ace-trump-tech/DeltaForce-OBS-Locker

해결하는 문제

이 프로젝트는 Delta Force 게임용 실시간 객체 탐지 시스템을 제공하며, 게임 내 캐릭터를 식별하고 타겟을 잠그는 것을 목적으로 합니다. 특히 실제 인간 플레이어와 비인간 환경 객체(예: AZ3 원자력 발전소 맵의 보호복)를 구분하는 도전 과제를 해결하여 타겟 획득 시 오류 탐지(거짓 긍정)를 줄입니다.

작동 방식

이 시스템은 YOLOv14 객체 탐지 프레임워크를 기반으로 한 시각 인식 파이프라인을 사용합니다. 게임 렌더링된 특징과 실제 사진 특징을 일치시키는 'Game2Real 도메인 적응' 기술을 활용하여 모델이 게임 캐릭터를 '사람'으로 신뢰성 있게 식별할 수 있도록 합니다.

PC 버전은 OBS를 통해 게임 프레임을 캡처하고, Python, OpenCV, SendInput을 사용하여 마우스 이동을 시뮬레이션합니다. 안드로이드 버전은 APK 형식으로 제공됩니다. 최신 V4 업데이트는 이전에 타겟으로 잘못 식별되었던 '컨테이너 보호복'을 분리하고 무시하기 위한 특수한 윤곽 필터링 레이어를 도입했습니다.

대상 사용자

• 실시간 객체 탐지에 관심 있는 Python 초보자 및 컴퓨터 비전 애호가.
• 시각 기반 타겟 잠금 메커니즘의 작동 방식을 공부하고자 하는 안드로이드 테스터 및 기술 학습자.

주요 특징

• YOLOv14 통합: 비이상적인 촬영 조건에서도 작동하는 전용 실시간 탐지 프레임워크 사용.
• 도메인 적응: Game2Real 기술을 도입하여 게임 그래픽과 실제 세계의 인간 탐지 간 격차를 해소.
• 오류 탐지 감소: V4는 S10 시즌의 AZ3 맵에 특화되어 환경 자산의 오식별을 방지하도록 최적화.
• C측 구현: 게임 메모리를 수정하지 않고, 이미지 인식과 시뮬레이션 입력 API에만 의존.