本研究介绍了一种半自动化的视频助理裁判系统（VARS），能在足球犯规的多视角视频中识别犯规类型并制定适当的处罚。研究结果表明，VARS达到了人类表现的潜力，支持足球裁判工作的进行。

我们使用深度学习预测足球犯规，结合视频数据、边界框位置、图像细节和姿势信息，利用卷积和循环神经网络，模型优于其他模型。研究结果对于理解足球比赛中的犯规行为具有重要意义，并为未来研究提供参考。