في هذا البحث، نقدم طريقة جديدة للكشف عن الكرة وتتبعها في الألعاب الرياضية (SBDT) يمكن تطبيقها على فئات رياضية متنوعة. يتكون نهجنا من (1) استخراج الخصائص بدقة عالية، (2) تدريب النموذج مع وعي بالموقع، و(3) الاستدلال مع مراعاة التوافق الزمني، وكل هذه العناصر تم دمجها كأساس جديد لـ SBDT. بالإضافة إلى ذلك، للتحقق من قابلية التطبيق الواسعة لنهجنا، نقارن أساسنا مع ستة طرق متقدمة في مجال SBDT على خمسة مجموعات بيانات من فئات رياضية مختلفة. نحقق هذا من خلال تقديم مجموعتين بيانات جديدتين لـ SBDT، توفير شروحات جديدة للكرة لمجموعتين بيانات أخريين، وإعادة تنفيذ جميع الطرق لتيسير المقارنة الشاملة. تظهر النتائج التجريبية أن نهجنا يتفوق بشكل كبير على الطرق الحالية في جميع الفئات الرياضية التي تغطيها المجموعات البيانات. نعتقد أن الطريقة المقترحة يمكن أن تعمل كأساس قوي قابل للتطبيق الواسع (WASB) في مجال SBDT، وأن مجموعات البيانات ومكتبة الكود الخاصة بنا ستعزز البحث المستقبلي في هذا المجال. يمكن الحصول على مجموعات البيانات وكود البرامج من الرابط https://github.com/nttcom/WASB-SBDT .