Разработайте собственную модель обнаружения объектов:
Используя известные платформы машинного обучения, такие как TensorFlow, PyTorch и другие, начните с разработки и обучения индивидуальной модели идентификации объектов. Ваша модель должна уметь идентифицировать конкретные предметы или узоры в кадрах неподвижных и движущихся изображений.
Экспорт модели:
Когда ваша модель будет идеально настроена, экспортируйте ее в файл, совместимый с Unreal Engine. Обычно это касается таких форматов, как TensorFlow SavedModel, ONNX или даже уникальных форматов Unreal Engine.
Создайте среду разработки:
Установите Unreal Engine, Python (если требуется создание сценариев) и конкретную среду машинного обучения, которая использовалась для вашей модели (например, TensorFlow, PyTorch), а также любое другое программное обеспечение и библиотеки, которые могут потребоваться.
Начать проект с помощью Unreal Engine:
Начните свое путешествие с создания нового проекта Unreal Engine или включения этих возможностей обнаружения объектов в существующий проект. Unreal Engine предлагает универсальные шаблоны и варианты проектов, адаптированные к различным типам игр.
Интегрируйте свою модель обнаружения объектов:
Легко импортируйте свою собственную модель обнаружения объектов в проект Unreal Engine. В зависимости от ваших предпочтений и требований вы можете использовать встроенные инструменты Unreal Engine или разработать собственные сценарии для интеграции модели.
Создание игровых элементов:
Определите игровые объекты или актеров в Unreal Engine, чтобы они представляли объекты, идентифицированные вашей моделью. Например, если ваша модель обнаруживает автомобили, рассмотрите возможность создания специального класса актера «Автомобиль».
Объединить обнаружение объектов с игровой логикой:
Реализуйте логику обнаружения объектов в рамках вашей игры. Это может включать в себя создание сценариев или использование системы визуальных сценариев Unreal Engine (Blueprints) для обработки прогнозов вашей модели и запуска внутриигровых событий и действий.
Поток данных в модель:
Разработайте систему, которая постоянно передает изображения или данные из вашей игровой среды в модель обнаружения объектов. Этот процесс в реальном времени позволяет модели предоставлять прогнозы на основе визуальных данных из игры.
Результаты модели процесса:
После того, как ваша модель сгенерирует прогнозы, важно эффективно обработать эти выходные данные для идентификации объектов, их положений и другой соответствующей информации. Эти данные затем используются для обновления игрового мира или запуска определенных действий в игре.
Визуализируйте результаты:
Улучшите впечатления игрока, отображая результаты обнаружения объектов на игровом экране. Это может включать в себя рисование ограничивающих рамок вокруг обнаруженных объектов, введение 3D-моделей для их представления или включение других визуальных подсказок для привлечения игроков.
Точная настройка производительности:
Учитывая, что обнаружение объектов может быть ресурсоемким, настройте свою реализацию так, чтобы обеспечить плавную работу игрового движка в реальном времени.
Тщательное тестирование и отладка:
Тщательно тестируйте и отлаживайте свою интеграцию, чтобы обеспечить ее бесперебойную работу. Исследуйте различные игровые сценарии, чтобы гарантировать надежное обнаружение объектов и управление ими в различных игровых ситуациях.
Документация и дальнейшее обслуживание:
Подробно документируйте процесс интеграции и код, чтобы обеспечить простоту использования и обслуживания в будущем. Эта документация окажется неоценимой при расширении или обновлении функций обнаружения объектов.
Подготовка к развертыванию:
После того как ваша интеграция будет отточена и тщательно протестирована, вы будете готовы развернуть проект Unreal Engine вместе с собственной моделью обнаружения объектов на целевых платформах. Игроки и пользователи теперь могут наслаждаться улучшенным игровым процессом, воплощенным в жизнь благодаря искусственному интеллекту.
