通过计算机视觉和机器学习技术，为玩家提供实时的传球路线建议、射门角度分析和战术决策支持，适用于FIFA、eFootball等主流足球游戏(初期适配一款足球游戏就行)。
核心功能需求
实时画面捕捉
支持多平台（PC/PS/Xbox）游戏画面捕获
最低延迟要求：场景理解模块
球员位置检测（友方/敌方）
球体实时追踪
场地坐标系建立
球员状态识别（带球/跑动/倒地）
决策算法层
实时传球路线计算（含成功率预测）
射门角度/力度建议
防守空当识别
越位风险提示
交互系统
AR式可视化叠加（建议路线显示）
语音播报系统
快捷键反馈机制
技术方案要求
计算机视觉模块
采用YOLOv8或更先进的目标检测模型
使用OpenCV进行图像预处理
基于DeepSort的多目标跟踪
语义分割网络（场地区域划分）
决策算法层
路径规划算法：改进A算法（考虑球员属性）
成功率预测模型：LSTM时间序列分析
强化学习模块（基于历史比赛数据训练）
性能优化
多线程并行处理架构
模型量化技术（TensorRT部署）
GPU加速推理（CUDA优化）
系统架构
A[游戏画面输入] –> B[画面采集模块]
B –> C[预处理&特征提取]
C –> D{AI决策引擎}
D –> E[战术建议生成]
E –> F[AR叠加输出]
E –> G[语音提示系统]
开发要求
跨平台支持
Windows优先，后续扩展主机平台
分辨率适配：1080p/4K自适应
性能指标
单帧处理时间 ≤30ms (RTX 3060级别GPU)
CPU占用率 反作弊规避
纯视觉方案，不涉及内存修改
外置设备兼容方案（采集卡支持）
数据需求
训练数据集：
标注比赛画面（10,000+帧）
专业球员决策数据
物理引擎模拟数据
实时数据：
球员位置坐标
控球权状态
交付要求
阶段交付物：
技术可行性验证报告
核心算法模块SDK
测试版本可执行程序
完整开发文档
最终交付：
跨平台部署方案
模型训练代码库
性能优化指南
持续集成方案
团队资质要求
必备经验：
游戏AI开发经验（体育类优先）
实时计算机视觉项目经验
强化学习在游戏中的应用案例
技术栈要求：
精通Python/C++混合编程
熟悉TensorFlow/PyTorch框架
有DirectX/OpenGL图形处理经验
熟悉多线程同步技术
项目周期及预算
预期周期：5-7个月（含测试优化）
预算范围：120,000−200,000（根据技术方案）
保密要求
需签署NDA协议，核心算法需进行代码混淆和加密处理
如果你的团队具备以下能力，欢迎联系：
游戏mod开发经验
体育数据分析背景
实时AI系统优化经验
AR可视化开发能力
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