一种基于深度学习和视觉的FPS反作弊方法

本发明属于计算机视觉游戏反作弊领域，公开了一种基于深度学习和视觉的FPS反作弊方法，包括如下步骤：步骤一：游戏数据预处理：将输入图像缩放到网络的输入大小、并进行归一化操作；步骤二：对输入图像进行特征提取：主干网络部分引入focus模块对图片进行切割，把高分辨率的图片拆分成多个低分辨率的图片或特征图；步骤三：构建Neck模块：Neck模块负责在主干网络提取的特征基础上进一步优化和融合特征；步骤四：构建Head模块；步骤五：构建分类器模块：分析正常玩家和外挂玩家有效瞄准的时长占比、次数占比、开镜击杀占比的差异化，量化出数据标准来判断是否为外挂玩家。本发明方法能够有效检测外挂玩家。