1. 引言
篮球运动分析在现代体育科技中扮演着越来越重要的角色。随着计算机视觉和深度学习技术的发展，自动化篮球动作识别系统已经成为可能。本文将详细介绍如何使用YOLOv11模型结合NBA球员追踪数据，构建一个能够识别扣篮(dunk)和传球(pass)等篮球动作的系统，并为其开发用户友好的UI界面。
本系统将利用先进的深度学习技术处理篮球比赛视频，自动检测球员并识别其动作，为教练团队、分析师和球迷提供有价值的数据洞察。我们将从数据集准备开始，逐步讲解模型构建、训练、评估以及应用界面开发的完整流程。
2. 相关工作与背景
2.1 篮球动作识别的挑战
篮球动作识别面临几个主要挑战：
快速运动：篮球运动员动作迅速且变化多端
遮挡问题：球员之间经常相互遮挡
视角变化：摄像机角度多样且不断变化
相似动作区分：某些动作在视觉上非常相似(如传球和投篮)
2.2 现有解决方案
目前篮球动作识别主要有以下几种方法：
基于传统计算机视觉的方法(光流、HOG特征等)
基于深度学习的方法(2D/3D CNN、LSTM、Transformer等)
混合方法(结合多种技术)
YOLO(You Onl
2025-08-11 04:19:56