Golf, dünya çapýnda büyük bir kitle tarafýndan raðbet gören sporlar arasýndadýr. Golf oyuncularý, golf oynarken veya atýþ pratiði yaparken atýþlarýný izleme ve atýþlarýna ait bilgileri öðrenmeye ihtiyaç duyarlar. Dolayýsýyla tüm golf oyuncularýnýn oyun deneyimlerini ve performanslarýný artýracak ürünlerin gelþtirilmesi golf endüstrisi için oldukça önemlidir. Bu çalýþma kapsamýnda Rapsodo Yazýlým A.Þ., golf oyuncularýnýn performansýný daha iyi deðerlendirmek, kullandýðý sopa türüne göre oyun esnasýnda ve sonrasýnda analiz yaparak çýkarýmlarda bulunmak için geliþtirilen Mobil Atýþ Ýzleme (Mobile Launch Monitor (MLM)) ürününe görüntü iþleme, Evriþimsel Sinir Aðlarý (Convolutional Neural Networks, CNN) derin öðrenme teknikleri ile You Only Look One (YOLO) mimarisi kullanýlarak mobil cihazlara uyumlu gerçek zamanlý golf sopasý tespiti, sopa üzerinde yer alan karakterin tespiti, golf sopasý sýnýflandýrýlmasý ve görüntü arama gibi yetkinlikler kazandýrýlmýþtýr. Çalýþma sonuçlarýna göre golf sopasý ve numara tespit süresi için 30 ms altýnda olmasý hedeflenen deðer 20 ms, golf sopalarýnýn sýnýflandýrýlmasý için 20 msnin altýnda olmasý hedeflenen deðer 15 ms olarak gerçekleþmiþtir. Hedeflerimiz arasýnda tespit süresinin yanýnda Ar-Ge çalýþmalarý içerisindeki baþarý oranlarý da oldukça önemlidir. Bu kapsamda golf sopasýnýn doðru tespit oranýnýn %95 üzerinde olmasý hedeflenen deðer %97, görüntü baþarý oraný %90 ve üzeri hedeflenen deðer %93, sopa sýnýflandýrýlmasýnda ise minimum %85 ve üzeri hedeflenen deðer %89 olarak gerçekleþerek çalýþma hedeflerine baþarý ile ulaþýlmýþtýr. Rakip analizleri yapýldýðýnda muadil ürünlerde otomatik golf sopasý tanýma özelliðinin olmadýðý tespit edilmiþtir. Bu çalýþma, Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araþtýrma Kurumu (TÜBÝTAK) 1501-Sanayi Ar-Ge Projeleri Destekleme Programý kapsamýnda 3211049 no’lu proje ile desteklenmiþtir. ORCID NO: 0009-0003-7733-0163
Anahtar Kelimeler: Görüntü Ýþleme, Performansa Yönelik Çýkarýmlar, Data Analitik, Golf Sopasý Tanýma, Sopa Sýnýflandýrma, Görüntü Arama
|
