基于pytorch框架和yolov5实现第一人称射击(FPS)游戏的辅助瞄准系统源码+项目说明.zip下载

weixin_39821260 2023-11-19 15:00:26
基于pytorch框架和yolov5实现第一人称射击(FPS)游戏的辅助瞄准系统源码+项目说明.zip ​ 本程序基于pytorch框架与yolov5物体检测平台,实现了人工智能对FPS(第一人称射击)游戏的辅助瞄准。与传统游戏作弊方式不同,本程序不读取或改动游戏的内存数据,而是通过人工智能实时分析游戏画面、确定敌人位置并移动鼠标射击,反应流程与人脑相同,难以被普通反作弊方式检测。本程序的特点有: 单次识别过程经过反复优化,在RTX30系显卡下单次时延$\leq 0.1s$​ 前后端分离,前端启动器UI界面现代化、扁平化,提供参数调节功能并与后端通过json参数共享 设计演示模式,实时展现AI的识别过程 设计静态和动态模式,在敌人静态和近匀速运动时有可观的射击精准度 适配多款射击游戏,对CS:GO(《反恐精英:全球攻势》)单独优化,考虑到鼠标加速与鼠标灵敏度设置对程序参数的影响基于pytorch框架和yolov5实现第一人称射击(FPS)游戏的辅助瞄准系统源码+项目说明.zip基于pytorch框架和yolov5实现第一人称射击(FPS)游戏的辅助瞄准系统源码+项目说明.zip , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/ma_nong33/88501213?utm_source=bbsseo
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【资源介绍】 Python基于YOLOv5目标检测算法开发的FPS射击游戏辅助瞄准系统源码+项目说明(课程大作业).zip ​ 本程序基于pytorch框架yolov5物体检测平台,实现了人工智能对FPS第一人称射击游戏辅助瞄准。与传统游戏作弊方式不同,本程序不读取或改动游戏的内存数据,而是通过人工智能实时分析游戏画面、确定敌人位置并移动鼠标射击,反应流程与人脑相同,难以被普通反作弊方式检测。本程序的特点有: * 单次识别过程经过反复优化,在RTX30系显卡下单次时延$\leq 0.1s$​ * 前后端分离,前端启动器UI界面现代化、扁平化,提供参数调节功能并与后端通过json参数共享 * 设计演示模式,实时展现AI的识别过程 * 设计静态和动态模式,在敌人静态和近匀速运动时有可观的射击精准度 * 适配多款射击游戏,对CS:GO(《反恐精英:全球攻势》)单独优化,考虑到鼠标加速与鼠标灵敏度设置对程序参数的影响 ​ 从本次技术验证中,我们深刻意识到游戏公司对以人工智能CV识别为原理的新型游戏作弊方式防不胜防,但AI为缩小延迟,一般将移动鼠标的过程尽量缩短,且模拟鼠标移动方式与人工存在差异。通过实时记录鼠标移动、结合用户举报,未来或许可以训练出合适的神经网络检测这一新型游戏作弊方式。同时,我们也意识到此类技术或许可以运用于未来战场。 Python基于YOLOv5目标检测算法开发的FPS射击游戏辅助瞄准系统源码+项目说明(课程大作业).zipPython基于YOLOv5目标检测算法开发的FPS射击游戏辅助瞄准系统源码+项目说明(课程大作业).zipPython基于YOLOv5目标检测算法开发的FPS射击游戏辅助瞄准系统源码+项目说明(课程大作业).zipPython基于YOLOv5目标检测算法开发的FPS射击游戏辅助瞄准系统源码+项目说明(课程大作业).zip 【备注】 该项目是个人毕设/课设/大作业项目,代码都经过严格调试测试,功能ok才上传,可快速上手运行!欢迎下载使用,若遇到问题请及时私信沟通,帮助解决。 该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用,可直接作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 项目整体具有较高的学习借鉴价值!基础还可以,动手能力强的也可做二次开发,以实现不同的功能。 欢迎下载使用,也欢迎交流学习!

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