SoccerRef-Agents：用于自动足球裁判的多智能体系统
人工智能
2026-04-28 v1
摘要
裁判在体育运动中至关重要，公平、准确且可解释的决策是基本要求。虽然智能助理技术正在被广泛采用于足球裁判，但现有的 AI 辅助方法仍处于初步阶段。现有研究主要关注孤立的视频感知任务，缺乏理解和推理 foul 情景的能力。为填补这一空白，我们提出 SoccerRef-Agents，一个全面且可解释的多智能体决策框架，用于足球裁判。主要贡献包括：(i)构建包含超过 1,200 个裁判理论问题和 600 个 foul 视频剪辑的多模态基准数据集 SoccerRefBench；(ii)使用最新的 "Laws of the Game" 和经典案例数据库构建向量知识库 RefKnowledgeDB，以实现精确、知识驱动的推理；(iii)设计一种新型多智能体架构，通过跨模态 RAG 协作，以弥补视觉内容与法规文本之间的语义鸿沟。本工作探索了将 MLLMs 与裁判专业知识集成的技术能力，评估表明我们的方法在决策准确性和解释质量方面显著优于通用 MLLMs。所有数据库、基准和代码将公开提供。
引用
@article{arxiv.2604.23392,
title = {SoccerRef-Agents: Multi-Agent System for Automated Soccer Refereeing},
author = {Zi Meng and Wanli Song and Yi Hu and Jiayuan Rao and Gang Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.23392},
year = {2026}
}
备注
26 pages, 8 figures. Submitted to ISACE 2026. Github Repo: https://github.com/yjlog/SoccerRef-Agents