Dans cette étude, nous présentons une nouvelle méthode de détection et de suivi de balles sportives (SBDT) pouvant être appliquée à diverses catégories de sports. Notre approche se compose de (1) l'extraction de caractéristiques en haute résolution, (2) la formation d'un modèle sensible à la position, et (3) l'inférence prenant en compte la cohérence temporelle, tous ces éléments étant combinés pour former une nouvelle ligne de base SBDT. De plus, pour valider l'applicabilité large de notre méthode, nous comparons notre ligne de base avec six méthodes SBDT d'avant-garde sur cinq jeux de données issus de différentes catégories de sports. Nous réalisons cela en introduisant deux nouveaux jeux de données SBDT, en fournissant des annotations de balles nouvelles pour deux jeux de données existants, et en réimplémentant toutes les méthodes afin de faciliter les comparaisons exhaustives. Les résultats expérimentaux montrent que notre approche est nettement supérieure aux méthodes existantes dans toutes les catégories de sports couvertes par les jeux de données. Nous pensons que notre méthode proposée peut servir de Ligne de Base Forte et Universellement Applicable (WASB) pour le SBDT, et que nos jeux de données et notre code source encourageront les recherches futures en SBDT. Les jeux de données et le code sont disponibles sur https://github.com/nttcom/WASB-SBDT .