CN111151007A - 一种对象选择方法、装置、终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种对象选择方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：当监测到选择对象的触发事件时，获取与触发事件对应的主选对象以及与主选对象对应的至少两个候选对象；针对各候选对象中的每个候选对象，根据主选对象的属性信息和候选对象的属性信息，从多个预设选择模型中筛选出目标选择模型；根据主选对象和候选对象的位置信息，基于目标选择模型计算出候选对象的可选性，并根据每个候选对象的可选性，从各候选对象中筛选出目标对象。本发明实施例的技术方案，优化了目标对象的自动选取方案，能够更加精准的适应复杂情况，达到了在存在较多的候选对象的情况下，依然能够精准筛选出与主选对象匹配的目标对象的效果。

Description

一种对象选择方法、装置、终端及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种对象选择方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，各种应用于移动终端或是电脑终端的应用程序也变得丰富多彩，比如各种战斗类游戏层出不穷。

顾名思义，战斗类游戏的游戏主角多需要与多个对象进行战斗，当多个对象均围绕在游戏主角的周围时，现有技术多是基于自动选择或是手动选择的方式，从这多个对象中筛选出下一次需要攻击的目标对象。

具体的，自动选择可以是根据游戏主角的朝向方向选择待攻击的目标对象，但这在复杂的多人环境中容易选错；或者，手动选择可以是根据玩家的手动操作如鼠标操作和/或触摸操作选择待攻击的目标对象，但手动操作的效率较低且复杂度较高，在手机游戏中难以上手。

发明内容

本发明实施例提供了一种对象选择方法、装置、终端及存储介质，以实现从多个候选对象中自动筛选出目标对象的效果。

第一方面，本发明实施例提供了一种对象选择方法，可以包括：

当监测到选择对象的触发事件时，获取与触发事件对应的主选对象以及与主选对象对应的至少两个候选对象；

针对各候选对象中的每个候选对象，根据主选对象的属性信息和候选对象的属性信息，从多个预设选择模型中筛选出目标选择模型；

根据主选对象和候选对象的位置信息，基于目标选择模型计算出候选对象的可选性，并根据每个候选对象的可选性，从各候选对象中筛选出目标对象。

可选的，根据主选对象和候选对象的位置信息，基于目标选择模型计算出候选对象的可选性，可以包括：

获取主选对象和候选对象的位置信息，其中，位置信息包括二维平面的距离信息、高度方向的距离信息和朝向角度信息中的至少一个；

将位置信息输入至目标选择模型中，根据目标选择模型的输出结果，计算出候选对象的可选性。

可选的，位置信息包括至少两个位置子信息，将位置信息输入至目标选择模型中，根据目标选择模型的输出结果，计算出候选对象的可选性，可以包括：

从目标选择模型中筛选出与位置子信息对应的对象选择模型；

将位置子信息输入到对象选择模型中，并根据各对象选择模型的输出结果，计算出候选对象的可选性。

可选的，可选性包括权重值，对象选择模型包括对象权重曲线，对象权重曲线是位置子信息和权重值间的对应关系；

将位置子信息输入到对象选择模型中，并根据各对象选择模型的输出结果，计算出候选对象的可选性，具体可以包括：

根据对象权重曲线得出与位置子信息对应的权重值，并根据各位置子信息的权重值，计算出候选对象的权重值。

可选的，根据各位置子信息的权重值，计算出候选对象的权重值，可包括：

对各位置子信息的权重值进行求和计算，并将求和结果作为候选对象的权重值。

可选的，根据主选对象的属性信息和候选对象的属性信息，从多个预设选择模型中筛选出目标选择模型，可以包括：

根据主选对象的类型信息和候选对象的类型信息，从多个预设选择模型中筛选出目标选择模型。

可选的，在从各候选对象中筛选出目标对象之后，还可以包括：

控制主选对象转向目标对象。

第二方面，本发明实施例还提供了一种对象选择装置，该装置可以包括：

对象获取模块，用于当监测到选择对象的触发事件时，获取与触发事件对应的主选对象以及与主选对象对应的至少两个候选对象；

目标选择模型筛选模块，用于针对各候选对象中的每个候选对象，根据主选对象的属性信息和候选对象的属性信息，从多个预设选择模型中筛选出目标选择模型；

目标对象筛选模块，用于根据主选对象和候选对象的位置信息，基于目标选择模型计算出候选对象的可选性，并根据每个候选对象的可选性，从各候选对象中筛选出目标对象。

第三方面，本发明实施例还提供了一种终端，该终端可以包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现本发明任意实施例所提供的对象选择方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明任意实施例所提供的对象选择方法。

本发明实施例的技术方案，通过在监测到选择对象的触发事件时，获取与触发事件对应的主选对象以及与主选对象对应的多个候选对象，根据主选对象和候选对象的属性信息，可以从多个预设选择模型中筛选出目标选择模型；由此，根据目标选择模型以及主选对象和候选对象的位置信息，可以计算出每个候选对象的可选性，并根据可选性从各候选对象中筛选出与主选对象最为匹配的目标对象。上述技术方案，优化了目标对象的自动选取方案，能够更加精准的适应复杂情况，达到了在存在较多的候选对象的情况下，依然能够精准筛选出与主选对象匹配的目标对象的效果。

附图说明

图1是本发明实施例一中的一种对象选择方法的流程图；

图2是本发明实施例二中的一种对象选择装置的结构框图；

图3是本发明实施例三中的一种终端的结构示意图。；

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1是本发明实施例一中提供的一种对象选择方法的流程图。本实施例可适用于从多个候选对象中自动筛选出目标对象的情况，尤其适用于根据每个候选对象的可选性从多个候选对象中自动筛选出目标对象的情况。该方法可以由本发明实施例提供的对象选择装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以集成在各种用户终端或服务器上。

参见图1，本发明实施例的方法具体包括如下步骤：

S110、当监测到选择对象的触发事件时，获取与触发事件对应的主选对象以及与主选对象对应的至少两个候选对象。

其中，在不同的应用场景中，主选对象和候选对象的具体内容可能存在差异性，比如，在歌唱比赛中，主选对象可以是评委老师，候选对象可以是参赛选手；再比如，在战斗类游戏中，主选对象可以是游戏主角，候选对象可以是围绕在游戏主角周围的待攻击怪物；等等，在此未做具体限定。

S120、针对各候选对象中的每个候选对象，根据主选对象的属性信息和候选对象的属性信息，从多个预设选择模型中筛选出目标选择模型。

其中，属性信息可以包括类型信息、技能信息、角色信息等等，属性信息的数量可以是一个或是多个，主选对象的属性信息和候选对象的属性信息可以相同也可以不同，比如，主选对象的属性信息是主选对象的类型信息，候选对象的属性信息是候选对象的技能信息，等等，在此未做具体限定。同样的，预设选择模型可以是已训练完成的神经网络模式、权重曲线、计算式子等等，在此亦未做具体限定。

主选对象的属性信息和候选对象的属性信息可实现排列组合，在多个预设选择模型中存在着与每个排列组合结果对应的目标选择模型。比如，以属性信息包括类型信息为例，主选对象的类型信息可能是A、B或C，候选对象的类型信息可能是D或E，由此可得到6种排列组合结果，每个排列组合结果与预设选择模型可存在一对一或多对一的映射关系，由此，可根据主选对象的类型信息和候选对象的类型信息，从多个预设选择模型中筛选出目标选择模型。

S130、根据主选对象和候选对象的位置信息，基于目标选择模型计算出候选对象的可选性，根据每个候选对象的可选性从各候选对象中筛选出目标对象。

其中，位置信息可以是二维平面的距离信息、高度方向的距离信息、朝向角度信息等等，由此，可以将位置信息作为目标选择模型的输入数据，并根据目标选择模型的输出结果计算出每个候选对象的可选性，这可选性可呈现出将该可选对象选择为目标对象的可能性的高低。进一步，可根据每个候选对象的可选性从各候选对象中筛选出目标对象，这目标对象是各候选对象中与主选对象最为匹配的对象。再进一步，可选的，还可控制主选对象转向目标对象，以使主选对象和目标对象可以发生相互作用。

本发明实施例的技术方案，通过在监测到选择对象的触发事件时，获取与触发事件对应的主选对象以及与主选对象对应的多个候选对象，根据主选对象和候选对象的属性信息，可以从多个预设选择模型中筛选出目标选择模型；由此，根据目标选择模型以及主选对象和候选对象的位置信息，可以计算出每个候选对象的可选性，并根据可选性从各候选对象中筛选出与主选对象最为匹配的目标对象。上述技术方案，优化了目标对象的自动选取方案，能够更加精准的适应复杂情况，达到了在存在较多的候选对象的情况下，依然能够精准筛选出与主选对象匹配的目标对象的效果。

一种可选的技术方案，根据主选对象和候选对象的位置信息，基于目标选择模型计算出候选对象的可选性，具体可以包括：获取主选对象和候选对象的位置信息，其中，位置信息包括二维平面的距离信息、高度方向的距离信息和朝向角度信息中的至少一个；将位置信息输入到目标选择模型中，根据目标选择模型的输出结果，计算出候选对象的可选性。二维平面的距离信息和高度方向的距离信息可共同呈现出主选对象和候选对象的三维平面的距离信息，而朝向角度信息可呈现出候选对象和主选对象的方位信息，比如，候选对象是在主选对象的正前方、斜侧方或是正后方等等。

在此基础上，可选的，位置信息可以包括至少两个位置子信息，这位置子信息也可以是二维平面的距离信息、高度方向的距离信息和朝向角度信息中的至少一个；将位置信息输入至目标选择模型中，根据目标选择模型的输出结果，计算出候选对象的可选性，具体可以包括：从目标选择模型中筛选出与位置子信息对应的对象选择模型；将位置子信息输入到对象选择模型中，并根据各对象选择模型的输出结果，计算出候选对象的可选性。其中，每个目标选择模型可以包括一个或多个对象选择模型，这对象选择模型和位置子信息间可存在对应关系，由此，可从目标选择模型中筛选出与位置子信息对应的对象选择模型，并根据各对象选择模型的输出结果计算出候选对象的可选性。

在此基础上，可选的，可选性可以是权重值，对象选择模型可以是对象权重曲线，对象权重曲线可以呈现出位置子信息和权重值间的对应关系；将位置子信息输入到对象选择模型中，并根据各对象选择模型的输出结果，计算出候选对象的可选性，具体可以包括：根据对象权重曲线得出与位置子信息对应的权重值，并根据各位置子信息的权重值，计算出候选对象的权重值。也就是说，对象权重曲线可以是一条二维曲线或是多维曲线，这对象权重曲线中的某一维数值可以为权重值，其余维数值可以为位置子信息，由此，根据位置子信息和权重值在对象权重曲线上的对应关系，即可计算出每个候选对象的权重值。在此基础上，可选的，若每个位置子信息可对应至少一个权重值，则根据各位置子信息的权重值，计算出候选对象的权重值，具体可以包括：对各位置子信息的权重值进行求和计算，并将求和结果作为候选对象的权重值。

为了更好地理解上述步骤的具体实现过程，下面继续以背景技术中的战斗类游戏为例，对本实施例的对象选择方法进行示例性的说明。示例性的，当多个候选怪物围绕在游戏主角的周围时，针对每个候选怪物，可根据游戏主角的类型信息比如战士、法师、输出等等以及候选怪物的类型信息比如小怪物、大怪物等等，从多个预设权重曲线中筛选出与游戏主角和候选怪物匹配的目标权重曲线，这目标权重曲线可包括多个与位置子信息存在一一对应关系的对象权重曲线，这预设位置子信息可以是候选怪物和游戏主角的二维平面的距离信息、高度方向的距离信息和朝向角度信息中的至少一个；进一步，可获取游戏主角和候选怪物的多个位置子信息，由此，可根据位置子信息和与其对应的对象权重曲线计算出每个候选怪物的权重值，并将权值最优者作为游戏主角的下一次的待攻击的目标怪物，而且，在此基础上，还可以控制游戏主角转向目标怪物以对目标怪物执行相应的动作技能。这样一来，即使在较为复杂的情况下，依然可以根据游戏主角的角色和/或技能自动计算出最优的怪物清理顺序，在手机游戏中方便上手，为游戏玩家提供了更好的游戏体验。

需要说明的是，对象权重曲线可根据实际应用场景而设置，示例性的，当游戏主角的类型信息是近战战士且权重值最大的候选怪物是目标怪物时，因近战战士更加擅长近距离攻击，由此，在与距离信息对应的距离权重曲线中，距离信息与权重值可呈负相关，即距离越大则权重值越小。再示例性的，当游戏主角的类型信息是远程战士且权重值最大的候选怪物是目标怪物时，因远程战士更加擅长远距离攻击而不擅长转向攻击，此时，在与朝向角度信息对应的角度权重曲线中，朝向角度信息与权重值可呈负相关，比如，角度权重曲线的横坐标可以是朝向角度，纵坐标可以是权重值，当候选怪物在游戏主角的正前方即朝向角度是0°时，权重是0.8；当候选怪物在游戏主角的背面即朝向角度是180°时，权重值是0.1，等等。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的对象选择装置的结构框图，该装置用于执行上述任意实施例所提供的对象选择方法。该装置与上述各实施例的对象选择方法属于同一个发明构思，在对象选择装置的实施例中未详尽描述的细节内容，可以参考上述对象选择方法的实施例。参见图2，该装置具体可包括：对象获取模块210、目标选择模型筛选模块220和目标对象筛选模块230。

其中，对象获取模块210，用于当监测到选择对象的触发事件时，获取与触发事件对应的主选对象以及与主选对象对应的至少两个候选对象；

目标选择模型筛选模块220，用于针对各候选对象中的每个候选对象，根据主选对象的属性信息和候选对象的属性信息，从多个预设选择模型中筛选出目标选择模型；

目标对象筛选模块230，用于根据主选对象和候选对象的位置信息，基于目标选择模型计算出候选对象的可选性，并根据每个候选对象的可选性，从各候选对象中筛选出目标对象。

可选的，目标对象筛选模块230，具体可以包括：

位置信息获取子模块，用于获取主选对象和候选对象的位置信息，其中，位置信息包括二维平面的距离信息、高度方向的距离信息和朝向角度信息中的至少一个；

可选性计算子模块，用于将位置信息输入至目标选择模型中，根据目标选择模型的输出结果，计算出候选对象的可选性。

可选的，可选性计算子模块，具体可以包括：

对象选择模型筛选单元，用于位置信息包括至少两个位置子信息，从目标选择模型中筛选出与位置子信息对应的对象选择模型；

可选性计算单元，用于将位置子信息输入到对象选择模型中，并根据各对象选择模型的输出结果，计算出候选对象的可选性。

可选的，可选性包括权重值，对象选择模型包括对象权重曲线，对象权重曲线是位置子信息和权重值间的对应关系；

可选性计算单元，具体可以包括：

权重值计算子单元，用于根据对象权重曲线得出与位置子信息对应的权重值，并根据各位置子信息的权重值，计算出候选对象的权重值。

可选的，权重值计算子单元，具体可以用于：对各位置子信息的权重值进行求和计算，并将求和结果作为候选对象的权重值。

可选的，目标选择模型筛选模块220，具体可以包括：

目标选择模型筛选单元，用于根据主选对象的类型信息和候选对象的类型信息，从多个预设选择模型中筛选出目标选择模型。

可选的，上述对象选择装置，还可以包括：

控制模块，用于控制主选对象转向目标对象。

本发明实施例二提供的对象选择装置，通过对象获取模块在监测到选择对象的触发事件时，可以获取与触发事件对应的主选对象以及与主选对象对应的多个候选对象；目标选择模型筛选模块根据主选对象和候选对象的属性信息，可以从多个预设选择模型中筛选出目标选择模型；目标对象筛选模块根据目标选择模型以及主选对象和候选对象的位置信息，可以计算出每个候选对象的可选性，并根据可选性从各候选对象中筛选出与主选对象最为匹配的目标对象。上述装置，优化了目标对象的自动选取方案，能够更加精准的适应复杂情况，达到了在存在较多的候选对象的情况下，依然能够精准筛选出与主选对象匹配的目标对象的效果。

本发明实施例所提供的对象选择装置可执行本发明任意实施例所提供的对象选择方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

值得注意的是，上述对象选择装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种终端的结构示意图，如图3所示，该终端包括存储器310、处理器320、输入装置330和输出装置340。终端中的处理器320的数量可以是一个或多个，图3中以一个处理器320为例；终端中的存储器310、处理器320、输入装置330和输出装置340可以通过总线或其它方式连接，图3中以通过总线350连接为例。

存储器310作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的对象选择方法对应的程序指令/模块(例如，对象选择装置中的对象获取模块210、目标选择模型筛选模块220和目标对象筛选模块230)。处理器320通过运行存储在存储器310中的软件程序、指令以及模块，从而执行终端的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的对象选择方法。

存储器310可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器310可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器310可进一步包括相对于处理器320远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置330可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置340可包括显示屏等显示设备。

实施例四

本发明实施例四提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种对象选择方法，该方法包括：

当监测到选择对象的触发事件时，获取与触发事件对应的主选对象以及与主选对象对应的至少两个候选对象；

针对各候选对象中的每个候选对象，根据主选对象的属性信息和候选对象的属性信息，从多个预设选择模型中筛选出目标选择模型；

根据主选对象和候选对象的位置信息，基于目标选择模型计算出候选对象的可选性，并根据每个候选对象的可选性，从各候选对象中筛选出目标对象。

当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的对象选择方法中的相关操作。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。依据这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种对象选择方法，其特征在于，包括：

当监测到选择对象的触发事件时，获取与所述触发事件对应的主选对象以及与所述主选对象对应的至少两个候选对象；

针对各所述候选对象中的每个候选对象，根据所述主选对象的属性信息和所述候选对象的属性信息，从多个预设选择模型中筛选出目标选择模型；

根据所述主选对象和所述候选对象的位置信息，基于所述目标选择模型计算出所述候选对象的可选性，并根据每个所述候选对象的可选性，从各所述候选对象中筛选出目标对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述主选对象和所述候选对象的位置信息，基于所述目标选择模型计算出所述候选对象的可选性，包括：

获取所述主选对象和所述候选对象的位置信息，其中，所述位置信息包括二维平面的距离信息、高度方向的距离信息和朝向角度信息中的至少一个；

将所述位置信息输入到所述目标选择模型中，根据所述目标选择模型的输出结果，计算出所述候选对象的可选性。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述位置信息包括至少两个位置子信息，所述将所述位置信息输入到所述目标选择模型中，根据所述目标选择模型的输出结果，计算出所述候选对象的可选性，包括：

从所述目标选择模型中筛选出与所述位置子信息对应的对象选择模型；

将所述位置子信息输入到所述对象选择模型中，并根据各所述对象选择模型的输出结果，计算出所述候选对象的可选性。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述可选性包括权重值，所述对象选择模型包括对象权重曲线，所述对象权重曲线是所述位置子信息和所述权重值间的对应关系；

所述将所述位置子信息输入到所述对象选择模型中，并根据各所述对象选择模型的输出结果，计算出所述候选对象的可选性，包括：

根据所述对象权重曲线得出与所述位置子信息对应的权重值，并根据各所述位置子信息的权重值，计算出所述候选对象的权重值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各所述位置子信息的权重值，计算出所述候选对象的权重值，包括：

对各所述位置子信息的权重值进行求和计算，并将求和结果作为所述候选对象的权重值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述主选对象的属性信息和所述候选对象的属性信息，从多个预设选择模型中筛选出目标选择模型，包括：

根据所述主选对象的类型信息和所述候选对象的类型信息，从多个预设选择模型中筛选出目标选择模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述从各所述候选对象中筛选出目标对象之后，还包括：控制所述主选对象转向所述目标对象。

8.一种对象选择装置，其特征在于，包括：

对象获取模块，用于当监测到选择对象的触发事件时，获取与所述触发事件对应的主选对象以及与所述主选对象对应的至少两个候选对象；

目标选择模型筛选模块，用于针对各所述候选对象中的每个候选对象，根据所述主选对象的属性信息和所述候选对象的属性信息，从多个预设选择模型中筛选出目标选择模型；

目标对象筛选模块，用于根据所述主选对象和所述候选对象的位置信息，基于所述目标选择模型计算出所述候选对象的可选性，并根据每个所述候选对象的可选性，从各所述候选对象中筛选出目标对象。

9.一种终端，其特征在于，所述终端包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的对象选择方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的对象选择方法。

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