a_Loki的博客

本文介绍了篮球比赛视频分析中犯规动作检测的具体实现方法。系统通过四个核心函数判断常见犯规动作：1) is_infringe_cylinder检测手臂连续摆动侵犯圆柱体；2) is_block通过手臂角度判断阻挡动作；3) is_push结合手臂长度变化、肘部角度和手部关键点检测推人动作；4) is_pull通过手部位置关系和抓握状态识别拉人动作。系统采用状态机管理连续帧信息，结合几何计算和手部关键点检测，通过多条件组合和阈值控制确保动作判定的准确性和稳定性。这套基于MediaPipe的规则引擎设计既保证了实

本文介绍了一个篮球犯规检测函数foul_fn的实现流程。该函数通过状态机分阶段处理，Phase0检测单手举起动作，Phase1进行犯规判定。采用历史窗口记录手腕位置数据，结合多种规则函数（阻挡、碰撞、拉人、推人等）进行优先级判断，并通过连续帧计数确保判定稳定性。函数具有防抖动处理、异常动作过滤等工程亮点，可扩展性强。该方案通过几何特征和阈值判断实现了篮球犯规动作的准确识别。

本文介绍了GestureDetector类的实现，这是犯规动作识别系统的核心模块。该类利用MediaPipe姿态估计能力，从视频帧中提取人体关键点（肩、肘、腕），通过几何计算和规则函数判断动作类型。文章详细讲解了Pose模型的初始化参数、肘部角度计算方法、坐标映射处理流程，以及动作判定的设计理念。该模块具有高复用性、实时性优化和强扩展性特点，将关键点提取与动作判定分离，便于后续规则修改。最后指出下一章将重点讲解犯规判断函数foul_fn的实现。

摘要：本文介绍了一个篮球比赛视频中自动识别犯规动作和球员号码的实用系统。系统采用模块化设计，将问题分解为动作识别和号码识别两个阶段：首先通过MediaPipe检测犯规动作，然后进入号码识别阶段，通过手势识别确定球员号码。文章重点阐述了几个关键技术点：使用PIL处理中文显示、基于状态机的时序控制、几何关系判断举手动作，以及模块化设计的优势。该系统避免了端到端模型的高成本问题，具有可解释性强、易于调试和扩展的特点，为体育视频分析提供了一个工程化解决方案范例。

《篮球视频自动判罚系统解析》摘要：该系统能实时分析未经剪辑的篮球比赛视频，自动识别推人、拉人等犯规动作，并跟踪裁判手势判定犯规球员号码。采用分层处理架构：先通过姿态检测捕捉动作特征，再通过状态机逻辑分阶段处理犯规动作、缓冲等待和号码识别。系统严格模拟真实裁判判罚流程，包含时间缓冲设计，避免误判。最终输出结构化判罚结果（犯规类型+球员号码+时间戳），适用于比赛复盘和技术统计。不同于传统视觉系统，该方案突出体育规则的特殊性和状态机在时序处理中的核心作用。