开源项目统计门球短传配合成功率？

本文目录导读：

1. 先定义什么是“短传配合成功”
2. 可用的开源技术方案
3. 推荐的最小可行方案（MVP）
4. 数据采集建议
5. 现有相关开源项目参考

要统计门球（Gateball）短传配合的成功率，需要先明确几个关键定义，然后设计数据采集和分析方案，目前开源社区中没有专门针对门球短传配合成功率的成熟统计工具，但可以基于现有开源技术栈自建一套统计系统。

先定义什么是“短传配合成功”

门球中的短传配合通常指：

建议定义：

成功率 = 成功的短传配合次数 / 尝试的短传配合总次数 × 100%

可用的开源技术方案

视频分析类（计算机视觉）

思路：摄像头 → 检测球和球员 → 跟踪轨迹 → 判定传递事件 → 计算成功率。

传感器类（IoT）

• UWB 定位（如 Pozyx、Decawave）：球和球员佩戴标签，精度 10cm 级
• IMU（MPU6050 等）：检测击球动作
• 开源框架：ROS2 + 自建节点

手工/半自动标注

• CVAT（github.com/opencv/cvat）：视频标注
• Label Studio：事件标注
• 自定义 Excel/CSV + Python pandas：最简单起点

推荐的最小可行方案（MVP）

# 伪代码：基于轨迹的短传配合成功率统计
import pandas as pd
SHORT_PASS_DIST = 5.0  # 米
SAME_TEAM = True
def analyze_passes(tracks):
    passes = []
    for i in range(len(tracks)-1):
        p1, p2 = tracks[i], tracks[i+1]
        if p1.team != p2.team:
            continue
        dist = ((p1.x-p2.x)**2 + (p1.y-p2.y)**2)**0.5
        if dist <= SHORT_PASS_DIST:
            success = p2.controlled and not p2.intercepted
            passes.append({
                'from': p1.player_id,
                'to': p2.player_id,
                'dist': dist,
                'success': success
            })
    df = pd.DataFrame(passes)
    rate = df['success'].mean() if len(df) else 0
    return df, rate

数据采集建议

1. 固定机位：俯拍或斜 45°，覆盖主要传球区域
2. 帧率：≥ 30fps（门球速度慢，30fps 够用）
3. 标定：用棋盘格标定，把像素坐标转为实际距离
4. 事件标注：至少标注“传球起点/终点/是否成功”

现有相关开源项目参考

虽然不是门球专用,但可迁移：

• SoccerNet（github.com/SoccerNet）：足球事件检测
• OpenSports：体育数据分析集合
• TrackMate（ImageJ 插件）：轨迹分析
• DeepLabCut：动物/人体姿态追踪
• norfair（Tryolabs）：轻量实时跟踪

• 没有现成的门球短传成功率开源工具
• 可行路径：CVAT 标注 + YOLO 检测 + ByteTrack 跟踪 + 自定义 Python 统计
• 若只需小规模统计,手工标注 CSV + pandas 最快
• 若要做实时系统,考虑 UWB 定位 + ROS2

如果你能说明：

1. 数据来源（视频/传感器/手工）
2. 规模（训练场/比赛）
3. 是否要实时

我可以给出更具体的代码或架构方案。