Towards AI-Powered Video Assistant Referee System (VARS) for Association Football

在过去的十年中，足球裁判使用的技术显著提高，增强了决策的公正性和准确性。这种进步的最终体现是实施了视频助理裁判（VAR），这项创新使幕后裁判能够从多个角度审查赛场上的事件。然而，由于其昂贵的基础设施和全球裁判的缺乏，VAR目前仅限于职业联赛。在本文中，我们提出了半自动化的视频助理裁判系统（VARS），利用了多视角视频分析的最新发现。VARS在SoccerNet-MVFoul数据集上取得了新的最新成果，该数据集是足球犯规的多视角视频数据集。我们的VARS在SoccerNet-MVFoul数据集上实现了新的最新成果，能够在50％的情况下识别出犯规类型，在46％的情况下选择适当的处罚。最后，我们进行了一项比较研究，以调查人类在分类犯规及其相应严重程度方面的表现，并将这些发现与我们的VARS进行了比较。我们的研究结果突出了我们的VARS实现达到人类表现的潜力，并支持足球裁判在所有职业和业余联合会的各个级别上的工作。

本论文旨在提出一种半自动化的视频助理裁判系统（VARS），以利用多视角视频分析的最新成果，为足球裁判员提供帮助。该系统试图解决足球裁判员面临的判罚问题，特别是在低级别联赛和业余联赛中缺乏裁判员的情况下。

本论文提出的VARS系统结合了多视角视频分析的最新成果，半自动化地识别足球犯规类型和适当的处罚，达到了人类水平的性能。相比当前领域的研究，该系统的关键思路是利用多视角视频分析技术，结合深度学习模型来实现半自动化的判罚。

本文使用了SoccerNet-MVFoul数据集，实现了对足球犯规类型的50%识别率和46%的适当处罚率，取得了新的最优成果。此外，本文还进行了人类分类足球犯规和严重程度的比较研究，并与VARS的性能进行了比较。本文的研究结果表明，VARS有望达到人类水平，并支持所有专业和业余联赛的足球裁判。

在相关研究方面，当前的技术主要集中在专业联赛中使用的视频助理裁判（VAR）系统上。此外，还有一些研究使用深度学习模型进行足球犯规分类。例如，A. D. Nugroho等人（2019）提出了一种基于深度卷积神经网络的足球犯规分类方法。