1. 선수들의 화면을 인지해서 이를 즉각적인 데이터로 변환.
2. 변환된 데이터에서 마우스의 움직임, 미니맵의 이동 거리, 이동과 공격, 스킬 사용 등 명령을 내리는 dpm을 측정
3. 이를 통해 여러 선수들의 스탯을 수치화
4. 개개인적으로는 그 사람의 컨디션이나 변화 방향, 문제점 등을 조기에 파악 가능할 것으로 기대
5. 팀적으로는 영입 선수에 대한 평가와 필요한 선수에 대한 객관적인 수치를 파악
6. 가장 우수한 선수들과 팀의 플레이 스타일을 수치화
7. 특히 이런 데이터를 라인전, 운영, 국지전, 한타, 오브젝트 컨트롤, 갱킹 상황 등 다양한 상황에서로 한정해서 반영
도움이 될만한 강의
1.
딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드 - 인프런
본 강의는 Object Detection과 Segmentation에 대한 깊이 있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 수준의 실습 예제들을 통해 여러분을 현장에서 필요한 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 전문가로 발
www.inflearn.com
2.
[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 - 손흥민을 찾아라! - 인프런
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)로 이미지와 영상을 처리하고, 딥러닝 모듈(dnn, Deep Neural Network)을 활용하여 얼굴, 눈, 다양한 사물을 식별하고 인식하는 재미있는 프로젝트를 이론과 함께 배우
www.inflearn.com