Theo dõi bóng golf bằng các model Ultralytics YOLO

Golf đang tiếp cận nhiều người hơn bao giờ hết. Năm 2024, ước tính 138 triệu người tại Hoa Kỳ đã tham gia môn thể thao này theo một hình thức nào đó, trong đó 47,2 triệu người thực sự chơi golf, είτε trên sân hoặc thông qua các lựa chọn ngoài sân như sân tập đánh bóng và máy mô phỏng.

Khi mức độ tham gia và sự quan tâm tiếp tục tăng, người chơi golf ngày càng kỳ vọng các công cụ tốt hơn để luyện tập, nhận phản hồi và theo dõi hiệu suất. Điều này là vì golf thường thú vị hơn khi có những thông tin chi tiết rõ ràng về trận đấu.

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

Giả sử bạn thực hiện một cú drive, tức cú đánh xa từ tee, và muốn biết chính xác bóng đã bay như thế nào, hạ cánh ở đâu và cong sang trái hay phải. Đây là lúc các công nghệ theo dõi bóng và phân tích tiên tiến 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. Các hệ thống thị giác máy tính sử dụng camera tốc độ cao và các model deep learning, chẳng hạn như Ultralytics YOLO11 và Ultralytics YOLO26 sắp ra mắt, 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, vị trí của bóng có thể được dùng để lập bản đồ đường bay, dự đoán điểm hạ cánh và ước tính các thông tin như tốc độ, góc phóng và độ xoáy. Kết quả là phản hồi tức thì để luyện tập, huấn luyện và theo dõi tốt hơn.

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

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 xem nhanh một số phương pháp khác để theo dõi bóng golf.

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 bên trong, 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 đánh đổi, bao gồm thời lượng pin hạn chế, thách thức về độ bền và lo ngại về việc bóng golf thông minh có tạo cảm giác giống bóng golf tiêu chuẩn hay không.

Ngoài bóng thông minh, các hệ thống theo dõi bên ngoài cũng đang trở nên phổ biến. Ví dụ, các thiết bị đo cú đánh dựa trên radar và 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 thông tin quan trọng 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 bên ngoài. Cụ thể, các model như YOLO11 và YOLO26 sắp ra mắt hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng, ước tính tư thế, phân đoạn instance và theo dõi đối tượng. Khi kết hợp, các khả năng này giúp dễ dàng phát hiện bóng, theo dõi bóng qua từng frame, tự động truy vết cú đánh và tạo ra thông tin chi tiết hữu ích về hiệu suất từ dữ liệu quay bằng camera tiêu chuẩn.

Những thông tin chi tiết 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 (như đồng hồ GPS theo dõi các vòng đấu và cú đánh) và nền tảng máy 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 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 các loại bóng urethane hiệu suất cao tiêu chuẩn. Nhờ đó, người chơi có thể sử dụng tính năng theo dõi nâng cao mà không cần thay đổi thiết bị.

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

Các model YOLO của Ultralytics được cung cấp dưới dạng các model thị giác máy tính đã được pre-trained, huấn luyện trên những dataset phổ biến như COCO, để có thể phát hiện nhiều đối tượng thường gặp như người, ô tô, xe đạp và động vật ngay khi sử dụng. Điều này khiến chúng trở thành điểm khởi đầu phù hợp cho nhiều ứng dụng thực tế.

Tuy nhiên, chúng cũng có thể được custom train trên dữ liệu của riêng bạn, điều đặc biệt quan trọng khi theo dõi bóng golf, vì đối tượng cần phát hiện nhỏ, di chuyển nhanh và dễ bị bỏ sót. Nếu muốn huấn luyện một model YOLO của Ultralytics để phát hiện và theo dõi bóng golf, bước đầu tiên là thu thập hoặc tìm một dataset phù hợp.

Quá trình này thường bao gồm các video hoặc hình ảnh về những cú đánh golf, trong đó bóng được gắn nhãn ở từng frame. Sau đó, model có thể được fine-tune để học cách phát hiện bóng một cách đáng tin cậy trong nhiều điều kiện ánh sáng, bối cảnh và góc camera khác nhau.

Quy trình huấn luyện được đơn giản hóa nhờ Python package của Ultralytics, cung cấp các công cụ đơn giản để tải dữ liệu, huấn luyện model, validation và triển khai. Sau khi được 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, tính năng tracking được kích hoạt bởi Python package của Ultralytics, kết hợp các detection của YOLO với các thuật toán theo dõi nhiều đối tượng như BoT-SORT và ByteTrack.

Các tracker 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 bằng cách sử dụng chuyển động trước đó và các phép đo nhiễu), để ước tính vị trí tiếp theo của bóng 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.

Biến các detection thành quỹ đạo ổn định#

Bạn có thể thắc mắc việc phát hiện và theo dõi bóng golf giúp tạo ra phân tích chính xác hơn như thế nào. Nói một cách đơn giản, việc này giống như nối các điểm lại với nhau.

Mỗi detection là một điểm, còn tracking liên kết chúng thành một đường đi mượt mà cho thấy bóng đã di chuyển trong không khí như thế nào. Khi có quỹ đạo bóng, bạn có thể ước tính các thông tin quan trọng về cú đánh như tốc độ, góc phóng, hình dạng cú đánh và vị trí bóng có khả năng hạ cánh.

Ví dụ, trong một nghiên cứu gần đây về tracking 3D có hướng dẫn vật lý đối với các vật thể nhỏ chuyển động nhanh, các nhà nghiên cứu đã kết hợp một detector Ultralytics YOLOv8 với một model tracking dựa trên vật lý. Ultralytics YOLOv8 được sử dụng để phát hiện đối tượng và xác định vị trí bóng trong từng frame, trong khi model chuyển động dự đoán vị trí bóng sẽ xuất hiện tiếp theo. Điều này giúp hệ thống duy trì tracking qua hiện tượng nhòe do chuyển động, các vùng bị che khuất trong thời gian ngắn và những lần detection bị bỏ sót.

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

Một ưu điểm chính của các hệ thống này là những tính năng trước đây cần thiết bị chuyên nghiệp giờ đã trở nên доступными cho người chơi golf thông thường, với các cú đánh được trực quan hóa theo thời gian thực trên smartphone, thiết bị đeo và màn hình máy mô phỏng để cung cấp phản hồi tức thì. Những thông tin chi tiết này áp dụng cho mọi cú đánh, từ drive đến putt, giúp người chơi golf nhận ra xu hướng, so sánh các gậy golf và tiến bộ nhanh hơn.

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng tracker bóng golf hỗ trợ 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 của công nghệ này:

• Phản hồi theo thời gian thực: Các hệ thống này cung cấp dữ liệu tức thì về đường bay, quỹ đạo và vị trí hạ cánh của bóng, cho phép người chơi golf lập tức điều chỉnh cú swing và chiến thuật đánh.
• Ít mất bóng hơn: Bằng cách theo dõi bóng liên tục, người chơi golf dành ít thời gian hơn để tìm bóng thất lạc, qua đó cải thiện tốc độ chơi tổng thể trên sân golf, sân tập hoặc fairway.
• 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 bóng golf tiêu chuẩn, bao gồm các model cao cấp như Titleist Pro V1, Callaway, TaylorMade và Srixon.

Dù có những lợi ích này, việc 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 ràng: Các hệ thống này yêu cầu góc nhìn camera không bị che khuất và ánh sáng ổn định; bóng đổ, ánh sáng chói hoặc vật cản có thể làm giảm độ chính xác của detection.
• Thách thức với các cú đánh xa hoặc nhanh: Những cú drive cực xa hoặc tốc độ bóng rất cao đôi khi có thể đi ra khỏi frame camera, khiến việc tracking kém tin cậy hơn.
• Hạn chế theo quy định: Một số hệ thống tracking dựa trên thị giác máy tính có thể bị hạn chế theo luật thi đấu của USGA và PGA Tour, giới hạn việc sử dụng chúng trong các giải đấu chính thức.

Tương lai của việc theo dõi bóng golf thông minh#

Công nghệ theo dõi bóng golf đang phát triển nhanh nhờ các model tốt hơn, cảm biến tốt hơn và khả năng xử lý trên thiết bị nhanh hơn. Các architecture mới hơn, chẳng hạn như Ultralytics YOLO26 sắp ra mắt, phát triển dựa trên các model trước đó với những cải tiến về độ chính xác và inference hiệu quả hơn, giúp việc detection theo thời gian thực trở nên thực tế hơn trên các edge device được sử dụng tại sân tập, máy mô phỏng và các hệ thống huấn luyện.

Đồng thời, các hệ thống tracking đang trở nên toàn diện hơn bằng cách kết hợp thị giác máy tính với các thiết bị đo cú đánh dựa trên radar, ghép đường bay của bóng từ camera với dữ liệu phong phú hơn về gậy và điểm va chạm. Khi các công cụ này được triển khai rộng rãi tại sân tập và ứng dụng di động, nhiều người chơi golf hơn có thể tiếp cận phản hồi tức thì mà không cần thay đổi loại bóng mình sử dụng.

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

Nhiều khả năng các thông tin chi tiết do AI hỗ trợ sẽ tiếp tục hỗ trợ thêm nhiều khía cạnh của golf, từ luyện tập và huấn luyện đến việc ra quyết định trên sân. Khi các hệ thống tracking và shot tracer trở nên thông minh hơn, người chơi golf có thể kỳ vọng vào nhiều phân tích tự động hơn, các đề xuất cá nhân hóa hơn và những công cụ luyện tập được nâng cao bằng lớp phủ thực tế tăng cường (AR).

Những điểm chính#

Các model YOLO của Ultralytics và 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 cùng những thông tin chi tiết 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 tiếp cận hơn với nhiều người chơi golf.

Tò mò về AI? Hãy xem cộng đồng đang hoạt động của chúng tôi và khám phá những đổi mới như AI trong sản xuất và Vision AI trong bán lẻ. Truy cập repository GitHub của chúng tôi và bắt đầu với thị giác máy tính ngay hôm nay bằng cách xem các tùy chọn cấp phép.