CN115396715B - 桌游互动方法、系统及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种桌游互动方法、系统及存储介质，涉及全息互动技术领域，方法包括：获取目标剧情进程；通过投影融合技术控制互动桌面显示目标剧情进程；在检测到玩家对互动桌面的操作信息时，采集各个玩家的实时行为数据和实时状态数据；其中，操作信息通过设置在互动桌面上的雷达感应玩家在互动桌面上的实时交互操作得到；根据实时行为数据、实时状态数据以及训练得到的剧情预测模型，得到目标剧情组合；将目标剧情组合置入目标剧情进程，使互动桌面继续显示目标剧情进程。本发明解决了现有剧本杀的实现方式存在沉浸感和互动性较差的问题，实现了为玩家实时推荐更适合的互动剧情的目的。

Description

桌游互动方法、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及全息互动技术领域，尤其涉及一种桌游互动方法、系统及存储介质。
背景技术
目前，桌游市场中，剧本杀主要有两种互动方式，线下剧本杀以及纯环幕视频播放为主的线上剧本杀。线下剧本杀主要以纸质为主，DM(主持人)发放纸质剧本及线索卡等给玩家，并在需要时与玩家单独谈话或发放道具物品；线上剧本杀主要通过播放环幕视频来增加沉浸感，并结合DM线下发放纸质剧本及线索卡等来完成剧本杀互动。存在的问题是，线下剧本杀的实现方案缺少沉浸感及互动性；纯环幕视频播放的线上剧本杀虽然存在一定的沉浸感，但互动性仍然不足。
发明内容
本发明的主要目的在于：提供一种桌游互动方法、系统及存储介质，旨在解决现有技术中剧本杀的实现方式存在沉浸感和互动性较差的技术问题。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
第一方面，本发明提供了一种桌游互动方法，所述方法包括：
获取目标剧情进程；
通过投影融合技术控制互动桌面显示所述目标剧情进程；
在检测到玩家对所述互动桌面的操作信息时，采集各个玩家的实时行为数据和实时状态数据；其中，所述操作信息通过设置在所述互动桌面上的雷达感应玩家在所述互动桌面上的实时交互操作得到；
根据所述实时行为数据、所述实时状态数据以及训练得到的剧情预测模型，得到目标剧情组合；
将所述目标剧情组合置入所述目标剧情进程，使所述互动桌面继续显示所述目标剧情进程。
可选地，上述桌游互动方法中，所述获取目标剧情进程，包括：
根据用户的操作信息，从存储的剧情进程中获取目标剧情进程；其中，所述存储的剧情进程包括多个不同类型的剧情进程以及对应的互动剧情，所述剧情进程包括多个阶段，每个阶段包括至少一个剧情点，所述互动剧情用于动态置入所述剧情进程的任意一个剧情点。
可选地，上述桌游互动方法中，所述获取目标剧情进程的步骤之后，所述方法还包括：
获取所述目标剧情进程的素材信息；
控制环幕显示所述素材信息。
可选地，上述桌游互动方法中，所述根据所述实时行为数据、所述实时状态数据以及训练得到的剧情预测模型，得到目标剧情组合，包括：
根据所述实时行为数据和所述实时状态数据，基于时间序列对各个玩家针对所述目标剧情进程的情绪变化进行走势分析，得到所有玩家的情绪变化趋势；
将所述情绪变化趋势和高能剧情组合输入训练得到的剧情预测模型，得到目标剧情组合；其中，所述剧情预测模型基于循环神经网络构建，所述目标剧情组合包括至少一个玩家倾向度大于第一预设值的互动剧情。
可选地，上述桌游互动方法中，所述将所述情绪变化趋势和高能剧情组合输入训练得到的剧情预测模型，得到目标剧情组合的步骤之前，所述方法还包括：
获取通过辅助设备采集到的各个玩家的历史行为数据和历史状态数据，以及各个玩家在互动剧情中的历史评论数据和历史点赞数据；
根据所述历史行为数据确定所述目标剧情进程中各个剧情点的用户停留时长；
根据所述历史状态数据和情感分析模型，确定所述目标剧情进程中各个剧情点的情感值；
根据所述历史评论数据，利用自然语言处理技术确定所述目标剧情进程中各个互动剧情的情绪值；
根据所述历史点赞数据确定所述目标剧情进程中各个互动剧情的点赞数；
将所述用户停留时长、所述情感值、所述情绪值和所述点赞数输入训练得到的高能剧情模型，得到所述高能剧情组合；其中，所述高能剧情组合包括至少一个高能概率值大于第二预设值的互动剧情。
可选地，上述桌游互动方法中，所述将所述用户停留时长、所述情感值、所述情绪值和所述点赞数输入训练得到的高能剧情模型，得到所述高能剧情组合的步骤之前，所述方法还包括：
根据所述用户停留时长、所述情感值、所述情绪值和所述点赞数建立训练数据集；
根据所述训练数据集，通过逻辑回归算法对机器学习模型进行训练，得到所述高能剧情模型。
可选地，上述桌游互动方法中，所述将所述目标剧情组合置入所述目标剧情进程，使所述互动桌面继续显示所述目标剧情进程的步骤之后，所述方法还包括：
响应所述玩家的实时操作信息，确定基于所述目标剧情进程的当前剧情点；
针对所述当前剧情点，根据所述目标剧情组合，推送下一阶段的互动剧情。
可选地，上述桌游互动方法中，所述响应所述玩家的实时操作信息，确定基于所述目标剧情进程的当前剧情点，包括：
根据所述玩家的实时操作信息，通过所述雷达确定所述玩家在所述互动桌面上进行实时交互操作时的触摸位置，得到位置信息；其中，所述位置信息为所述触摸位置在所述互动桌面的坐标系中的坐标数据；
根据所述位置信息和所述互动桌面上显示的所述目标剧情进程，过滤无效的交互操作，得到所述玩家的有效交互操作信息；
响应所述有效交互操作信息，得到所述当前剧情点。
第二方面，本发明提供了一种桌游互动系统，所述系统包括：
互动桌面，所述互动桌面上设置有雷达；
环幕；
控制设备，所述控制设备分别与所述互动桌面、所述雷达和所述环幕连接；
其中，所述控制设备包括处理器和存储器，所述存储器上存储有桌游互动程序，所述桌游互动程序被所述处理器执行时，实现如上述的桌游互动方法。
第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现如上述的桌游互动方法。
本发明提供的上述一个或多个技术方案，可以具有如下优点或至少实现了如下技术效果：
本发明提出的一种桌游互动方法、系统及存储介质，通过获取目标剧情进程后，通过投影融合技术控制互动桌面显示目标剧情进程，然后在检测到玩家对互动桌面的操作信息时，采集各个玩家的实时行为数据和实时状态数据，再根据实时行为数据、实时状态数据以及训练得到的剧情预测模型得到目标剧情组合，并将目标剧情组合置入目标剧情进程，使互动桌面继续显示目标剧情进程，为玩家实时推荐更适合的互动剧情。本发明结合互动桌面以及设置在互动桌面上的雷达，与玩家进行实时交互，提供了一种互动类的沉浸式全息桌游的实现方法及系统，可以适用于各种桌游项目，尤其是剧本杀，提升了桌游项目的交互性和体验性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的这些附图获得其他的附图。
图1为本发明桌游互动方法的流程示意图；
图2为本发明桌游互动系统的连接示意图；
图3为图2中控制设备的功能模块示意图；
图4为本发明桌游互动方法中步骤S110的剧情进程示意图；
图5为本发明桌游互动方法中步骤S410的情绪变化趋势示意图；
图6为本发明桌游互动方法中步骤S426的高能剧情组合示意图；
图7为本发明桌游互动方法中步骤S610的雷达坐标示意图；
图8为本发明桌游互动方法中步骤S610的位置信息坐标示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明，在本发明中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。在本发明中，若有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。另外，各个实施例的技术方案可以相互结合，但是，是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时，应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
鉴于现有技术中剧本杀的实现方式存在沉浸感和互动性较差的技术问题，本发明提供了一种桌游互动方法、系统及存储介质。下面结合附图，通过具体的实施例和实施方式对本发明提供的桌游互动方法、系统及存储介质进行详细说明。
实施例一
参照图1，提出本发明桌游互动方法的第一实施例。下面结合图1所示的流程示意图，对本实施例的桌游互动方法进行详细描述。
该桌游互动方法可应用于桌游互动系统，如图2所示为桌游互动系统的结构示意图，该桌游互动系统可以包括：
互动桌面20，所述互动桌面20上设置有雷达30；
环幕40；
控制设备10，所述控制设备分别与所述互动桌面20、所述雷达30和所述环幕40连接。
其中，该控制设备是指能够实现网络连接的终端设备或网络设备，可以为手机、平板、电脑以及嵌入式工控机等终端设备，也可以是服务器、云平台等网络设备。如图3所示为控制设备的硬件结构示意图。该控制设备可以包括：处理器1001，例如CPU(CentralProcessing Unit，中央处理器)，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。
具体的，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信；用户接口1003用于连接客户端，与客户端进行数据通信，用户接口1003可以包括输出单元，如显示屏、输入单元，如键盘；网络接口1004用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信，网络接口1004可以包括输入/输出接口，比如标准的有线接口、无线接口，如Wi-Fi接口；存储器1005用于存储各种类型的数据，这些数据例如可以包括该控制设备中任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器，例如磁盘存储器；可选的，存储器1005还可以是独立于处理器1001的存储装置，继续参照图3，存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及桌游互动程序；处理器1001用于调用存储器1005中存储的桌游互动程序，并执行以下操作：
获取目标剧情进程；
通过投影融合技术控制互动桌面显示目标剧情进程；
在检测到玩家对互动桌面的操作信息时，采集各个玩家的实时行为数据和实时状态数据；其中，操作信息通过设置在互动桌面上的雷达感应玩家在互动桌面上的实时交互操作得到；
根据实时行为数据、实时状态数据以及训练得到的剧情预测模型，得到目标剧情组合；
将目标剧情组合置入目标剧情进程，使互动桌面继续显示目标剧情进程。
继续参照图2，该桌游互动系统还可以包括：DM端和玩家端。硬件端口方面，该系统还可以包括其他互动装置，例如游戏互动端口、线上搜证端口、评论端口、投票端口等硬件端口。
其中，DM端和玩家端均可以与控制设备连接。该系统中，DM端与玩家端、环幕、互动桌面的推进互动，可以采用实时消息推送协议websocket，该协议为基于TCP的新网络协议，实时将各端口消息推送到其它端口，并且，具有header消息小，占用带宽少的优点，相比传统的Ajax轮询技术，更具有实时性。此处主要基于websocket以json为数据载体设计互动协议，主要包括剧情推进变更、角色创建、游戏状态变更、证物下发以及投票等互动通信协议。
DM端可以用来选择剧本及房间进行开本操作，玩家端配合剧本流程可进行剧本阅读、剧情搜证、投票等各流程环节；环幕可以根据目标剧情进程的场景、3D模型、人物角色等素材信息进行展示；互动桌面可结合雷达及投影技术实现玩家与系统的互动，互动内容可以为选项、搜证、投票、游戏互动、评论、投票等。
互动桌面、雷达以及投影融合技术构成的雷达系统，可以将投影画面，例如分辨率为1920*1080的投影画面通过投影融合及边缘计算技术，融合到互动桌面上。
控制设备中可以通过预置kafka、hadoop等大数据存储和计算平台，以及采用REST协议(http+json)的方式，调用数据采集接口来采集玩家信息、行为数据和状态数据等，还可以通过大数据离线技术对采集到的数据进行数据清洗、数据集成、数据转换等预处理，然后再入库存储。
基于上述的桌游互动系统，下面结合图1所示的流程示意图，对本实施例的桌游互动方法进行详细描述。
在本实施例的第一实施方式中，所述方法可以包括以下步骤：
步骤S100：获取目标剧情进程。
本实施例的桌游以剧本杀为例，目标剧情进程可以通过DM端的选择操作来确定，确定一个玩家要玩的剧本，该剧本为一段包含剧情的进程，即目标剧情进程。控制设备获取该目标剧情进程。
步骤S200：通过投影融合技术控制互动桌面显示所述目标剧情进程。
控制设备控制互动桌面工作，具体控制其表面设置的触摸显示屏工作，将目标剧情进程显示在互动桌面上，以供玩家操作。
步骤S300：在检测到玩家对所述互动桌面的操作信息时，采集各个玩家的实时行为数据和实时状态数据；其中，所述操作信息通过设置在所述互动桌面上的雷达感应玩家在所述互动桌面上的实时交互操作得到。
互动桌面显示目标剧情进程后，玩家可以在互动桌面上进行点击、滑动等实时交互操作，互动桌面上设置的雷达感应玩家的实时交互操作，产生相应的操作信息，将操作信息发送给控制设备，控制设备在检测到该操作信息时，采集各个玩家的实时行为数据和实时状态数据。行为数据可以包括瞳孔注视时长，状态数据可以包括玩家的脸部表情、心率、情绪等。
步骤S400：根据所述实时行为数据、所述实时状态数据以及训练得到的剧情预测模型，得到目标剧情组合。
将实时行为数据、实时状态数据输入训练得到的剧情预测模型，得到目标剧情组合，目标剧情组合包括玩家倾向度大于预设值的一个或多个互动剧情。
步骤S500：将所述目标剧情组合置入所述目标剧情进程，使所述互动桌面继续显示所述目标剧情进程。
将目标剧情组合置入目标剧情进程，为剧情进程中的各个剧情点匹配合适玩家的剧情，使玩家可以体验自己感兴趣的剧情。置入目标剧情组合的目标剧情进程会继续在互动桌面上显示，方便用户进行互动操作。
具体实现过程中，以剧本杀的桌游项目为例，系统启动后，自动打开DM端、玩家端、环幕等硬件设备，并初始化互动桌面、雷达以及其他互动装置；DM选定剧本开本，通过在DM端进行选择操作，产生对应的操作信息；控制设备根据操作信息获取目标剧情进程，并控制互动桌面显示该目标剧情进程，具体可以显示其剧情目录、预览示意图等表示剧本整体内容或架构的示意图；然后，玩家在互动桌面上进行交互，完成角色选择，系统自动进行玩家端角色分配及玩家基础信息收集，进入剧本杀流程中；在流程活动中，玩家根据DM剧情推进情况在互动桌面上进行互动，包括雷达交互、游戏互动、线上搜证、评论、投票等，控制设备收集玩家在互动过程中的相关信息；为了增加剧本杀的趣味性及玩家对剧本的认可度，在剧本流程中，还通过控制设备利用机器学习智能预测活动中所有玩家倾向度高的互动内容，得到目标剧情组合，再将目标剧情组合动态置入到剧本流程中，继续显示给玩家，为玩家实时推荐更适合的互动剧情。
在本实施例的第二实施方式中，所述步骤S100可以包括：
步骤S110：根据用户的操作信息，从存储的剧情进程中获取目标剧情进程；其中，所述存储的剧情进程包括多个不同类型的剧情进程以及对应的互动剧情，所述剧情进程包括多个阶段，每个阶段包括至少一个剧情点，所述互动剧情用于动态置入所述剧情进程的任意一个剧情点。
控制设备的存储器中，可以预置各种剧本和剧本中的各种互动剧情，以便控制设备根据用户的操作信息，调取对应的剧情进程，即目标剧情进程。
其中，预置剧本的过程中，剧本以IP为基础，可以具有玄幻、欢乐、恐怖等多种风格的剧本类型，并分为多个阶段，每个阶段可以设置一个或多个剧情点，剧情点可以为场景、立绘、动画、选项、互动等类型。每一种剧情点具有不同的剧情属性，例如互动类型的剧情点可以包括剧情类型、风格、素材等属性，并且可以关联玩家的属性加成、成就触发等规则。针对类型为互动的剧情点，可以将其灵活置入到整个剧本的任何位置。如图4所示为剧情进程的示意图，该剧情进程由N个阶段，每个阶段包括至少一个剧情点。
其中，预置互动剧情的过程中，互动剧情为具有玩家与系统之间的互动内容，是剧本中的特定剧情点，互动剧情可以与剧本分离并独立运行，可动态灵活地置入剧本中的任何剧情点，互动剧情可以为互动游戏、搜证、投票、AR互动、评论等，每一类互动剧情具有特定的属性，例如互动游戏可以包括游戏大类、二级分类、风格、适合的剧本类型、适合的玩家，如资深玩家、新手玩家等；又例如投票可以包括投票主题、投票项、适合的剧本类型等。
可以实现设置剧情环节、剧情详情、剧情属性、选项规则等，其中剧情详情可以包括场景、立绘、选项、3D模型、互动剧情等内容，剧情调控单元主要对剧本相关资源进行解析、加载及渲染展示。
进一步地，所述步骤S100之后，方法还可以包括：
步骤S120：获取所述目标剧情进程的素材信息；
步骤S130：控制环幕显示所述素材信息。
环幕可以显示目标剧情进程的素材信息，包括场景、3D模型、人物角色等素材信息，环幕可以环绕桌游项目的交互区域，让用户更能身临其境，提高了沉浸感。
在本实施例的第三实施方式中，所述步骤S400可以包括：
步骤S410：根据所述实时行为数据和所述实时状态数据，基于时间序列对各个玩家针对所述目标剧情进程的情绪变化进行走势分析，得到所有玩家的情绪变化趋势。
在进行剧本杀活动过程中，可以通过实时状态数据和情感分析模型，捕获所有玩家的情绪类型，包括欢乐、紧张、正常、焦虑等以及模型输出的对应的情感值，然后根据已经完成的剧情进程以及对应推荐的互动剧情，进行情绪变化走势分析，形成所有玩家的情绪状态随时间变化的情感走势图，可以得到如图5所示的情绪变化趋势示意图。图中，分别表示了4位玩家的情绪变化趋势以及汇总后的情绪变化趋势，其中，横轴表示时刻，以桌游开始时刻为0时刻，持续往右推进，纵轴表示情感值，情感值区间划分为情感类型，正值为正向情绪，比如欢乐等，负值为负向情绪，如悲伤、紧张等。
步骤S430：将所述情绪变化趋势和高能剧情组合输入训练得到的剧情预测模型，得到目标剧情组合；其中，所述剧情预测模型基于循环神经网络构建，所述目标剧情组合包括至少一个玩家倾向度大于第一预设值的互动剧情。
得到所有玩家的情绪变化趋势后，结合高能剧情组合获取目标剧情组合。可以针对单个玩家自身的情绪变化趋势预测目标剧情组合，也可以直接根据汇总的情绪变化趋势预测目标剧情组合。
其中，剧情预测模型中的处理过程为：
以剧本推进时间为时间序列，根据活动中的剧本类型、当前剧情点所在的剧本阶段类型、玩家的当前情绪类型以及情感值构成的输入数据，结合前一网络时间单元即前一剧情点已确定的目标互动剧情，利用循环神经网络预测出当前网络时间单元即当前剧情点的目标互动剧情。
以t时刻表示当前剧情点的网络时间单元，t-1时刻表示前一剧情点的网络时间单元，权重训练公式可以为：
Ot＝W1Ot-1+W2ft，
其中，ft表示t时刻的特征及其权重和，δ表示网络单元激活函数，防止权重衰减；Ot表示t时刻的目标互动剧情。可以看出，t时刻的目标互动剧情由t-1时刻的目标互动剧情及t时刻的剧本阶段类型、玩家的当前情绪类型以及情感值根据训练的权重来共同决定的，因此，可以考虑到上述多个方面的情况，为玩家预测更适合的目标互动剧情。
进一步地，所述步骤S430之前，方法还可以包括：
步骤S421：获取通过辅助设备采集到的各个玩家的历史行为数据和历史状态数据，以及各个玩家在互动剧情中的历史评论数据和历史点赞数据。
辅助设备可以包括摄像头、手环等感应设备，控制设备控制辅助设备采集行为数据和状态数据，存储在控制设备的存储器中，还可以通过玩家端采集玩家的评论数据和点赞数据，也存储在控制设备的存储器中。
步骤S422：根据所述历史行为数据确定所述目标剧情进程中各个剧情点的用户停留时长。
控制设备可以调用玩家端的瞳孔注视能力，具体可以通过控制玩家端的摄像头采集玩家的注视时长，或者直接由控制设备控制辅助设备中的摄像头统一采集各个玩家的注视时长，以便收集玩家在每个剧情点的注视停留时长，得到用户停留时长。
步骤S423：根据所述历史状态数据和情感分析模型，确定所述目标剧情进程中各个剧情点的情感值。
通过捕捉玩家情感变化，分析情感状态。具体可以通过控制设备控制摄像头、手环等感应设备捕捉人物瞳孔、脸部表情、心率、出汗情况等，记录变化剧情位置组成数据包；然后通过数据包和现有的情感分析模型，分析出每个剧情点的情感值。
步骤S424：根据所述历史评论数据，利用自然语言处理技术确定所述目标剧情进程中各个互动剧情的情绪值。
控制设备可以收集玩家对互动剧情的评论信息，根据NLP自然语言处理技术对评论内容进行情绪分析，输出情绪分类，包括正向情绪、负向情绪和中性情绪，然后可以根据预设规则对该互动剧情进行评分，例如，可以预设正向情绪对应的情绪值为+1，负向情绪对应的情绪值为-1，中性情绪对应的情绪值为0，即不对该互动剧情进行评分。
步骤S425：根据所述历史点赞数据确定所述目标剧情进程中各个互动剧情的点赞数。
控制设备还可以收集玩家对互动剧情的点赞记录，对历史点赞数据进行汇总计算，得到各个互动剧情的点赞数。
步骤S426：将所述用户停留时长、所述情感值、所述情绪值和所述点赞数输入训练得到的高能剧情模型，得到所述高能剧情组合；其中，所述高能剧情组合包括至少一个高能概率值大于第二预设值的互动剧情。
通过上述步骤S422-S425的分析，得到对应的数据后，控制设备可以根据训练得到的高能剧情模型，预测出剧本中的一个高能互动剧情或多个高能互动剧情构成的组合，即得到所述高能剧情组合。高能剧情组合是指所有高能互动剧情在剧本阶段中按出现的剧情点串联组合而成，如图6所示为高能互动组合的示意图，图中阴影部分表示高能互动剧情所在的剧情点，即高能剧情点，其中，高能互动剧情为高能概率值大于第二预设值的互动剧情。
可选地，控制设备还可以存储采集到的玩家信息，包括性别、年龄、职业、性格、兴趣爱好、游戏偏好等，具体通过预置的数据采集接口进行上报并存储。方便针对不同玩家进行数据汇总。
进一步地，所述步骤S426之前，方法还可以包括：
步骤A1：根据所述用户停留时长、所述情感值、所述情绪值和所述点赞数建立训练数据集；
步骤A2：根据所述训练数据集，通过逻辑回归算法对机器学习模型进行训练，得到所述高能剧情模型。
高能剧情模型用于预测每个互动剧情为高能互动剧情的概率值，即高能概率值，区间为[0-1]，当该高能概率值大于第二预设值时，可以判定该互动剧情为高能互动剧情，否则，该互动剧情便不是高能互动剧情。其中，高能剧情模型的训练过程中，涉及的计算式有：
推导式：
其中，f表示特征输入值x与特征权重系数b乘积的和，用以表征每一个特征对判定高能互动剧情的影响程度，特征输入值x包括所述用户停留时长、所述情感值、所述情绪值和所述点赞数；
映射函数：
其中，g表示把呈线性关系的f映射到0-1之前的一个概率值；
代价函数：
其中，J表示代价函数；
结合上述计算式，高能剧情模型的训练过程为：
先用准备好的特征数据对推导式进行推导，并利用映射函数进行预测，输出预测值；然后利用代价函数最小化预测值和实际值之间的误差，得到误差值；再利用误差值计算权重信息，不断训练，直到预测值与实际值符合期望的误差范围内，得到训练好的高能剧情模型。
在本实施例的第四实施方式中，步骤S500之后，方法还可以包括：
步骤S600：响应所述玩家的实时操作信息，确定基于所述目标剧情进程的当前剧情点；
步骤S700：针对所述当前剧情点，根据所述目标剧情组合，推送下一阶段的互动剧情。
根据当前剧情点之前所确定的所有目标剧情组合，结合该剧本在历史活动中的高能剧情组合，利用前缀字典树匹配最佳的高能剧情组合，还可以取当前剧情点的目标互动剧情作为预测互动剧情，对每一个剧情点重复预测动作，推荐后续阶段的每个剧情点最合适的互动剧情，直到剧本活动结束。可选地，获得目标剧情组合后，结合渲染引擎，渲染出玩家可互动的互动剧情内容，并将这些内容通过互动桌面和/或环幕进行显示，如此便实现了全息桌游项目，提升了剧本杀游戏的沉浸感、互动感。
进一步地，所述步骤S600可以包括：
步骤S610：根据所述玩家的实时操作信息，通过所述雷达确定所述玩家在所述互动桌面上进行实时交互操作时的触摸位置，得到位置信息；其中，所述位置信息为所述触摸位置在所述互动桌面的坐标系中的坐标数据；
步骤S620：根据所述位置信息和所述互动桌面上显示的所述目标剧情进程，过滤无效的交互操作，得到所述玩家的有效交互操作信息；
步骤S630：响应所述有效交互操作信息，得到所述当前剧情点。
如图7所示的雷达坐标示意图，互动桌面、雷达以及投影融合技术构成的雷达系统，将投影画面通过投影融合及边缘计算技术，融合到互动桌面上时，可以以投影桌面左上角的A点作为原点，顺时针方向分别设置互动桌面四个角的坐标为A(0，0)、B(1920，0)、C(1920，1080)、D(0，1080)，并形成坐标系，即得到互动桌面的坐标系。雷达设置在互动桌面上，例如任意将其水平固定在互动桌面中间，并通过雷达检测技术检测出雷达与A、B、C、D四个点的角度和距离，形成初始数据，写入配置文件中，可以得到雷达基于互动桌面的坐标系中的坐标数据。结合图7所示，图中，A、B、C、D为平面的四个点，其中，A点为原点，坐标值(0,0)，P点为雷达点，坐标可以表示为(Px，Py)，“0”线用Z表示。则四个点的初始数据用角度和距离表示为A(ZPA，PA)、B(ZPB，PB)、C(ZPC，PC)、D(ZPD，PD)，其中，角度为“0”线到雷达与各边角的连线的角度，如图7中的ZPA。基于前述的雷达系统，在剧本流程推进到剧情进程的触发点时，雷达系统可以实时检测玩家与桌面的交互坐标，并实时传递位置信息到控制设备，控制设备进行处理并过滤无效交互操作，得到有效交互操作信息，然后按业务规则进行交互执行，例如进入下一阶段执行下一阶段的资源加载，包括加载视频、图片、音频、3D模型以及互动程序等。
具体实现过程中，当玩家触摸互动桌面时，雷达实时检测触摸位置E(x,y)，并计算出位置E在以A为坐标原点的坐标系上的坐标数据值，进行人机互动，具体计算方式如下：
如图8所示的位置信息的坐标示意图，图中，E(x,y)为互动接触点，即玩家在互动桌面上进行实时交互操作时的触摸位置，图中，雷达P的四个角以顺时针方向命名。计算E点在坐标系中的x,y值的过程为：
已知初始配置ZPA(A点对于雷达0度角的角度)、PA(A点对于雷达的距离)、PAD(P点对于AD边的角度)、PAB(P点对于AB边的角度)，可以计算出ZPE(E点对于雷达0度角的角度)、PE(E点对于雷达的距离)；然后根据三角公式可以出AE(A点到E点的距离)及DAE(E点对于AD边的角度)，计算式如下：
可得到，
查表可得，PAE余弦值对应的角度PAE，且已知AB(AB之间的雷达物理距离)、AD(AD之间的雷达物理距离)，AB`(AB之间的投影像素距离)、AD`(AD之间的投影像素距离)，可计算出x,y的值，计算式如下：
从而可得到E点的具体位置信息。后续便可根据互动桌面上显示的目标剧情进程，过滤无法得到响应的位置信息，即过滤掉无效的交互操作，得到玩家的有效交互操作信息；再响应有效交互操作信息得到当前剧情点。
本实施例提供的桌游互动系统，通过获取目标剧情进程后，通过投影融合技术控制互动桌面显示目标剧情进程，然后在检测到玩家对互动桌面的操作信息时，采集各个玩家的实时行为数据和实时状态数据，再根据实时行为数据、实时状态数据以及训练得到的剧情预测模型得到目标剧情组合，并将目标剧情组合置入目标剧情进程，使互动桌面继续显示目标剧情进程，为玩家实时推荐更适合的互动剧情。本发明结合互动桌面以及设置在互动桌面上的雷达，与玩家进行实时交互，提供了一种互动类的沉浸式全息桌游的实现方法及系统，可以适用于各种桌游项目，尤其是剧本杀，提升了桌游项目的交互性和体验性。
实施例二
基于同一发明构思，参照图2，提出本发明桌游互动系统的第一实施例。
下面结合图2所示的连接示意图，对本实施例提供的桌游互动系统进行详细描述，系统可以包括：
互动桌面，所述互动桌面上设置有雷达；
环幕；
控制设备，所述控制设备分别与所述互动桌面、所述雷达和所述环幕连接。
一种实施方式中，如图3所示为控制设备的硬件结构示意图。控制设备可以包括处理器和存储器，所述存储器上存储有桌游互动程序，所述桌游互动程序被所述处理器执行时，实现本发明桌游互动方法各个实施例的全部或部分步骤。
本领域技术人员可以理解，图2和图3中示出的硬件结构并不构成对本发明桌游互动系统的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
可以理解，控制设备还可以包括通信总线，用户接口和网络接口。
其中，通信总线用于实现这些组件之间的连接通信；用户接口用于连接客户端，与客户端进行数据通信，用户接口可以包括输出单元，如显示屏、输入单元，如键盘；网络接口用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信，网络接口可以包括输入/输出接口，比如标准的有线接口、无线接口。存储器用于存储各种类型的数据，这些数据例如可以包括该控制设备中任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(StaticRandom Access Memory，简称SRAM)，随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘，可选的，存储器还可以是独立于处理器的存储装置。处理器用于调用存储器中存储的桌游互动程序，并执行如上述的桌游互动方法，处理器可以是专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device，简称DSPD)、可编程逻辑器件(ProgrammableLogic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件，用于执行如上述桌游互动方法各个实施例的全部或部分步骤。
另一实施方式中，控制设备可以是模块构成的虚拟装置，具体可以包括：
剧情确定模块，用于获取目标剧情进程；
显示控制模块，用于利用投影融合技术控制互动桌面显示所述目标剧情进程；
玩家交互模块，用于在检测到玩家对所述互动桌面的操作信息时，采集各个玩家的实时行为数据和实时状态数据；其中，所述操作信息通过设置在所述互动桌面上的雷达感应玩家在所述互动桌面上的实时交互操作得到；
剧情预测模块，用于根据所述实时行为数据、所述实时状态数据以及训练得到的剧情预测模型，得到目标剧情组合，并将所述目标剧情组合置入所述目标剧情进程，使所述互动桌面继续显示所述目标剧情进程。
进一步地，剧情确定模块可以包括：
剧情存储单元，用于存储多个不同类型的剧情进程以及对应的互动剧情，所述剧情进程包括多个阶段，每个阶段包括至少一个剧情点，所述互动剧情用于动态置入所述剧情进程的任意一个剧情点；
剧情调控单元，用于根据用户的操作信息，从存储的剧情进程中获取目标剧情进程以及所述目标剧情进程的素材信息。
更进一步地，所述显示控制模块，还用于控制环幕显示所述素材信息。
进一步地，剧情预测模块还可以包括：
氛围分析单元，用于根据所述实时行为数据和所述实时状态数据，基于时间序列对各个玩家针对所述目标剧情进程的情绪变化进行走势分析，得到所有玩家的情绪变化趋势；
剧情预测单元，用于将所述情绪变化趋势和高能剧情组合输入训练得到的剧情预测模型，得到目标剧情组合；其中，所述剧情预测模型基于循环神经网络构建，所述目标剧情组合包括至少一个玩家倾向度大于第一预设值的互动剧情。
更进一步地，控制设备还可以包括：
历史数据模块，用于获取通过辅助设备采集到的各个玩家的历史行为数据和历史状态数据，以及所述玩家交互模块采集到的各个玩家在互动剧情中的历史评论数据和历史点赞数据；
行为分析模块，用于根据所述历史行为数据确定所述目标剧情进程中各个剧情点的用户停留时长；
状态分析模块，用于根据所述历史状态数据和情感分析模型，确定所述目标剧情进程中各个剧情点的情感值；
情绪分析模块，用于根据所述历史评论数据，利用自然语言处理技术确定所述目标剧情进程中各个互动剧情的情绪值；
互动分析模块，用于根据所述历史点赞数据确定所述目标剧情进程中各个互动剧情的点赞数；
高能预测模块，用于将所述用户停留时长、所述情感值、所述情绪值和所述点赞数输入训练得到的高能剧情模型，得到所述高能剧情组合；其中，所述高能剧情组合包括至少一个高能概率值大于第二预设值的互动剧情。
更进一步地，控制设备还可以包括：
模型训练模块，用于根据所述用户停留时长、所述情感值、所述情绪值和所述点赞数建立训练数据集；以及根据所述训练数据集，通过逻辑回归算法对机器学习模型进行训练，得到所述高能剧情模型。
进一步地，所述玩家交互模块，还用于响应所述玩家的实时操作信息，确定基于所述目标剧情进程的当前剧情点；
所述剧情预测模块，还用于针对所述当前剧情点，根据所述目标剧情组合，推送下一阶段的互动剧情。
进一步地，所述玩家交互模块可以包括：
位置检测单元，用于根据所述玩家的操作信息，通过所述雷达确定所述玩家在所述互动桌面上进行实时交互操作时的触摸位置，得到位置信息；其中，所述位置信息为所述触摸位置在所述互动桌面的坐标系中的坐标数据；
通过坐标过滤单元，用于根据所述位置信息和所述互动桌面上显示的所述目标剧情进程，过滤无效的交互操作，得到所述玩家的有效交互操作信息；
通过交互执行单元，用于响应所述有效交互操作信息，得到所述当前剧情点。
需要说明，本实施例提供的控制设备中各个模块可实现的功能和对应达到的技术效果可以参照本发明桌游互动方法各个实施例中具体实施方式的描述，为了说明书的简洁，此处不再赘述。
实施例三
基于同一发明构思，本实施例提供了一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器等等，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序可被一个或多个处理器执行，该计算机程序被处理器执行时可以实现本发明桌游互动系统各个实施例的全部或部分步骤。
需要说明，上述本发明实施例序号仅为了描述，不代表实施例的优劣。以上实施例仅为本发明的可选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种桌游互动方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标剧情进程；
通过投影融合技术控制互动桌面显示所述目标剧情进程；
在检测到玩家对所述互动桌面的操作信息时，采集各个玩家的实时行为数据和实时状态数据；其中，所述操作信息通过设置在所述互动桌面上的雷达感应玩家在所述互动桌面上的实时交互操作得到；
根据所述实时行为数据、所述实时状态数据、高能剧情组合以及训练得到的剧情预测模型，得到目标剧情组合；其中，所述高能剧情组合包括至少一个高能概率值大于第二预设值的互动剧情，所述高能概率值是指互动剧情为高能互动剧情的概率值，所述目标剧情组合包括至少一个玩家倾向度大于第一预设值的互动剧情；
将所述目标剧情组合置入所述目标剧情进程，使所述互动桌面继续显示所述目标剧情进程。
2.如权利要求1所述的桌游互动方法，其特征在于，所述获取目标剧情进程，包括：
根据用户的操作信息，从存储的剧情进程中获取目标剧情进程；其中，所述存储的剧情进程包括多个不同类型的剧情进程以及对应的互动剧情，所述剧情进程包括多个阶段，每个阶段包括至少一个剧情点，所述互动剧情用于动态置入所述剧情进程的任意一个剧情点。
3.如权利要求2所述的桌游互动方法，其特征在于，所述获取目标剧情进程的步骤之后，所述方法还包括：
获取所述目标剧情进程的素材信息；
控制环幕显示所述素材信息。
4.如权利要求1所述的桌游互动方法，其特征在于，所述根据所述实时行为数据、所述实时状态数据、高能剧情组合以及训练得到的剧情预测模型，得到目标剧情组合，包括：
根据所述实时行为数据和所述实时状态数据，基于时间序列对各个玩家针对所述目标剧情进程的情绪变化进行走势分析，得到所有玩家的情绪变化趋势；
将所述情绪变化趋势和高能剧情组合输入训练得到的剧情预测模型，得到目标剧情组合；其中，所述剧情预测模型基于循环神经网络构建。
5.如权利要求4所述的桌游互动方法，其特征在于，所述将所述情绪变化趋势和高能剧情组合输入训练得到的剧情预测模型，得到目标剧情组合的步骤之前，所述方法还包括：
获取通过辅助设备采集到的各个玩家的历史行为数据和历史状态数据，以及各个玩家在互动剧情中的历史评论数据和历史点赞数据；
根据所述历史行为数据确定所述目标剧情进程中各个剧情点的用户停留时长；
根据所述历史状态数据和情感分析模型，确定所述目标剧情进程中各个剧情点的情感值；
根据所述历史评论数据，利用自然语言处理技术确定所述目标剧情进程中各个互动剧情的情绪值；
根据所述历史点赞数据确定所述目标剧情进程中各个互动剧情的点赞数；
将所述用户停留时长、所述情感值、所述情绪值和所述点赞数输入训练得到的高能剧情模型，得到所述高能剧情组合。
6.如权利要求5所述的桌游互动方法，其特征在于，所述将所述用户停留时长、所述情感值、所述情绪值和所述点赞数输入训练得到的高能剧情模型，得到所述高能剧情组合的步骤之前，所述方法还包括：
根据所述用户停留时长、所述情感值、所述情绪值和所述点赞数建立训练数据集；
根据所述训练数据集，通过逻辑回归算法对机器学习模型进行训练，得到所述高能剧情模型。
7.如权利要求1所述的桌游互动方法，其特征在于，所述将所述目标剧情组合置入所述目标剧情进程，使所述互动桌面继续显示所述目标剧情进程的步骤之后，所述方法还包括：
响应所述玩家的实时操作信息，确定基于所述目标剧情进程的当前剧情点；
针对所述当前剧情点，根据所述目标剧情组合，推送下一阶段的互动剧情。
8.如权利要求7所述的桌游互动方法，其特征在于，所述响应所述玩家的实时操作信息，确定基于所述目标剧情进程的当前剧情点，包括：
根据所述玩家的实时操作信息，通过所述雷达确定所述玩家在所述互动桌面上进行实时交互操作时的触摸位置，得到位置信息；其中，所述位置信息为所述触摸位置在所述互动桌面的坐标系中的坐标数据；
根据所述位置信息和所述互动桌面上显示的所述目标剧情进程，过滤无效的交互操作，得到所述玩家的有效交互操作信息；
响应所述有效交互操作信息，得到所述当前剧情点。
9.一种桌游互动系统，其特征在于，所述系统包括：
互动桌面，所述互动桌面上设置有雷达；
环幕；
控制设备，所述控制设备分别与所述互动桌面、所述雷达和所述环幕连接；
其中，所述控制设备包括处理器和存储器，所述存储器上存储有桌游互动程序，所述桌游互动程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的桌游互动方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的桌游互动方法。
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