项目编号：2024-2025-AI001
一，环境介绍
语言环境：Python3.9
WEB框架：Django
开发技术：YOLO8
开发工具：PyCharm
二，项目简介
本系统基于先进的YOLOv8（You Only Look Once version 8）目标检测算法，专门设计用于篮球运动场景中的物体检测与动作识别。系统能够实时检测篮球、球员以及运球动作，为篮球训练分析、比赛统计和智能裁判辅助提供技术支持。
技术特点
- 高效检测能力：采用YOLOv8深度学习模型，在保持高精度的同时实现实时检测（可达60FPS）
- 多目标识别：可同时检测篮球、球员、篮筐等多种目标
- 动作分析：通过连续帧分析实现运球动作识别
- 自适应性能：适应不同光照条件和拍摄角度
系统功能
- 篮球实时检测与追踪
- 运球动作识别与计数
- 球员运动轨迹分析
- 违规动作预警（如走步、二次运球）
- 数据统计与可视化输出
实现流程
- 数据采集：收集篮球比赛/训练视频作为原始数据
- 标注处理：使用LabelImg等工具标注篮球、球员等目标
- 模型训练：基于YOLOv8框架进行迁移学习和模型优化
- 系统集成：将训练好的模型部署到检测系统中
- 性能优化：使用TensorRT加速，提高推理速度
应用场景
- 篮球训练辅助分析
- 比赛实时数据统计
- 智能裁判决策支持
- 篮球教学视频分析
- 体育科研数据采集
优势与创新
本系统相比传统计算机视觉方法具有更高的准确率和鲁棒性，能够适应复杂运动场景，且部署简便，可在普通GPU甚至CPU环境下运行，为篮球运动智能化提供了经济高效的解决方案。
三，系统展示
视频识别
编辑
图片解析
编辑
四，核心代码展示
import cv2
from ultralytics import YOLO
from collections import defaultdict
class BasketballDetectionSystem:
def __init__(self):
# 加载预训练的YOLOv8模型
self.model = YOLO('yolov8n.pt') # 基础模型
# 自定义训练篮球检测模型
# self.model = YOLO('best.pt') # 替换为自定义训练模型路径
# 类别定义
self.class_names = {0: 'basketball', 1: 'player', 2: 'hoop'}
# 运球检测参数
self.dribble_threshold = 0.5 # 运球判定阈值
self.track_history = defaultdict(list)
def detect_dribble(self, player_bbox, ball_bbox, frame_count):
"""检测运球动作"""
# 计算球员与篮球的中心点距离
px, py = (player_bbox[0]+player_bbox[2])/2, (player_bbox[1]+player_bbox[3])/2
bx, by = (ball_bbox[0]+ball_bbox[2])/2, (ball_bbox[1]+ball_bbox[3])/2
distance = ((px-bx)**2 + (py-by)**2)**0.5
# 如果距离小于阈值且篮球在球员下方，则认为是运球
if distance < self.dribble_threshold and by > py:
return True
return False
def process_frame(self, frame):
"""处理视频帧"""
# 使用YOLOv8进行检测
results = self.model.track(frame, persist=True, classes=[0,1,2], conf=0.5)
# 初始化检测结果
detections = {'basketball': [], 'player': [], 'hoop': [], 'dribble': False}
# 解析检测结果
for result in results:
boxes = result.boxes.xyxy.cpu().numpy()
classes = result.boxes.cls.cpu().numpy()
track_ids = result.boxes.id.cpu().numpy() if result.boxes.id is not None else None
for i, box in enumerate(boxes):
class_id = int(classes[i])
class_name = self.class_names.get(class_id, 'unknown')
detections[class_name].append(box)
# 可视化检测框
color = (0, 255, 0) if class_name == 'basketball' else (0, 0, 255)
cv2.rectangle(frame, (int(box[0]), int(box[1])),
(int(box[2]), int(box[3])), color, 2)
cv2.putText(frame, f"{class_name}", (int(box[0]), int(box[1]-10)),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)
# 运球检测逻辑
if len(detections['player']) > 0 and len(detections['basketball']) > 0:
detections['dribble'] = self.detect_dribble(
detections['player'][0], detections['basketball'][0], 0)
if detections['dribble']:
cv2.putText(frame, "Dribble Detected!", (50, 50),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2)
return frame, detections
def run(self, video_path):
"""运行检测系统"""
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 处理每一帧
processed_frame, _ = self.process_frame(frame)
# 显示结果
cv2.imshow('Basketball Detection', processed_frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == "__main__":
system = BasketballDetectionSystem()
# 使用示例视频或摄像头(0)
system.run("basketball_game.mp4") # 替换为你的视频路径或0(摄像头)
