基于PyTorch和YOLOv5实现的FPS游戏辅助瞄准系统源码分享

该项目基于PyTorch框架和YOLOv5物体检测平台，旨在为FPS（第一人称射击）游戏提供辅助瞄准系统。与传统的游戏作弊方式不同，该系统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进行射击，反应流程与人脑相似，难以被普通反作弊方式检测。该系统特点包括单次识别过程经过反复优化，具有较低的时延（≤ 0.1s）；前后端分离，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，可实时展现AI的识别过程；支持静态和动态模式，在敌人静态和近匀速运动时具有可观的射击精准度；同时适配多款射击游戏，并对CS:GO（《反恐精英:全球攻势》）进行了单独优化，考虑到鼠标加速和鼠标灵敏度设置对程序参数的影响。