ace-trump-tech/DeltaForce-OBS-Locker

解决的问题

本项目提供了一套针对游戏《Delta Force》的实时对象检测系统，旨在识别并锁定游戏角色。它特别解决了区分真实玩家与非人类环境物体（如AZ3核电站地图中的防护服）的挑战，以减少目标获取过程中的误报。

工作原理

该系统基于YOLOv14对象检测框架构建视觉识别流程。采用「Game2Real领域自适应」技术，将游戏渲染特征与真实世界摄影特征对齐，使模型能够可靠地将游戏角色识别为「人类」。

PC版本通过OBS捕获游戏画面，使用Python、OpenCV和SendInput实现模拟鼠标移动。Android版本以APK形式提供。最新V4更新引入了特定轮廓过滤层，用于隔离并忽略此前被误识别为目标的「容器防护服」。

适用人群

• 对实时对象检测感兴趣、希望学习相关知识的Python初学者及计算机视觉爱好者。
• 希望研究基于视觉的目标锁定机制的Android测试人员和技术学习者。

主要亮点

• YOLOv14集成：采用专为非理想成像条件设计的实时检测框架。
• 领域自适应：实现Game2Real技术，弥合游戏图形与真实世界人类检测之间的差距。
• 误报减少：V4版本特别针对S10赛季的AZ3地图优化，防止对环境资产的误识别。
• C侧实现：不修改游戏内存，完全依赖图像识别和模拟输入API。