跑得快算法

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基本信息

案例ID：225846

技术顾问：周瑞 - 3年经验 - 沈阳工业大学HzMi实验室

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项目名称：跑得快算法

所属行业：文化娱乐 - 游戏

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案例介绍

牌型识别
使用YOLOv5深度学习模型对牌型进行识别。通过摄像头或图像输入，系统能够快速检测并识别出牌的花色和数字。YOLOv5模型能够实现端到端的快速预测，输入图像后，模型会输出牌的位置、类别和置信度。例如，系统可以实时识别出一副牌中的“红桃A”或“黑桃K”，并将其位置和类别信息传递给后续的出牌算法。
出牌策略算法
在识别牌型后，系统利用蒙特卡洛算法和广度优先搜索（BFS）来制定出牌策略。蒙特卡洛算法通过随机模拟多种出牌情况，评估每种情况的胜率，从而选择最优的出牌方案。同时，广度优先搜索用于在可能的出牌路径中寻找最短路径或最优解，确保在复杂的牌局中快速找到合理的出牌顺序。
虚拟鼠标点击操作
为了实现自动化出牌，系统通过虚拟鼠标点击技术模拟玩家的出牌操作。具体来说，系统会根据识别到的牌型和计算出的最优出牌策略，自动控制鼠标点击屏幕上的对应牌型，从而完成出牌动作。