CN113440859B - 游戏物品数值生成与检测方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

游戏物品是游戏中的最基本的要素之一，它们决定了游戏的玩法以及用户体验。传统上实现游戏物品的方法就是预定义若干固定的物品，以及在固定范围内变化的数值，玩家使用物品也会有诸多的限制。在一些现有技术方案中，会预定义一些物品，其拥有游戏厂商预定义好的数值或在一定范围内随机变化的数值，玩家可以用这个物品来执行特定操作，但是这个物品却无法用于与游戏环境中的其它物品交互。由此可见，在现有技术或相关技术中，存在着游戏物品类型固定化、数量固定化、不能动态生成、或合成新物品等技术问题。为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种游戏物品数值生成与检测方法、装置及存储介质，使得游戏中的物品数量、类型、玩法极大程度地丰富起来，不再需要硬编码固定的物品，并突破数量限制，极大程度地丰富了游戏玩法、增加游戏趣味性。

Description

游戏物品数值生成与检测方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及游戏领域，具体涉及游戏物品数值生成与检测方法、装置及存储介质。

背景技术

游戏物品是游戏中的最基本的要素之一，它们决定了游戏的玩法以及用户体验。传统上实现游戏物品的方法就是预定义若干固定的物品，以及在固定范围内变化的数值，玩家使用物品也会有诸多的限制。

在一些现有技术方案中，会预定义一些物品，其拥有游戏厂商预定义好的数值或在一定范围内随机变化的数值，玩家可以用这个物品来执行特定操作，但是这个物品却无法用于与游戏环境中的其它物品交互。例如，在一些实现中，“剑”物品只能用于攻击敌人，却无法用来和敌人之外的物品交互；“斧头”游戏物品只能用于砍树，却无法用于和“树”以外的物品交互。

在现实生活中，一把斧头不仅可以用来砍树，也可以用来当作武器；一把刀不仅可以用来当武器，还可以砍断树枝，只不过所需时间不同。

由此可见，在现有技术或相关技术中，存在着游戏物品类型固定化、数量固定化、不能动态生成、或合成新物品等技术问题。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种游戏物品数值生成与检测方法、装置及存储介质，使得游戏中的物品数量、类型、玩法极大程度地丰富起来，不再需要硬编码固定的物品，并突破数量限制，极大程度地丰富了游戏玩法、增加游戏趣味性。

第一方面，本发明提供了一种游戏物品的数值生成方法，包括：预定义一个或多个基础元素，所述基础元素以二维或三维体素的矩阵构成游戏内的物品；获取游戏物品二维或三维的体素矩阵数据；通过既定的数值检测算法，将获取到的二维或三维体素矩阵数据转换为游戏物品的一个或多个数值。

基于本发明第一方面的发明构思，本发明第二方面还预定义了若干物品分类，其特征在于，本发明第一方面所述数值检测算法包括：每个物品分类对应各自的元素检测算法；将获取到的二维或三维体素矩阵数据通过分类检测算法转换为所有功能分类的匹配度；通过预定义的元素检测算法根据二维或三维体素矩阵数据中的基础元素数量及排列等特征计算出物品在部分或所有功能分类各自的数值。

基于第一方面的发明构思，本发明第三方面还提供了一种游戏物品的数值生成方法，所述数值检测算法为计算机视觉或深度学习算法的一种或多种结合。

第四方面，本发明提供了一种游戏物品的数值检测方法，包括：获取玩家要交互的对象及玩家正在使用的一个或多个物品；通过本发明第一方面所述的游戏物品的数值生成方法，获取玩家正在使用的物品所对应的数值；根据所述获取到的数值触发一个或多个游戏机制。

第五方面，本发明还提供了一种游戏物品数值生成装置，包括：元素定义模块，用于预定义一个或多个基础元素，所述基础元素以二维或三维体素的矩阵构成游戏内的物品；物品体素数据获取模块，用于获取游戏物品二维或三维的体素矩阵数据；数值计算模块，用于将获取到的二维或三维体素矩阵数据转换为游戏物品的数值。

根据第五方面的发明构思，本发明第六方面还包括物品分类模块，包括：所述物品分类模块用于记录预定义的若干物品分类；所属数值计算模块用于将获取到的二维或三维体素矩阵数据转换为部分或所有物品分类的数值。

第七方面，本发明还提供了一种游戏物品数值检测装置，包括：物品数值获取模块，用于获取玩家要交互的对象及玩家正在使用的一个或多个物品；数值检测模块，用于本发明第六方面中所述的数值计算模块获取玩家正在使用的物品的数值；机制触发模块，用于根据正在使用的物品的数值触发一个或多个游戏机制。

第八方面，本发明还提供了一种存储介质，其上存储有可读取得计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明中所述第一方面至第四方面中的任一项方法。

本发明的有益效果是：相比于相关技术中游戏物品功能的实现，使用本发明所述方法的游戏的物品数量不再被游戏开发者束缚；游戏物品数量和功能突破原有技术的限制；游戏物品的交互范围也被扩大，可以根据其在不同功能分类上的数值动态决定与环境交互的结果；很大程度上提高游戏的可玩性，提高使用者体验。

附图说明

图1示意性示出本发明第一方面预定义所述基础元素与功能分类之后，生成游戏物品属性数值的一种实施例的流程图。

图2示意性示出发明第二方面预定义所述基础元素与功能分类之后，生成游戏物品属性数值的一种实施例的流程图；其中，S201为获取游戏物品二维或三维的体素矩阵数据；S202为通过数值检测算法将获取到的二维或三维体素矩阵数据通过分类检测算法转换为所有功能分类的匹配度；S203为通过预定义的元素检测算法根据二维或三维体素矩阵数据中的基础元素数量及排列等特征计算出物品在部分或所有功能分类各自的数值。

图3示意性示出本发明第二方面预定义所述基础元素与功能分类之后，假设一共预定义了N种(N≥1)物品类型，生成游戏物品属性数值的一种实施例的流程图(见图2)的展开图。

图4示意性示出本发明第四方面一种游戏物品的数值检测方法的一种实施例的流程图；S401为获取玩家要交互的对象及玩家正在使用的一个或多个物品；S402为通过本发明第一方面中所述的游戏物品的数值生成方法，获取玩家正在使用的物品的所有功能分类所对应的数值；S403为根据所述物品的所有功能分类所对应的数值触发一个或多个游戏机制。

图5示意性示出本发明第五方面的一种游戏物品数值生成装置的一种实施例的框图。

图6示意性示出本发明第六方面的一种游戏物品数值生成装置的一种实施例的框图。

图7示意性示出本发明第七方面的一种游戏物品数值检测装置的一种实施例的框图。

图8为本发明实施例一中所举例说明的一种物品的二维体素数据的示意图，图8仅仅以形象的方式展示示例体素数据，不代表本发明具体内部实现方法，其中：二维体素数据的每一个基础元素以正方形来表示；不同正方形填充图案为不同类型的基础元素；空白正方形代表没有基础元素；涂黑正方形与网格填充正方形代表了实施例一中所举例的两种预定义的基础元素。

图9为本发明实施例一中所举例说明的另一种物品的二维体素数据的示意图，图9仅仅以形象的方式展示示例体素数据，不代表本发明具体内部实现方法，其中：二维体素数据的每一个基础元素以正方形来表示；不同正方形填充图案为不同类型的基础元素；空白正方形代表没有基础元素；涂黑正方形与网格填充正方形代表了实施例一中所举例的两种预定义的基础元素。

图10为本发明实施例三中所举例说明的一种物品的三维体素数据的示意图，图10仅仅以形象的方式展示示例体素数据，不代表本发明具体内部实现方法，其中：三维体素数据的每一个基础元素以立方体来表示；同一个立方体仅代表一种元素，所以其六个面所填充的图案是相同的；为了展示方便，没有基础元素的位置则不作画出；空白表面的立方体与网格填充表面的立方体代表了实施例三中所举例的两种预定义的基础元素。

图11为本发明实施例三中所举例说明的一种物品的三维体素数据的示意图，图11仅仅以形象的方式展示示例体素数据，不代表本发明具体内部实现方法，其中：三维体素数据的每一个基础元素以立方体来表示；同一个立方体仅代表一种元素，所以其六个面所填充的图案是相同的；为了展示方便，没有基础元素的位置则不作画出；空白表面的立方体与网格填充表面的立方体代表了实施例三中所举例的两种预定义的基础元素。

图12为本发明实施例四中所举例说明的一种物品的二维体素数据的示意图，图12仅仅以形象的方式展示示例体素数据，不代表本发明具体内部实现方法，其中：交错网格图案填充的正方形表示预定义的“铁”元素。

图13为本发明实施例四中所举例说明的一种物品的二维体素数据的示意图，图13仅仅以形象的方式展示示例体素数据，不代表本发明具体内部实现方法，其中：交错网格图案填充的正方形表示预定义的“铁”元素。

图14为本发明实施例四中所举例说明的一种物品的二维体素数据的示意图，图14仅仅以形象的方式展示示例体素数据，不代表本发明具体内部实现方法，其中：交错网格图案填充的正方形表示预定义的“铁”元素。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本发明将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本发明的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本发明的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本发明的各方面变得模糊。

此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制，也并不限制本发明所述方法的具体实现机制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

下面将介绍本发明所涵盖的一些技术名词，并加以适当解释以及举例说明。

现实中的物体有着不同的密度、质量、体积，游戏软件如果想要更好模拟现实生活中的物品则需要一个类似于数学中的“归一化”的数据结构，将游戏物品通过容易计量的元素存储。

因此本发明创造性地通过预定义的基础元素以二维或三维体素矩阵的方式来构成游戏中的物品，并且通过上述体素矩阵来计动态地算游戏物品的属性数值，不再受相关技术或现有技术中的预先定义好的固定数值所束缚。

预定义的元素可以是有很多种，比如“木头”、“铁”、“石头”，不同的元素构成不同物品的体素矩阵数据的不同部分；预定义的元素也可以只有一种，或者将多种不同的元素视为相同的元素，此时，相当于忽略了元素具体的功能，或者说是，对所有体素一视同仁。

元素本身还可以有变化的不同的数值，在本发明中，为描述便利，本发明中将拥有不同元素数值的元素视为多个、且完全不同的元素类型；例如，“钢”元素有“硬度值”，不同“硬度值”的“钢”元素视为多个、且完全不同的元素类型；在另一个例子中，“水”元素有“温度值”，不同“温度值”的“水”元素视为多个、且完全不同的元素类型。

一个游戏物品可以不包含全部预定义的元素，而是指拥有一个或一部分元素；也允许存在不包含任何预定义元素的物品。

游戏物品的体素数据，就是二维或三维的元素矩阵、或是数组；因为体素具有类似图片中像素的性质，我们可以通过图形算法、或计算机视觉算法对体素数据加以分析；举例来说，一把斧头的体素矩阵数据看起来就像是一把斧头，一把剑的体素数据看起来就像是一把剑。但是任何体素矩阵都不需要由游戏开发者预定义，而通过游戏生成或玩家通过游戏中的物品合成机制动态“制造”，拥有丰富变化的、根据游戏体素矩阵数据决定的数值。

另外，一个物品的二维或三维的体素数据还可以被游戏动态地定义为全新的物品元素，构成更多物品。

物品分类表示同一个分类下拥有特定种类的数值；例如，“武器”分类通常会包含“伤害值”数值，“工具”分类通常会有“耐用度”数值。

同一个游戏物品可能同时存在于多个物品分类中。

通过本发明第一方面所述方法可以根据游戏物品的体素矩阵数据获取到的物品数值可以是玩家与游戏环境互动的任意数值；举例来说，数值可以是玩家砍伐游戏中树木的速度，或者说是玩家能否通过一个游戏物品于游戏中另一物品交互，再或者说是玩家能否完成一个游戏任务。

下面介绍本发明的实施例一。

在本实施例中可以使用本领域技术人员常用的OpenCV或TensorFlow来处理物品体素数据，构成数值检测算法。OpenCV是常用的计算机视觉和机器学习代码库，TensorFlow是一种深度神经网络编程框架。如果使用OpenCV，就可以使用其形状匹配算法(matchTemplate函数或matchShapes函数)来处理物品体素数据；如果使用TensorFlow深度学习框架，就需要创建并训练一个输入为二维或三维体素数据的深度神经网路，定义物品的体素矩阵为输入，输出为此神经网络对应检测体素数据特征的相似度或匹配度；可以在深度神经网络中加入卷积神经网络层(Convolution Layer)因为其对形状的敏感程度更高并具有合理程度的鲁棒性。

在本实施例中我们预定义“木头”和“钢铁”两种元素。需要注意的是，在其它实施例中可能会有完全不同的情况，在这里预定义的两种元素只作为举例与说明的使用，并不限制本发明的保护范围。

以图8、与图9为例，这两幅图为两个不同的示例物品的二维体素数据示例的示意图。网格填充的正方形代表“木头”元素，黑色实心填充的正方形代表“钢铁”元素。

在获取到二维体素数据之后，将其输入到数值检测算法中，可以根据物品体素数据的形状判断出二者的属性。例如，查看检测出的二者的锋利值属性可以发现，图8所述物品的检测出的锋利值数值比图9所述物品的锋利值高，显而易见地，因为数值检测算法可以发现前者木制手柄上的“钢铁”面积大于后者；但是，图8所述物品检测出的的耐用度数值会小于图9所述物品，显而易见地，数值检测算法发现图8和图9所述物品类似工具，“木头”部分可以当作工具的手柄，图8的“木头”元素部分比图9的“木头”元素部分少，数值检测算法可以推断出图8的手柄更容易折断，所以图8所述物品的耐用度数值比图9所述物品低。

由此可见，在使用了本发明第一方面所述方法后，游戏本身不再需要定义任何物品以及数值，而是可以动态生成，或是由玩家“制造”并“合成”，已经可以基本解决现有技术或相关技术中存在的游戏物品类型固定化、数量固定化、不能动态生成、或合成新物品等技术问题。

需要注意的是实施例一中所述“锋利值”、“耐用度”等数值特征仅仅为举例说明，在其它实施例中可能会有完全不同或者数量不同的数值类型。

下面介绍本发明实施例二。

本发明第二方面将本发明第一方面加以扩展与细化，将计算物品属性数值的流程细化为首先根据游戏物品的体素矩阵数据判断所属的分类，然后再根据所属的分类判断各分类各自的数值。

本实施例的一个可行的实现思路是：分类检测算法通过检测待检测物品的体素数据的整体形状而判断游戏物品所属的分类；每个元素检测算法检测所属分类所含有的特征。

例如，“斧头”分类的分类检测算法可以判断物品体素数据与“斧头”的匹配程度，“斧头”分类可以对应多个元素检测算法，“锋利度”元素检测算法可以判断“斧头”刀刃材料材质或/和面积大小等信息而得出具体“斧头”的“锋利度”。

下面以图8与图9为两个不同的游戏物品体素数据的示意图，对本实施例进行解释，获取一个游戏物品的体素矩阵数据之后，如果发现这个游戏物品属于“斧头”分类，那么就进一步判断“斧头”分类的数值，这个“斧头”游戏物品的锋利度——决定了这个游戏物品能以多快的速度砍伐树木、伤害值——使用这个“斧头”物品攻击敌人时对敌人所造成的伤害数值；在另外一个例子中，一个物品在通过体素矩阵数据判断之后同时具有“斧头”与“锤子”两种分类，那么就再分别判断“斧头”分类下的数值与“锤子”分类下的数值，同时这个游戏物品将同时具有“斧头”和“锤子”的功能。

下面举例两种本实施例中可以使用的最终数值计算公式，仅作为参考，具体实现可以根据游戏策划内容调整或创建完全不同的其它最终数值计算公式，其中y是最终数值，c为正在判断的分类，a为分类匹配度，b为元素检测算法输出的本分类c对应的数值。

本实施例的一个最终数值计算公式：y＝a_c×b_c；具体而言，就是本物品体素数据越匹配分类c，最终数值就越接近于b。

本实施例的另一个最终数值计算公式，其中T为针对分类c预定义的一个阈值：

具体而言，就是只有分配匹配程度a高于预定义的分类阈值T才会采纳数值b。

通过实施例二可以发现，通过定义物品多个分类，并对应不同的数值，可以更容易在游戏中判断物品的具体功能。

另外，值得注意的是同一数值可能存在于多个物品分类，这样的好处在于更贴近于现实；例如，通过使用本发明所述方法之后，“斧头”和“剑”都可以用于攻击敌人，那么在计算“伤害值”的时候只需要计算一次。

综上所述，在使用了本发明的第一或第二方面所述方法之后，游戏开发人员将不再需要通过相关技术或现有技术预定义具体的游戏物品，而是可以通过动态生成的、或玩家“制造”的物品的体素数据形状以及/或元素组成决定游戏物品的具体数值，突破了相关技术或现有技术中固定物品数量的限制的技术问题，可以动态生成全新的物品，极大程度地增加了游戏的可玩性，提供了一种新的游戏物品数值生成方法。

下面介绍本发明实施例三。

通过对第一实施例与第二实施例进行扩展，我们可以将二维表示的游戏物品体素数据变为三维表示，那么物品的基础元素体素矩阵就会是立体的，游戏总的物品数量因为体素矩阵数据维度的提升会增加更多种可能。

以图10以及图11为例，为本实施例中举例说明的两个不同的游戏物品。

实施例三中预定义了两种元素——交错网格图案填充立方体表面的“铁”元素、空白填充立方体表面的“木头”元素。

需要注意的是，虽然实施例一至三中所举例的预定义的元素均为两种，但显而易见地，相关领域的技术人员可以在不付出创造性劳动下预定义更多的物品。因实现过程相同，所以不加以赘述。

通过本发明第一方面或第二方面所述的方法，可以发现数值检测算法输出图10所对应的游戏物品的“锋利度”数值小于图11所对应的游戏物品；图10所所对应的“耐用度”数值大于图11所对应的游戏物品。

下面本发明实施例四。

在实施例四中，游戏的物品均为二维的元素矩阵；实现用于本发明所述方法的三维元素矩阵与实现二维元素矩阵的步骤大同小异，在此不再赘述。

图12所对应游戏物品是一个“钥匙”物品的钥匙齿部分，图13所对应游戏物品是一个“锁”物品的锁芯部分；图14所对应物品是另一个“钥匙”物品的钥匙齿部分。

通过本发明第一方面或第二方面所述方法，可以获得“钥匙”物品对应的锁芯数值；通过本发明第一方面或第二方面所述方法，可以获得“锁芯”对应的钥匙数值。

对于“锁”这个物品，本发明第四方面的一个实现方法可以是判断“锁”的锁芯对应的数值与“钥匙”物品的数值在排列、或空间、或位置等上是否匹配；根据游戏设计者的不同需求，可以有多种实现方法。

通过本发明第四方面所述方法，可以判断出图12所对应的“钥匙”物品可以匹配图13所对应的“锁”物品，可以成功“开锁”。

通过本发明第一方面或第二方面所述方法，可以获得图14所对应的“钥匙”物品的钥匙齿数值。

虽然图12所对应得游戏物品与图14所对应的游戏物品通过本发明第一方面或第二方面所述方法均判断为属于“钥匙”的物品，但是因为元素矩阵数据不同，所对应的数值也不同。

通过本发明第四方面所述方法，可以判断出图14所对应的“钥匙”游戏物品不能打开图13所对应的“锁”物品。

由此可见，通过使用本发明的方法，使若干元素以无数种方式排列、或组合，可以不再需要预定义任何固定的游戏物品，而拥有很多的游戏物品，解决了现有技术或相关技术中游戏物品类型固定化、数量固定化、不能动态生成、或合成新物品等技术问题。

在上述基础上，本发明提供了一种游戏物品数值生成装置，请参考图5，所述游戏物品数值生成装置包括：元素定义模块501、物品体素数据获取模块502、数值计算模块503。

本发明还提供了另一种游戏物品数值生成装置，请参考图6，所述游戏物品数值生成装置在前述游戏物品数值生成装置的基础上，还包括：物品分类模块602。

所属领域的技术人员应该可以清楚地了解到，为描述方便和简洁，上述游戏物品数值生成装置的具体工作过程，可以参考前述游戏物品数值生成方法对应过程，在此不再过多赘述。

本发明还提供了一种游戏物品数值检测装置，请参考图7，所述游戏物品数值检测装置包括物品数值获取模块701、数值检测模块702、机制触发模块703。

所属领域的技术人员应该可以清楚地了解到，为描述方便和简洁，上述游戏物品数值检测装置的具体工作过程，可以参考前述游戏物品数值检测方法对应过程，在此不再过多赘述。

在上述基础上，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现本发明第一方面至第四方面或本发明任一实施例中所描述的方法。

可以用一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++、PHP，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，展示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，可属性计算单元还可以被描述为“计算单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

在本公开的上下文中，存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。存储介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (6)

1.一种游戏物品的属性数值生成方法，其特征包括：预定义一个或多个基础元素，游戏或玩家利用所述基础元素以二维或三维体素的矩阵构成游戏物品；

获取所述游戏物品的二维或三维体素矩阵数据；

通过分类检测算法检测所述游戏物品的二维或三维体素矩阵数据的整体形状，确定所述游戏物品所属的功能分类；

通过元素检测算法检测所述游戏物品在所述功能分类下的属性数值，所述元素检测算法根据所述二维或三维体素矩阵数据中的基础元素数量及基础元素排列特征检测所述游戏物品在所述功能分类下的属性数值。

2.根据权利要求1所述的一种游戏物品的属性数值生成方法，所述元素检测算法为计算机视觉或深度学习算法的一种或多种结合。

3.一种游戏物品的属性数值检测方法，其特征包括：获取玩家要交互的对象及玩家正在使用的一个或多个游戏物品；

通过权利要求1中所述的游戏物品的属性数值生成方法，获取玩家正在使用的所述游戏物品所对应的游戏物品属性值；

根据所述游戏物品的游戏物品属性值触发一个或多个游戏机制。

4.一种游戏物品的属性数值生成装置，其特征包括：元素定义模块，用于通过预定义一个或多个基础元素，游戏或玩家利用所述基础元素以二维或三维体素的矩阵构成游戏物品；

物品体素数据获取模块，用于获取所述游戏物品的二维或三维体素矩阵数据；

物品分类模块，用于通过分类检测算法检测所述游戏物品的二维或三维体素矩阵数据的整体形状，确定所述游戏物品所属的功能分类；

数值计算模块，用于通过元素检测算法检测所述游戏物品在所述功能分类下的属性数值，所述元素检测算法根据所述二维或三维体素矩阵数据中的基础元素数量及基础元素排列特征检测所述游戏物品在所述功能分类下的属性数值。

5.一种游戏物品的属性数值检测装置，其特征包括：数值获取模块，用于获取玩家要交互的对象及玩家正在使用的一个或多个游戏物品；

数值检测模块，用于通过权利要求4中所述的游戏物品的属性数值生成装置获取玩家正在使用的所述游戏物品的游戏物品属性值；

机制触发模块，用于根据所述游戏物品的游戏物品属性值触发一个或多个游戏机制。

6.一种存储介质，其上存储有可读取得计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-3中任一项方法。

Images