近年来,随着体育视频观众人群和视频数据的海量增长,基于内容的体育视频检索成为人们研究的热点。本文以网球视频作为研究对象,利用音视频分析技术实现了网球比赛视频分析。该研究主要包括镜头检测,比赛镜头提取,音频分类和精彩事件检测这几个部分。双阈值算法是一种常用的镜头检测算法,该算法简单快速但精度低、鲁棒性差。本文在阈值选取和帧间差异度计算上对传统的双阈值算法进行了改进,使其很好地满足了视频结构化的需要。　　 本文通过对现有算法的分析,针对网球视频的特点,提出了两种比赛镜头抽取方法。一种是基于主颜色和圆柱距离的关键帧聚类方法,另外一种是基于时空切片帧的聚类方法。通过这两种方法网球比赛镜头得到有效的提取。网球视频的音频包含着重要的语义信息,而音频分类是实现音频分析的重要手段。本文针对网球比赛音频特点提出了一种新的音频分类思路。首先利用一种适合瞬时信号的检测算法将击球声分离出来,然后通过结合特征选择的二叉树SVM对非击球声实现分类。采用上述音视频分析方法,本文通过建立规则实现了Rally,ACE,Missed Serve精彩事件提取,并运用VC++和Matlab实现了网球视频分析原型系统,实验证明本文算法是有效的。