ace-trump-tech/DeltaForce-OBS-Locker

何を解決するか

このプロジェクトは、Delta Forceゲーム用のリアルタイムオブジェクト検出システムを提供し、ゲーム内のキャラクターを識別・ロックするように設計されています。特に、実際のプレイヤーと非人間の環境オブジェクト（例：AZ3原子力発電所マップ内の保護服）を区別する課題に取り組み、ターゲット取得における誤検出を低減します。

動作方法

このシステムは、YOLOv14オブジェクト検出フレームワークに基づく視覚認識パイプラインを使用しています。ゲームレンダリングされた特徴と実世界の写真特徴を一致させる「Game2Realドメイン適応」を採用することで、モデルがゲーム内のキャラクターを「人間」として信頼性高く識別できるようにしています。

PC版では、OBSを介してゲームフレームをキャプチャし、Python、OpenCV、およびSendInputを用いてマウスのシミュレート移動を行います。Android版はAPK形式で提供されています。最新のV4アップデートでは、「コンテナ保護服」を誤検出していた問題を解消するため、特定の輪郭フィルタリングレイヤーが導入されています。

対象ユーザー

• リアルタイムオブジェクト検出について学びたいPython初心者やコンピュータビジョン愛好家。
• オブジェクトベースのターゲットロックメカニズムの仕組みを学びたいAndroidテスト担当者や技術学習者。

特徴

• YOLOv14の統合：非理想的な撮影条件でも動作する専用のリアルタイム検出フレームワークを使用。
• ドメイン適応：Game2Real技術を採用し、ゲームグラフィックスと実世界の人間検出のギャップを埋める。
• 誤検出の低減：V4はS10シーズンのAZ3マップに特化して最適化され、環境アセットの誤識別を防止。
• C言語側実装：ゲームメモリを変更せず、画像認識とシミュレート入力APIに完全に依存。