使用 Ultralytics YOLO 模型跟踪高尔夫球

高尔夫运动正吸引比以往更多的人参与。2024 年，据估计，美国有 1.38 亿人 以某种方式参与了这项运动，其中 4720 万人实际打过高尔夫，包括在球场上打球，以及使用练习场和模拟器等场外设施。

随着参与度和兴趣持续增长，高尔夫球手越来越期待更好的练习、反馈和表现追踪工具。这是因为当比赛洞察更加清晰时，打高尔夫往往更有趣。

图 1. 全球有数百万人打高尔夫。

假设你开了一杆球道木，从发球区打出一记远距离击球，并想确切了解球是如何飞行的、落在哪里，以及是向左还是向右弯曲。这正是先进的球体追踪和分析技术能够发挥作用的地方。

这些球体追踪系统的核心是计算机视觉，这是处理视觉数据的人工智能（AI）分支。计算机视觉系统使用高速摄像机和深度学习模型（例如 Ultralytics YOLO11 以及即将推出的 Ultralytics YOLO26），实时检测和追踪球的运动。

检测并逐帧追踪球后，可以利用其位置绘制飞行轨迹、预测落点，并估算速度、发射角度和旋转等细节。这样就能为更好的练习、指导和观看体验提供即时反馈。

本文将探讨如何使用计算机视觉和 Ultralytics YOLO 模型追踪高尔夫球。让我们开始吧！

高尔夫球追踪技术的类型#

在深入了解用于高尔夫球追踪的计算机视觉之前，我们先快速了解几种其他的高尔夫球追踪方式。

一种方法是使用智能高尔夫球。智能高尔夫球是配备内部传感器、Bluetooth 连接、RFID 标签，甚至基于 GPS 的定位系统的硬件设备。

这些功能可以实现精确追踪和表现监测。但它们也有取舍，包括电池续航时间有限、耐用性方面的挑战，以及智能高尔夫球的手感是否与标准高尔夫球相同等问题。

除了智能球之外，外部追踪系统也越来越受欢迎。例如，基于雷达的发射监测器和高速光学摄像机系统可以高精度捕获球飞行、轨迹和旋转的详细数据，为各个水平的高尔夫球手提供关键洞察。

图 2. 追踪高尔夫球的示例。（来源）

将视觉 AI 集成到高尔夫分析中#

计算机视觉是外部追踪的另一个很好的例子。具体来说，YOLO11 和即将推出的 YOLO26 支持计算机视觉任务，例如目标检测、姿态估计、实例分割和目标追踪。这些能力结合起来，可以更轻松地识别球、逐帧跟踪球的运动、自动追踪击球轨迹，并从标准摄像机拍摄的视频中生成有用的表现洞察。

这些洞察还可以接入更大型的互联系统，包括移动应用、Garmin 可穿戴设备（例如用于追踪球局和击球的 GPS 手表）以及高尔夫模拟器平台。这样，高尔夫球手就能轻松保存数据、回顾一段时间内的表现，并通过多种设备访问洞察。

这些方法受欢迎的另一个原因是，它们可以使用高尔夫球手已经信赖的高尔夫球。许多系统兼容 Titleist Pro V1、Callaway、TaylorMade 和 Srixon 等高端高尔夫品牌，并且适用于标准的高性能聚氨酯球。这样，球员无需更换装备就能获得高级追踪功能。

如何使用 Ultralytics YOLO 模型追踪高尔夫球#

Ultralytics YOLO 模型以预训练计算机视觉模型的形式提供，并使用 COCO 等热门数据集进行训练，因此可以开箱即用地检测人员、汽车、自行车和动物等各种日常物体。这使其成为众多现实应用的良好起点。

不过，你也可以使用自己的数据对它们进行自定义训练。这对于高尔夫球追踪尤其重要，因为目标体积小、速度快且容易漏检。如果你想训练 Ultralytics YOLO 模型来检测和追踪高尔夫球，第一步是收集或查找相关数据集。

这通常包括高尔夫击球视频或图像，其中球在每一帧中都进行了标注。随后，可以对模型进行微调，使其学会在不同光照条件、背景和摄像机角度下可靠地检测球。

Ultralytics Python 软件包简化了训练流程，为数据加载、模型训练、验证和部署提供了简单的工具。训练完成后，模型就可以在新视频中逐帧检测高尔夫球。

需要注意的是，YOLO 模型本身不会随时间追踪目标。相反，追踪功能由 Ultralytics Python 软件包提供，该软件包将 YOLO 的检测结果与 BoT-SORT 和 ByteTrack 等多目标追踪算法结合起来。

这些追踪器使用运动预测（通常基于 Kalman 滤波器；这是一种利用过去的运动和含噪测量结果预测物体下一位置的数学模型），估计球下一步应出现的位置，并在各帧之间保持一致的 ID。借助这种设置，系统可以跟随球的移动，即使球短暂地与其他物体重叠、离开画面，之后又重新出现。

将检测结果转化为稳定轨迹#

你可能会想，检测和追踪高尔夫球如何帮助生成更准确的分析。简单来说，这就像把点连接起来。

每次检测都是一个点，而追踪会将这些点连接成一条平滑路径，展示球如何在空中移动。获得球的轨迹后，你就可以估算速度、发射角度、击球形态以及球可能落点等关键击球细节。

例如，在一项关于快速移动小物体的物理引导 3D 追踪的近期研究中，研究人员将 Ultralytics YOLOv8 检测器与基于物理的追踪模型结合起来。Ultralytics YOLOv8 用于目标检测，以定位每一帧中的球，而运动模型则预测球下一步出现的位置。这帮助系统在运动模糊、短暂遮挡和漏检情况下保持追踪。

图 3. 使用 YOLO 模型和 3D 追踪来追踪小物体的系统。（来源）

这类系统的一个主要优势是，过去需要专业设备才能实现的功能如今已面向普通高尔夫球手开放，击球过程可以在智能手机、可穿戴设备和模拟器屏幕上实时可视化，从而提供即时反馈。这些洞察适用于从开球到推杆的每一杆，帮助高尔夫球手发现规律、比较球杆并更快提升。

使用计算机视觉高尔夫球追踪器的优缺点#

现在我们已经更好地了解了计算机视觉如何实现高尔夫球追踪，下面来详细看看它的一些优势：

• **实时反馈：**这些系统可以即时提供球的飞行、轨迹和落点数据，让高尔夫球手能够立即调整挥杆和击球策略。
• **减少丢球：**通过持续追踪球，高尔夫球手可以减少寻找丢失球的时间，从而提升球场、练习场或球道上的整体打球节奏。
• **广泛兼容：**由于视觉 AI 系统通过摄像机而不是球内传感器追踪球，因此通常适用于标准高尔夫球，包括 Titleist Pro V1、Callaway、TaylorMade 和 Srixon 等高端型号。

即使具备这些优势，基于计算机视觉的高尔夫球追踪仍有一些需要注意的局限。以下是几个需要考虑的因素：

• **依赖清晰的可见性：**这些系统需要无遮挡的摄像机视野和稳定的光照；阴影、眩光或遮挡物都可能降低检测准确率。
• **长距离或高速击球带来的挑战：**距离极远的开球或极高的球速有时会使球飞出摄像机画面，从而降低追踪可靠性。
• **监管限制：**根据 USGA 和 PGA Tour 的比赛规则，某些计算机视觉追踪系统可能受到限制，从而无法在正式赛事中使用。

智能高尔夫球追踪的未来#

高尔夫球追踪正在快速发展，这得益于更好的模型、更先进的传感器和更快的设备端处理。包括即将推出的 Ultralytics YOLO26 在内的新架构，在早期模型的基础上提升了准确率并提高了推理效率，因此可以让练习场、模拟器和训练设备上使用的边缘设备更实用地进行实时检测。

与此同时，追踪系统正通过将计算机视觉与基于雷达的发射监测器结合起来而变得更加完善，将基于摄像机的球飞行数据与更丰富的球杆和击球数据配对。随着这些工具进入练习场和移动应用，更多高尔夫球手无需更换所使用的球，就能获得即时反馈。

图 4. 使用发射监测器数据的深度学习高尔夫球飞行模型一览。（来源）

AI 驱动的洞察很可能会继续支持高尔夫的更多环节，从训练和指导到球场决策。随着追踪系统和击球轨迹显示系统变得更加智能，高尔夫球手可以期待更自动化的分析、更个性化的建议，以及通过增强现实（AR）叠加效果强化的练习工具。

要点总结#

Ultralytics YOLO 模型和计算机视觉正在改变高尔夫球的追踪方式。它们可以生成准确的轨迹，并提供包含有用表现洞察的实时反馈。随着这些工具与雷达系统和手机连接起来，更多高尔夫球手将能更轻松地使用高级击球分析。

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