các hệ thống Vision AI theo dõi bóng bằng camera thay vì cảm biến bên trong bóng, chúng thường hoạt động với các loại bóng golf tiêu chuẩn, bao gồm các model cao cấp như Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade và Srixon.

Ngay cả với những lợi ích này, việc theo dõi bóng golf dựa trên computer vision vẫn có một vài hạn chế cần lưu ý. Dưới đây là một số yếu tố cần xem xét:

• Sự phụ thuộc vào khả năng hiển thị rõ ràng: Các hệ thống này yêu cầu góc camera không bị cản trở và ánh sáng ổn định; bóng đổ, ánh sáng chói hoặc các vật cản có thể làm giảm độ chính xác của việc phát hiện.
• Thách thức với các cú đánh dài hoặc nhanh: Các cú phát bóng cực xa hoặc tốc độ bóng rất cao đôi khi có thể ra khỏi khung hình camera, làm cho việc theo dõi trở nên kém tin cậy hơn.
• Hạn chế về quy định: Một số hệ thống theo dõi bằng computer vision có thể bị hạn chế theo các quy tắc thi đấu của USGA và PGA Tour, giới hạn việc sử dụng chúng trong các giải đấu chính thức.

Tương lai của theo dõi bóng golf thông minh#

Theo dõi bóng golf đang tiến triển nhanh chóng, được thúc đẩy bởi các 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 sắp ra mắt, xây dựng dựa trên các model trước đó với những cải tiến về độ chính xác và suy luận hiệu quả hơn, điều này có thể giúp việc phát hiện thời gian thực trở nên thực tế hơn trên các thiết bị biên được sử dụng tại các sân tập, thiết bị mô phỏng và các thiết lập huấn luyện.

Đồng thời, các hệ thống theo dõi đang trở nên hoàn thiện hơn bằng cách kết hợp computer vision với các máy đo tốc độ dựa trên radar, ghép nối đường bay của bóng từ camera với dữ liệu phong phú hơn về gậy và cú va chạm. Khi các công cụ này lan rộng ra các sân tập và ứng dụng di động, nhiều người chơi golf hơn có thể truy cập phản hồi tức thì mà không cần thay đổi loại bóng họ chơi.

Hình 4. Góc nhìn về một model bay của bóng golf sử dụng deep learning dựa trên dữ liệu từ thiết bị giám sát cú đánh. (Nguồn)

Có khả năng là những hiểu biết được hỗ trợ bởi AI sẽ tiếp tục hỗ trợ nhiều khía cạnh hơn của môn golf, từ huấn luyện và đào tạo đến việc 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 mong đợi nhiều phân tích tự động hơn, các khuyến nghị cá nhân hóa hơn và các công cụ luyện tập được nâng cao với lớp phủ thực tế tăng cường (AR).

Các điểm chính cần lưu ý#

Các model Ultralytics YOLO và computer vision đang thay đổi cách bóng golf được theo dõi. Chúng có thể tạo ra các quỹ đạo chính xác và cung cấp phản hồi thời gian thực với những thông tin hiệu suất hữu ích. Khi các công cụ này kết nối với hệ thống radar và điện thoại di động, phân tích cú đánh nâng cao đang trở nên dễ dàng hơn cho nhiều người chơi golf tiếp cận.

Bạn thấy tò mò về AI? Hãy tham gia community đang hoạt động của chúng tôi và khám phá các đổi mới như AI trong sản xuất và Vision AI trong bán lẻ. Hãy truy cập GitHub repository của chúng tôi và bắt đầu với computer vision ngay hôm nay bằng cách xem qua các licensing options của chúng tôi.