基于深度学习的板球非法投球动作检测

研究提出一种基于计算机视觉的深度学习方法，用于在板球比赛中实时检测非法投球动作。系统从投球视频中提取肩部帧和出手帧，分析两帧间投球手臂角度变化，若角度差超过预设阈值（如 15 度）则判定为疑似非法投球。团队构建了包含 11 名男性投手、62 段视频的数据集，系统取得较高真阳性率，但数据集以右手常规动作为主，仍需在更多样环境和更大数据集上验证。