In dieser Arbeit präsentieren wir eine neuartige Methode zur Erkennung und Verfolgung von Sportbällen (Sports Ball Detection and Tracking, SBDT), die auf verschiedene Sportarten anwendbar ist. Unser Ansatz besteht aus (1) der Extraktion hochaufgelöster Merkmale, (2) dem positionsbewussten Modelltraining und (3) der Inferenz unter Berücksichtigung der zeitlichen Konsistenz, wobei alle diese Elemente als neue SBDT-Basislinie zusammengeführt werden. Darüber hinaus, um die breite Anwendbarkeit unseres Ansatzes zu überprüfen, vergleichen wir unsere Basislinie mit sechs aktuellen SBDT-Methoden auf fünf Datensätzen aus verschiedenen Sportarten. Dies erreichen wir durch die Einführung zweier neuer SBDT-Datensätze, die Bereitstellung neuer Ballannotierungen für zwei Datensätze und die Neuaufnahme aller Methoden, um einen umfassenden Vergleich zu erleichtern. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass unser Ansatz in allen vom Datensatz abgedeckten Sportarten erheblich über den existierenden Methoden liegt. Wir glauben, dass unsere vorgeschlagene Methode als weit anwendbare starke Basislinie (Widely Applicable Strong Baseline, WASB) des SBDT dienen kann und dass unsere Datensätze und Codebasis zukünftige SBDT-Forschung fördern werden. Die Datensätze und Codes sind unter https://github.com/nttcom/WASB-SBDT verfügbar.