随着计算机技术的发展,尤其是计算机视觉技术的广泛应用,数字图像和视频的统计分析技术日趋重要,尤其是对于视频数据的高层语义分析(例如视频中存在的物体类别、分析物体的运动等)正成为热门研究领域。其中一个重要的应用就是对体育视频分析,就像观众观看体育比赛一样,人们希望计算机也能理解体育比赛发生的过程,这不仅能辅助运动员、教练员赛后分析,还能设计机器人辅助教学训练,对于乒乓球比赛也是如此。本文研究目的在于设计实现一套乒乓球技战术指标自动检测系统,其中主要检测的技战术指标包括运动轨迹与旋转信息。为了实现这个目标,本文研究的主要内容与贡献包括:提出以深度神经网络为基础的乒乓球的检测和跟踪算法,在自建视频数据集与实际系统测试上取得较好效果。在获得乒乓球在图像中位置后,本文提出了单视点下乒乓球深度恢复算法,以避免多视角拍摄视频遇到的硬件同步等困难。然后为计算乒乓球的旋转方向和速度,本文研究并实现了基于傅立叶变换的转速测量方法和基于CNN的旋转方向检测方法,在较低转速的数据集测试中取得了较好的效果。最后,本文提出了基于LSTM的轨迹预测算法,通过预测乒乓球轨迹为乒乓球机器人的设计打下基础。最后的实验测试表明,本文实现的这套系统能较好的处理乒乓球跟踪、旋转测量问题。