YOLOv8实现球员动作识别与跟踪系统（含UI界面+代码+数据集推荐）

一、项目背景与意义

在现代体育分析中，球员的动作识别与跟踪技术已经成为提高比赛效率、评估球员表现的重要工具。无论是在足球、篮球、乒乓球、排球还是羽毛球等领域，基于计算机视觉的动作分析系统都能自动提取球员的运动轨迹、动作类型，实现：

• 球员战术分析
• 视频回放与训练辅助
• 球队战术制定与优化
• 裁判辅助决策系统（VAR）

而近年来随着深度学习和目标检测算法（如YOLO）的发展，使得此类任务变得更加高效和精准。

本博客将基于YOLOv8实现一个集 球员动作识别 + 多人跟踪 + UI展示 于一体的系统，适用于视频流或摄像头数据。

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二、项目总体架构

系统主要模块如下：

1. 数据准备模块：

   • 包含球员检测数据集（如SoccerNet, SportsMOT, Human Action Dataset等）；
   • 自定义标注动作标签。

2. 检测与动作识别模块：

   • 使用YOLOv8进行球员检测；
   • 在检测框内提取特征，识别常见动作（例如跑步、跳跃、投篮、传球等）。

3. 多目标跟踪模块（MOT） ：

   • 使用DeepS