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 ​ 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

该代码为作者本人在2002年下半年刚开始用到Delphi时，为了尽快熟悉函数、编程环境所做，代码中可能存在一些并不合理的Delphi用法和技巧：）而且，有的地方因为偷懒，代码比较乱；代码中有冗余代码，是在不断的改写过程中，不同阶段使用的算法。因为硬盘上有几个版本，懒得去看到底哪一个是图形识别版本或者内存扫描版本了，随便上传了一个，除了识别部分，其他差别不大，内存扫描版本也会遗留有图形识别的代码。有兴趣的可以研究其中的图形模糊识别定位以及击球路径算法。附注：请各位仅本着学习和参考的原则来看待此源代码，如果有人以此作为原本制作相关游戏的外挂，那就不是作者的本意了。所发生的一切纠纷，与作者无关。为了避免敏感信息，删除了该代码中一些编程资源，可能导致代码很难理解；而且，作者本人也早在97年以后就不再作具体的开发工作，所以，编程只是一种回忆、兴趣，因为时隔太久，我也已经快忘了整个代码的过程了，对于代码的实现过程的问题不作回答，见谅。为了理解代码的实现原理，可以看看其中的readme.txt，虽然不完全，但可参照。用到的第三方控件：SkinEngine。Skin文件在源代码目录下面，以mskn结尾。 who&who whoawho@qianlong.com 于代码开放日：2004年12月27日