在篮球比赛中,罚球是一项极为重要的得分方式,罚球往往能够改变比赛的走向甚至能够决定比赛的输赢。近些年来,球队对于罚球技术的训练逐渐规范化,通过聘请专业的投篮教练对运动员进行罚球指导,但是传统罚球分析都是基于视觉或者传感器对训练中的运动员进行分析,这种方式费时又费力,且很难对实际比赛中球员罚球的状态做出准确且稳定的预测。本文对目标检测以及人体姿态估计算法进行了研究,通过深度学习的视频分析技术为罚篮命中预测带来更加数字化的效果,本文的主要工作内容如下:（1）收集大量不同视角和不同场地的篮球比赛实录视频并进行预处理,对视频中的罚球队员进行标注以供后续目标检测模型训练,根据罚球的结果对视频进行标注,将具有罚球队员罚球的视频帧序列以及对应的罚球结果添加文本标签以完成数据集的建立。本文采用深度学习目标检测算法并对原始算法进行改进,针对原始算法损失函数在预测框与目标框不重合时收敛过慢且没有考虑目标框与检测框之间长宽比关系的问题,本文采用了CIo U损失函数,在考虑长宽比的同时加快收敛速度,提高模型表现,同时引入注意力机制提升网络的识别精度。（2）通过人体姿态识别方法对球员进行识别得到关节点信息,针对识别的错误关节点进行相邻帧判断修复。针对运动员身型不同导致肢体位置不能统一的问题,在得到关键点信息后将其绝对位置信息转化成角度信息,提高识别的稳定性,提升在实际复杂场景下的识别效果,降低如针对球场光照变化、运动员运动模糊、遮挡等不确定干扰因素对肢体识别的结果的影响。（3）基于以上方法实现罚球命中概率预测系统,并对系统进行了测试,测试结果表明该系统能够对罚球队员目标进行有效的检测并且识别其身体姿态识,从而实现罚球命中概率预测。