篮球作为一项节奏快速且规则复杂的运动，裁判在激烈竞争中需要时刻关注多名球员的动态，准确判断规则执行情况。NBA三秒违例规则旨在防止球员在禁区内停留过久，保障比赛的流动性与公平性。传统人工判罚因场上情况复杂、视觉盲点与瞬息万变的动作而面临巨大的挑战，错判与漏判屡见不鲜。借助近年来计算机视觉和人工智能技术的迅猛发展，篮球赛事的判罚自动化成为可能，尤其是针对三秒违例的检测展现出巨大潜力。这个领域结合了目标检测、跟踪、关键点识别与时间计数等多个先进技术模块，为篮球比赛注入智能化的判罚新维度。三秒违例规则本身包含进攻和防守两条细则，分别约束进攻球员和防守球员在禁区的停留时间，确保双方攻防节奏合理。
判定标准主要依据球员身躯是否接触禁区地面，以秒为单位累计停留时间，并在超过三秒时产生违例。技术实现上首先需要对场上每一帧图像中的球员进行检测和区分。这里采用Meta最新发布的Segment Anything Model 2（SAM2）作为基础的目标跟踪工具，能够在初始帧中通过对象检测模型锁定所有球员后，实现零样本的高精度跟踪，免去训练专用外观模型的复杂过程。SAM2在跟踪时会遇到诸如把篮球或背景误认为球员身体部分的噪声问题，研究者创新设计了remove_noisy_segments函数，通过连通组件分析，筛除规模小且离玩家质心较远的误差掩膜，显著提升了球员掩膜质量与跟踪稳定性。这种结合对象检测与精细掩膜清洗的策略，为后续动作分析奠定了坚实基础。判断禁区具体位置则依赖精确的场地标志点检测。
研究者训练了专门的YOLOv11关键点检测模型，能够识别篮球场诸如三分线、禁区边界等地标关键点。检测到的关键点通过单应性变换映射到标准篮球场坐标系，不仅实现了禁区空间的复原，也使得球员运动轨迹可视化以雷达图形式呈现，在缺失关键点时还能利用投影方式补全边界，保证检测鲁棒性和完整性。准确定位禁区后，系统通过姿态估计进一步精确判定球员是否进入禁区。使用YOLOv11姿态估计模型分别对每位跟踪到的球员图像进行人体关键点检测，重点获取双脚踝位置，而非简单依赖底部边界框。这是因为底部边界框在一脚进禁区另一脚未进的特殊情况判定上容易产生误差，而踝关节关键点准确反映了球员脚部实际位置。结合Supervision库中的PolygonZone，系统能判断是否有单脚或双脚进入该多边形区域，从而实现精确的区域入侵检测。
姿态估计失败时，则备选启用底部边界框中心点进行判定，提升系统鲁棒性。进入禁区后，剩下的核心环节是停留时间的准确计算。通过Supervision提供的FPSBasedTimer工具，系统追踪每名球员进入禁区的连续帧数，结合视频帧率换算为秒数，从而判断是否超过三秒违例阈值。一旦检测到违例，系统将在球员目标掩膜上实时变色警示，便于裁判或观众即时获悉。整体系统流程从输入视频开始，利用训练好的检测模型识别球员，结合SAM2高效跟踪，随后通过关键点检测还原场地结构，姿态估计赋予精细的空间判断能力，最终完成时间计数与违例报警，技术链条完整且高度自动化。该系统虽尚未区分进攻防守球员及防守激活状态，但已为实现更全面的三秒违例判定奠定坚实基础。
未来仍可继续引入球队分类、防守盯人检测等模块，不断完善规则判定逻辑。人工智能赋能篮球赛事判罚，是体育科技的重要方向。通过准确检测三秒违例，不仅保证比赛公平，也促进球员战术多样化和观众体验优化。该技术更有望推广到其他篮球规则的自动化执法，如走步、进攻犯规等，乃至拓展至足球等多种运动的规则判罚辅助。作为一套复杂计算机视觉管道的实例，该解决方案展示了多模态AI模型集成应用优势，也突出开源生态在体育智能化中的推动作用。整体而言，借助Meta SAM2、YOLOv11系列模型和Supervision工具，构建的NBA三秒违例自动检测系统实现了高效稳定的球员跟踪、精确场地区域复原以及细致动作空间判定，依靠视频数据实时反馈违例事件。
期待未来规则理解更智能、判罚能力更完善的AI辅助系统，成为篮球比赛裁判不可或缺的得力助手，更好地管理比赛秩序和竞技公平。随着计算能力日益提升和模型持续优化，AI篮球判罚技术将迈入实战应用的新阶段，助力新一代体育赛事迈向智能化、数字化未来。
