Diseño de un dispositivo de control de juegos con detección y seguimiento de objetos en tiempo real para mejorar el desempeño en Counter Strike 2

Descripción del Articulo

La presente investigación tiene como objetivo evaluar el desempeño de los jugadores habituales de Counter-Strike 2 con dificultades o limitaciones físicas al jugar. Para ello, se diseñó un dispositivo de juego con sistema basado en YOLOv5, un modelo que utiliza la arquitectura de una red neuronal co...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Santillan Obiaga, Fred Sharp
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional del Callao
Repositorio:UNAC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/10143
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12952/10143
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Dispositivo de juego
Arquitectura de sistema
Red neuronal
Analizador de juegos en línea
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
Descripción
Sumario:La presente investigación tiene como objetivo evaluar el desempeño de los jugadores habituales de Counter-Strike 2 con dificultades o limitaciones físicas al jugar. Para ello, se diseñó un dispositivo de juego con sistema basado en YOLOv5, un modelo que utiliza la arquitectura de una red neuronal convolucional, que ofrece diferentes versiones que varían en tamaño y capacidad. La programación se realizó en el entorno de desarrollo Visual Studio Code utilizando Python, YOLOv5, PyTorch y Arduino. Se llevó a cabo una comparativa entre jugar con y sin el dispositivo, utilizando un analizador de partidas en línea. Los resultados indican que el dispositivo puede mejorar el desempeño de los jugadores habituales de Counter-Strike 2 sin afectar negativamente a los jugadores novatos y expertos, aunque existen limitaciones al apuntar y seguir objetivos que se encuentran demasiado lejos en tiempo real.
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