CN116020122B - 游戏攻略推荐方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及人工智能领域，公开了一种游戏攻略推荐方法、装置、设备及存储介质，游戏攻略推荐方法应用于VR系统，VR系统包括VR头戴设备和VR手持设备，该方法包括：获取用户使用VR系统时VR头戴设备显示的多帧游戏画面和VR手持设备的操作数据；将游戏图库与各帧游戏画面进行比对，得到各帧游戏画面对应的游戏关键词；根据游戏关键词、游戏画面和操作数据，确定用户游玩游戏时的操作关键词；根据游戏关键词和操作关键词检索对应的攻略文章，显示在VR头戴设备的显示页面上。本方法对用户游玩游戏的游戏画面进行关键词的识别和提取，同时根据用户使用VR手持设备的操作确定操作关键词，进行攻略文章的检索和推送，提高用户获取攻略文章的准确性和效率。

Description

游戏攻略推荐方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种游戏攻略推荐方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前VR设备作为娱乐设备越来越常用。例如用户常常使用VR设备进行游戏，在使用VR设备玩游戏的过程中时常会遇到一个问题，遇到游戏中的难点，或者新接触一个游戏时，往往不知所措，通常用户需要一些信息来辅导，告诉游戏场景中的一些知识，或者对战技巧等等，也就有了游戏攻略的出现，游戏攻略是用于指导游戏玩家的游戏过程，以帮助游戏玩家通关游戏的资料。

现有技术中，当游戏玩家在某游戏中闯关失败时，会搜索该游戏的游戏攻略，从而在搜索到的游戏攻略的指导下重新闯关。然而，通常游戏玩家搜索到VR游戏的游戏攻略为普适性较强的游戏攻略，缺乏针对性，因此，很有可能不完全适用于当前游戏玩家，故游戏玩家根据搜索到的游戏攻略提升的闯关成功率比较有限，从而导致游戏玩家还是无法闯关成功，容易使得游戏玩家产生放弃的心理，造成游戏玩家的流失。

发明内容

本发明的主要目的在于解决现有的VR设备推荐的游戏攻略文章缺少针对性的技术问题。

本发明第一方面提供了一种游戏攻略推荐方法，所述游戏攻略推荐方法应用于VR系统，所述VR系统包括VR头戴设备和VR手持设备，包括：

获取用户使用所述VR系统游玩游戏时所述VR头戴设备显示的多帧游戏画面和所述VR手持设备的操作数据；

将预设的游戏图库与各帧游戏画面进行比对，得到各帧游戏画面对应的游戏关键词；

根据所述游戏关键词、所述游戏画面和所述操作数据，确定用户使用所述VR系统游玩游戏时的操作关键词；

根据所述游戏关键词和所述操作关键词检索对应的攻略文章，并将所述攻略文章显示在所述VR头戴设备的显示页面上。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述将预设的游戏图库与各帧游戏画面进行比对，得到各帧游戏画面对应的游戏关键词包括：

将所述游戏画面输入预设的图像分割模型中，通过所述图像分割模型对所述游戏画面进行图像分割，得到所述游戏画面的前景图像和背景图像；

计算所述背景图像与预设的游戏图库之间的相似度；

将与所述游戏图库中所述相似度最高的游戏图对应的关键词作为所述游戏画面的游戏关键词。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述将所述游戏画面输入预设的图像分割模型中，通过所述图像分割模型对所述游戏画面进行图像分割，得到所述游戏画面的前景图像和背景图像包括：

将所述游戏画面输入预设的图像分割模型中，通过所述图像分割模型对所述游戏画面进行深度识别，得到所述游戏画面的深度图像；

对所述游戏画面进行初始分割，识别所述游戏画面中的初始前景像素和初始背景像素；

根据所述深度图像对所述初始前景像素和初始背景像素进行重新分类，并对像素重新分类后的游戏画面进行二极值处理和形态学处理，得到所述游戏画面的前景图像和背景图像。

可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述根据所述游戏关键词、所述游戏画面和所述操作数据，确定用户使用所述VR系统游玩游戏时的操作关键词包括：

根据所述操作数据对用户游玩所述游戏时的姿态进行识别，得到对应的姿态动作；

基于所述背景图像和所述游戏关键词识别所述用户游玩所述游戏时的游戏关卡，并获取所述用户在所述游戏关卡对应的关卡评价以及所述游戏关卡对应的标准动作；

基于所述姿态动作和所述标准动作，计算所述用户游玩所述游戏关卡时的操作评价；

根据所述操作评价和所述关卡评价确定所述用户游玩所述游戏时的操作关键词。

可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，在所述获取用户使用所述VR系统游玩游戏时所述VR头戴设备显示的多帧游戏画面和所述VR手持设备的操作数据之前，包括：

根据所述VR手持设备在预设的世界坐标系中的初始位姿信息计算所述VR手持设备上的特征点在所述世界坐标系中的位姿数据；

将各特征点的位姿数据转换至图像坐标系，得到各特征点的像素数据；

根据所述VR头戴设备中显示的特征点的像素数据和所述VR头戴设备的位置信息计算所述VR手持设备在所述世界坐标系下的当前位姿信息；

根据所述VR手持设备的当前位姿信息生成用户使用所述VR系统游玩游戏时的操作数据。

可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，在所述获取用户使用所述VR系统游玩游戏时所述VR头戴设备显示的多帧游戏画面和所述VR手持设备的操作数据之前，还包括：

获取初始化的图像分割模型以及包含训练图像的训练集，其中所述训练图像为预设的历史视频文件进行分帧处理后得到的游戏画面；

将所述训练集中的训练图像输入所述初始化的图像分割模型中，通过所述初始化的图像分割模型对训练图像进行处理的，得到所述训练图像的预测关键词；

根据所述训练图像的真值关键词以及所述预测关键词计算预设的损失函数，得到损失函数值；

判断所述损失函数值是否大于预设损失阈值；

若是，则根据所述损失函数对所述初始化的图像分割模型进行反向传播，调整所述初始化的图像分割模型的网络参数，并重新将所述训练集中的训练图像输入所述初始化的图像分割模型；

若否，则网络训练结束，得到图像分割模型。

可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述根据所述游戏关键词和所述操作关键词检索对应的攻略文章，并将所述攻略文章推送至所述用户包括：

将各帧游戏画面的游戏关键词进行聚合，得到所述用户当前时间段游玩游戏的游戏关键词；

爬取预设的网站链接的多篇攻略文章，并计算所述网站链接中各攻略文章的词权重；

根据所述词权重将所述网站链接中各攻略文章与所述游戏关键词和所述操作关键词进行匹配，并将所述攻略文章显示在所述VR头戴设备的显示页面上。

本发明第二方面提供了一种游戏攻略推荐装置，所述游戏攻略推荐装置应用于VR系统，所述VR系统包括VR头戴设备和VR手持设备，包括：

获取模块，用于获取用户使用所述VR系统游玩游戏时所述VR头戴设备显示的多帧游戏画面和所述VR手持设备的操作数据；

游戏关键词提取模块，用于将预设的游戏图库与各帧游戏画面进行比对，得到各帧游戏画面对应的游戏关键词；

操作关键词提取模块，用于根据所述游戏关键词、所述游戏画面和所述操作数据，确定用户使用所述VR系统游玩游戏时的操作关键词；

检索模块，用于根据所述游戏关键词和所述操作关键词检索对应的攻略文章，并将所述攻略文章显示在所述VR头戴设备的显示页面上。

可选的，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述游戏关键词提取模块具体包括：

图像分割单元，用于将所述游戏画面输入预设的图像分割模型中，通过所述图像分割模型对所述游戏画面进行图像分割，得到所述游戏画面的前景图像和背景图像；

相似度计算单元，用于计算所述背景图像与预设的游戏图库之间的相似度；

关键词筛选单元，用于将与所述游戏图库中所述相似度最高的游戏图对应的关键词作为所述游戏画面的游戏关键词。

可选的，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述图像分割单元用于：

将所述游戏画面输入预设的图像分割模型中，通过所述图像分割模型对所述游戏画面进行深度识别，得到所述游戏画面的深度图像；

对所述游戏画面进行初始分割，识别所述游戏画面中的初始前景像素和初始背景像素；

根据所述深度图像对所述初始前景像素和初始背景像素进行重新分类，并对像素重新分类后的游戏画面进行二极值处理和形态学处理，得到所述游戏画面的前景图像和背景图像。

可选的，在本发明第二方面的第三种实现方式中，所述操作关键词提取模块具体用于：

根据所述操作数据对用户游玩所述游戏时的姿态进行识别，得到对应的姿态动作；

基于所述背景图像和所述游戏关键词识别所述用户游玩所述游戏时的游戏关卡，并获取所述用户在所述游戏关卡对应的关卡评价以及所述游戏关卡对应的标准动作；

基于所述姿态动作和所述标准动作，计算所述用户游玩所述游戏关卡时的操作评价；

根据所述操作评价和所述关卡评价确定所述用户游玩所述游戏时的操作关键词。

可选的，在本发明第二方面的第四种实现方式中，所述游戏攻略推荐装置还包括操作数据计算模块，所述操作数据计算模块具体用于：

根据所述VR手持设备在预设的世界坐标系中的初始位姿信息计算所述VR手持设备上的特征点在所述世界坐标系中的位姿数据；

将各特征点的位姿数据转换至图像坐标系，得到各特征点的像素数据；

根据所述VR头戴设备中显示的特征点的像素数据和所述VR头戴设备的位置信息计算所述VR手持设备在所述世界坐标系下的当前位姿信息；

根据所述VR手持设备的当前位姿信息生成用户使用所述VR系统游玩游戏时的操作数据。

可选的，在本发明第二方面的第五种实现方式中，所述游戏攻略推荐装置还包括模型训练模块，所述模型训练模块具体用于：

获取初始化的图像分割模型以及包含训练图像的训练集，其中所述训练图像为预设的历史视频文件进行分帧处理后得到的游戏画面；

将所述训练集中的训练图像输入所述初始化的图像分割模型中，通过所述初始化的图像分割模型对训练图像进行处理的，得到所述训练图像的预测关键词；

根据所述训练图像的真值关键词以及所述预测关键词计算预设的损失函数，得到损失函数值；

判断所述损失函数值是否大于预设损失阈值；

若是，则根据所述损失函数对所述初始化的图像分割模型进行反向传播，调整所述初始化的图像分割模型的网络参数，并重新将所述训练集中的训练图像输入所述初始化的图像分割模型；

若否，则网络训练结束，得到图像分割模型。

可选的，在本发明第二方面的第六种实现方式中，所述检索模块具有包括：

将各帧游戏画面的游戏关键词进行聚合，得到所述用户当前时间段游玩游戏的游戏关键词；

爬取预设的网站链接的多篇攻略文章，并计算所述网站链接中各攻略文章的词权重；

根据所述词权重将所述网站链接中各攻略文章与所述游戏关键词和所述操作关键词进行匹配，并将所述攻略文章显示在所述VR头戴设备的显示页面上。

本发明第三方面提供了一种游戏攻略推荐设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述游戏攻略推荐设备执行上述的游戏攻略推荐方法的步骤。

本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的游戏攻略推荐方法的步骤。

本发明的技术方案中，通过获取用户使用VR系统游玩游戏时VR头戴设备显示的多帧游戏画面和VR手持设备的操作数据；将游戏图库与各帧游戏画面进行比对，得到各帧游戏画面对应的游戏关键词；根据游戏关键词、游戏画面和操作数据，确定用户游玩游戏时的操作关键词；根据游戏关键词和操作关键词检索对应的攻略文章，显示在VR头戴设备的显示页面上。本方法对用户游玩游戏的游戏画面进行关键词的识别和提取，同时根据用户使用VR手持设备的操作确定操作关键词，进行攻略文章的检索和推送，提高用户获取攻略文章的准确性和效率。

附图说明

图1为本发明实施例中游戏攻略推荐方法的第一个实施例示意图；

图2为本发明实施例中游戏攻略推荐方法的第二个实施例示意图；

图3为本发明实施例中游戏攻略推荐装置的一个实施例示意图；

图4为本发明实施例中游戏攻略推荐装置的另一个实施例示意图；

图5为本发明实施例中游戏攻略推荐设备的一个实施例示意图。

具体实施方式

本申请实施例提供了一种游戏攻略推荐方法、装置、设备及存储介质，用于解决现有的VR设备推荐的游戏攻略文章缺少针对性的技术问题。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中游戏攻略推荐方法所述游戏攻略推荐方法应用于VR系统，所述VR系统包括VR头戴设备和VR手持设备，游戏攻略推荐方法的第一个实施例包括：

101、获取用户使用VR系统游玩游戏时VR头戴设备显示的多帧游戏画面和VR手持设备的操作数据；

可以理解的是，本发明的执行主体可以为游戏攻略推荐装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

在实际应用中，用户常常使用VR设备进行游戏，本实施例中，该游戏主要为角色扮演游戏，在使用VR设备玩游戏的过程中时常会遇到问题，遇到游戏中的难点，或者新接触一个游戏时，往往不知所措，通常用户需要一些信息来辅导，告诉游戏场景中的一些知识，或者对战技巧等等，此时可以通过VR设备上的特殊按钮向服务器发送文章推荐指令，或者通过在头戴设备显示的画面中显示一控件，用户控制VR设备中的手持设备在VR场景中点击该控件，则向服务器发送文章推荐指令，系统在识别到用户输入文章推荐指令时，根据用户的游戏记录获取需要的攻略文章，其中游戏记录包括当前游戏记录和历史游戏记录，当前游戏记录包括用户当前时间段游玩游戏的多帧游戏画面和VR手持设备的操作数据，历史游戏记录包括用户历史时间段游玩游戏的多帧游戏画面和VR手持设备的操作数据，所述当前时间段游玩游戏的游戏画面可以为用户输入文章推荐指令前一段时间的游戏录屏得到的游戏画面。

在本实施例中，根据所述VR手持设备在预设的世界坐标系中的初始位姿信息计算所述VR手持设备上的特征点在所述世界坐标系中的位姿数据；将各特征点的位姿数据转换至图像坐标系，得到各特征点的像素数据；根据所述VR头戴设备中显示的特征点的像素数据和所述VR头戴设备的位置信息计算所述VR手持设备在所述世界坐标系下的当前位姿信息；根据所述VR手持设备的当前位姿信息生成用户使用所述VR系统游玩游戏时的操作数据。

具体的，所述操作数据可以是对用户在某一时间段内所进行游戏的操作记录，例如，是用户自当前时间点之前的三个月内所进行游戏的操作记录。操作记录是为了能够通过操作数据更准确地反映用户在当前时间段游玩的游戏技能水平，此外，操作数据还可以是与当前时间段游玩的游戏属于同类别游戏的操作数据。其中，与当前时间段游玩的游戏属于同类别游戏是根据游戏内容划分出来的，例如，当前时间段游玩的游戏的内容为第三人称射击，则与当前时间段游玩的游戏属于同类别的游戏也应当为第三人称射击类的游戏。

102、将预设的游戏图库与各帧游戏画面进行比对，得到各帧游戏画面对应的游戏关键词；

在本实施例中，所述将预设的游戏图库与各帧游戏画面进行比对，得到各帧游戏画面对应的游戏关键词包括：将所述游戏画面输入预设的图像分割模型中，通过所述图像分割模型对所述游戏画面进行图像分割，得到所述游戏画面的前景图像和背景图像；计算所述背景图像与预设的游戏图库之间的相似度；将与所述游戏图库中所述相似度最高的游戏图对应的关键词作为所述游戏画面的游戏关键词。

在本实施例中，多帧视频图像可能找到多个对应的游戏图，每个游戏图都有对应的关键词，其中，每个游戏图的关键词主要可以为该游戏图对应的游戏的游戏名称、游戏类型、当前游戏图在对应游戏的哪个关卡或哪个任务等，当存在多个游戏关键词时，可以将这些游戏关键词进行聚类，并挑选出其中出现频率最高的几个游戏关键词作为用户当前时间段游玩游戏的游戏关键词。

进一步的，所述将所述游戏画面输入预设的图像分割模型中，通过所述图像分割模型对所述游戏画面进行图像分割，得到所述游戏画面的前景图像和背景图像包括：将所述游戏画面输入预设的图像分割模型中，通过所述图像分割模型对所述游戏画面进行深度识别，得到所述游戏画面的深度图像；对所述游戏画面进行初始分割，识别所述游戏画面中的初始前景像素和初始背景像素；根据所述深度图像对所述初始前景像素和初始背景像素进行重新分类，并对像素重新分类后的游戏画面进行二极值处理和形态学处理，得到所述游戏画面的前景图像和背景图像。

具体的，在本实施例中，初始分割可以采用本领域公知的各种分割方法，如基于背景模型的分割、基于光流的分割等。

具体的，在本实施例中，使用背景图像而不使用前景图像与游戏图库之间计算相似度是因为在游戏过程中，前景图像一般是用户控制的VR手持设备在游戏画面中的显示，由于VR手持设备在游戏画面中可能处在不同的位置，例如当VR手持设备在VR头戴设备的正前方且距离较近时，可能出现遮挡，而寻找相似度高的游戏图片需要不同用户均存在的相同的游戏画面，在游戏中即为游戏的背景部分，所以在计算相似度时选取背景图像与游戏图库之间计算相似度，本实施例对背景图像和游戏图库之间的相似度计算方式不做限定。

进一步的，在所述获取用户使用所述VR系统游玩游戏时所述VR头戴设备显示的多帧游戏画面和所述VR手持设备的操作数据之前，还包括：获取初始化的图像分割模型以及包含训练图像的训练集，其中所述训练图像为预设的历史视频文件进行分帧处理后得到的游戏画面；将所述训练集中的训练图像输入所述初始化的图像分割模型中，通过所述初始化的图像分割模型对训练图像进行处理的，得到所述训练图像的预测关键词；根据所述训练图像的真值关键词以及所述预测关键词计算预设的损失函数，得到损失函数值；判断所述损失函数值是否大于预设损失阈值；若是，则根据所述损失函数对所述初始化的图像分割模型进行反向传播，调整所述初始化的图像分割模型的网络参数，并重新将所述训练集中的训练图像输入所述初始化的图像分割模型；若否，则网络训练结束，得到图像分割模型。

103、根据游戏关键词、游戏画面和操作数据，确定用户使用VR系统游玩游戏时的操作关键词；

在本实施例中，所述根据所述游戏关键词、所述游戏画面和所述操作数据，确定用户使用所述VR系统游玩游戏时的操作关键词包括：根据所述操作数据对用户游玩所述游戏时的姿态进行识别，得到对应的姿态动作；基于所述背景图像和所述游戏关键词识别所述用户游玩所述游戏时的游戏关卡，并获取所述用户在所述游戏关卡对应的关卡评价以及所述游戏关卡对应的标准动作；基于所述姿态动作和所述标准动作，计算所述用户游玩所述游戏关卡时的操作评价；根据所述操作评价和所述关卡评价确定所述用户游玩所述游戏时的操作关键词。

具体的，通过对游戏画面中的背景画面的识别，可以识别所述用户游玩所述游戏时的游戏关卡，并获取所述用户在所述游戏关卡对应的关卡评价，例如某些游戏会在任务结束后，对角色完成任务的情况进行评分，包括杀怪数量、连击次数、任务完成时间等等，在评分时会生成对应的评价页面，当识别到评价页面时，提取其中的关键字即可得到关卡评价，在本实施例中，操作评价和关卡评价主要是用于对用户游玩当前类型游戏的水平进行评估，得到对应的操作关键词，例如当操作评价和关卡评价均较低时，操作关键词为“菜鸟级”，当操作评价和关卡评价均较高时，操作关键词为“大神级”等，本实施例对操作评价和关卡评价对应的操作关键词不做限定。

具体的，标准动作为预先设定好的VR手持设备进行游戏游玩对应关卡时能搞实现高分或通关的动作，可以是系统事先根据其他完成高分的用户的动作进行设定，当前用户与标准动作的差别幅度越小，则操作评价越高。

104、根据游戏关键词和操作关键词检索对应的攻略文章，并将攻略文章显示在VR头戴设备的显示页面上。

在本实施例中，所述根据所述游戏关键词和所述操作关键词检索对应的攻略文章，并将所述攻略文章显示在所述VR头戴设备的显示页面上包括：将各帧游戏画面的游戏关键词进行聚合，得到所述用户当前时间段游玩游戏的游戏关键词；爬取预设的网站链接的多篇攻略文章，并计算所述网站链接中各攻略文章的词权重；根据所述词权重将所述网站链接中各攻略文章与所述游戏关键词和所述操作关键词进行匹配，并将所述攻略文章显示在所述VR头戴设备的显示页面上。

进一步的，所述取预设的网站链接的多篇攻略文章，并计算网站链接中各攻略文章的词权重包括：爬取预设的网站链接的多篇攻略文章，将爬取的攻略文章按照完整句子进行分割，得到对应的多段文本短语；对各段文本短语进行分词和词性标注处理，并过滤掉分词后的停用词，得到文本分词；根据所述文本分词构建关键词图，其中，所述关键词图中包括由所述文本分词组成的节点集；根据预设公式，迭代传播所述节点集中各节点的权重，直至收敛，得到爬取的攻略文章中各文本分词的词权重。

具体的，关键词图为将某一个词与其前面的 N 个词、以及后面的 N 个词均具有图相邻关系，通过设置一个长度为 N 的滑动窗口，所有在这个窗口之内的词都视作词结点的相邻结点，然后采用共现关系（co-occurrence）构造任两点之间的边。

在本实施例中，通过获取用户使用VR系统游玩游戏时VR头戴设备显示的多帧游戏画面和VR手持设备的操作数据；将游戏图库与各帧游戏画面进行比对，得到各帧游戏画面对应的游戏关键词；根据游戏关键词、游戏画面和操作数据，确定用户游玩游戏时的操作关键词；根据游戏关键词和操作关键词检索对应的攻略文章，显示在VR头戴设备的显示页面上。本方法对用户游玩游戏的游戏画面进行关键词的识别和提取，同时根据用户使用VR手持设备的操作确定操作关键词，进行攻略文章的检索和推送，提高用户获取攻略文章的准确性和效率。

请参阅图2，本发明实施例中游戏攻略推荐方法应用于VR系统，所述VR系统包括VR头戴设备和VR手持设备，游戏攻略推荐方法的第二个实施例包括：

201、根据VR手持设备在预设的世界坐标系中的初始位姿信息计算VR手持设备上的特征点在世界坐标系中的位姿数据；

在本实施例中，所述初始位姿信息为所述VR手持设备的6自由度位姿，该6自由度位姿包括3个转动角度的自由度再加上上下、前后、左右3个位置相关的自由度。所述特征点可以为VR手持设备表面设置的发光点或颜色显著标记的点，多个特征点的位姿数据是通过VR手持设备的数学描述模型和VR手持设备的初始位姿信息一起计算得到的。所述特征点在所述VR手持设备上的位置信息可以通过数学模型进行描述，例如所述数学模型通过特征点在世界坐标系内的坐标及该特征点的法向量进行表示。

202、将各特征点的位姿数据转换至图像坐标系，得到各特征点的像素数据；

203、根据VR头戴设备中显示的特征点的像素数据和VR头戴设备的位置信息计算VR手持设备在世界坐标系下的当前位姿信息；

具体地，可以通过PnP(Perspective-n-Point)算法（求解3D到2D点对运动的方法）的逆运算来计算当前位姿信息。PnP(Perspective-n-Point)算法是根据VR头戴设备中显示的特征点的原始坐标（即有效目标点的初始位姿信息）及VR头戴设备中显示的特征点的像素信息来求解VR头戴设备的位姿信息。而在本实施例中，已知量为VR头戴设备中显示的特征点的像素数据及VR头戴设备的位姿信息，未知量为VR手持设备的当前位姿信息。因此，可以根据PnP算法的逆运算，根据已知量为VR头戴设备中显示的特征点的像素数据及VR手持设备的位姿信息来求解VR手持设备在世界坐标系内的当前位姿信息。

204、根据VR手持设备的当前位姿信息生成用户使用VR系统游玩游戏时的操作数据；

205、获取用户使用VR系统游玩游戏时VR头戴设备显示的多帧游戏画面和VR手持设备的操作数据；

206、将预设的游戏图库与各帧游戏画面进行比对，得到各帧游戏画面对应的游戏关键词；

207、根据游戏关键词、游戏画面和操作数据，确定用户使用VR系统游玩游戏时的操作关键词；

208、根据游戏关键词和操作关键词检索对应的攻略文章，并将攻略文章显示在VR头戴设备的显示页面上。

本实施例在上一实施例的基础上，增加描述了进行文章推荐之前，获取VR手持设备的操作数据的过程，通过根据所述VR手持设备在预设的世界坐标系中的初始位姿信息计算所述VR手持设备上的特征点在所述世界坐标系中的位姿数据；将各特征点的位姿数据转换至图像坐标系，得到各特征点的像素数据；根据所述VR头戴设备中显示的特征点的像素数据和所述VR头戴设备的位置信息计算所述VR手持设备在所述世界坐标系下的当前位姿信息；根据所述VR手持设备的当前位姿信息生成用户使用所述VR系统游玩游戏时的操作数据。本方法对VR手持设备进行定位，准确的获得用户游玩游戏的操作数据，进而实现根据用户使用VR手持设备的操作确定操作关键词，实现攻略文章的检索和推送，提高用户获取攻略文章的准确性和效率。

上面对本发明实施例中游戏攻略推荐方法进行了描述，下面对本发明实施例中游戏攻略推荐装置进行描述，请参阅图3，本发明实施例中游戏攻略推荐装置一个实施例包括：

获取模块301，用于获取用户使用所述VR系统游玩游戏时所述VR头戴设备显示的多帧游戏画面和所述VR手持设备的操作数据；

游戏关键词提取模块302，用于将预设的游戏图库与各帧游戏画面进行比对，得到各帧游戏画面对应的游戏关键词；

操作关键词提取模块303，用于根据所述游戏关键词、所述游戏画面和所述操作数据，确定用户使用所述VR系统游玩游戏时的操作关键词；

检索模块304，用于根据所述游戏关键词和所述操作关键词检索对应的攻略文章，并将所述攻略文章显示在所述VR头戴设备的显示页面上。

本发明实施例中，所述游戏攻略推荐装置运行上述游戏攻略推荐方法，所述游戏攻略推荐装置获取用户使用所述VR系统游玩游戏时所述VR头戴设备显示的多帧游戏画面和所述VR手持设备的操作数据；将预设的游戏图库与各帧游戏画面进行比对，得到各帧游戏画面对应的游戏关键词；根据所述游戏关键词、所述游戏画面和所述操作数据，确定用户使用所述VR系统游玩游戏时的操作关键词；根据所述游戏关键词和所述操作关键词检索对应的攻略文章，并将所述攻略文章显示在所述VR头戴设备的显示页面上。本方法对用户游玩游戏的游戏画面进行关键词的识别和提取，同时根据用户使用VR手持设备的操作确定操作关键词，进行攻略文章的检索和推送，提高用户获取攻略文章的准确性和效率。

请参阅图4，本发明实施例中游戏攻略推荐装置的第二个实施例包括：

获取模块301，用于获取用户使用所述VR系统游玩游戏时所述VR头戴设备显示的多帧游戏画面和所述VR手持设备的操作数据；

游戏关键词提取模块302，用于将预设的游戏图库与各帧游戏画面进行比对，得到各帧游戏画面对应的游戏关键词；

操作关键词提取模块303，用于根据所述游戏关键词、所述游戏画面和所述操作数据，确定用户使用所述VR系统游玩游戏时的操作关键词；

检索模块304，用于根据所述游戏关键词和所述操作关键词检索对应的攻略文章，并将所述攻略文章显示在所述VR头戴设备的显示页面上。

在本实施例中，所述游戏关键词提取模块302具体包括：

图像分割单元3021，用于将所述游戏画面输入预设的图像分割模型中，通过所述图像分割模型对所述游戏画面进行图像分割，得到所述游戏画面的前景图像和背景图像；

相似度计算单元3022，用于计算所述背景图像与预设的游戏图库之间的相似度；

关键词筛选单元3023，用于将与所述游戏图库中所述相似度最高的游戏图对应的关键词作为所述游戏画面的游戏关键词。

在本实施例中，所述图像分割单元3021用于：

将所述游戏画面输入预设的图像分割模型中，通过所述图像分割模型对所述游戏画面进行深度识别，得到所述游戏画面的深度图像；

对所述游戏画面进行初始分割，识别所述游戏画面中的初始前景像素和初始背景像素；

根据所述深度图像对所述初始前景像素和初始背景像素进行重新分类，并对像素重新分类后的游戏画面进行二极值处理和形态学处理，得到所述游戏画面的前景图像和背景图像。

在本实施例中，所述操作关键词提取模块303具体用于：

根据所述操作数据对用户游玩所述游戏时的姿态进行识别，得到对应的姿态动作；

基于所述背景图像和所述游戏关键词识别所述用户游玩所述游戏时的游戏关卡，并获取所述用户在所述游戏关卡对应的关卡评价以及所述游戏关卡对应的标准动作；

基于所述姿态动作和所述标准动作，计算所述用户游玩所述游戏关卡时的操作评价；

根据所述操作评价和所述关卡评价确定所述用户游玩所述游戏时的操作关键词。

在本实施例中，所述游戏攻略推荐装置还包括操作数据计算模块305，所述操作数据计算模块305具体用于：

根据所述VR手持设备在预设的世界坐标系中的初始位姿信息计算所述VR手持设备上的特征点在所述世界坐标系中的位姿数据；

将各特征点的位姿数据转换至图像坐标系，得到各特征点的像素数据；

根据所述VR头戴设备中显示的特征点的像素数据和所述VR头戴设备的位置信息计算所述VR手持设备在所述世界坐标系下的当前位姿信息；

根据所述VR手持设备的当前位姿信息生成用户使用所述VR系统游玩游戏时的操作数据。

在本实施例中，所述游戏攻略推荐装置还包括模型训练模块306，所述模型训练模块306具体用于：

获取初始化的图像分割模型以及包含训练图像的训练集，其中所述训练图像为预设的历史视频文件进行分帧处理后得到的游戏画面；

将所述训练集中的训练图像输入所述初始化的图像分割模型中，通过所述初始化的图像分割模型对训练图像进行处理的，得到所述训练图像的预测关键词；

根据所述训练图像的真值关键词以及所述预测关键词计算预设的损失函数，得到损失函数值；

判断所述损失函数值是否大于预设损失阈值；

若是，则根据所述损失函数对所述初始化的图像分割模型进行反向传播，调整所述初始化的图像分割模型的网络参数，并重新将所述训练集中的训练图像输入所述初始化的图像分割模型；

若否，则网络训练结束，得到图像分割模型。

在本实施例中，所述检索模块304具有包括：

将各帧游戏画面的游戏关键词进行聚合，得到所述用户当前时间段游玩游戏的游戏关键词；

爬取预设的网站链接的多篇攻略文章，并计算所述网站链接中各攻略文章的词权重；

根据所述词权重将所述网站链接中各攻略文章与所述游戏关键词和所述操作关键词进行匹配，并将所述攻略文章显示在所述VR头戴设备的显示页面上。

在本实施中，详细说明了游戏攻略推荐装置的各模块的具体功能和部分模块的单元构成，通过本装置的各模块和各单元，获取用户使用所述VR系统游玩游戏时所述VR头戴设备显示的多帧游戏画面和所述VR手持设备的操作数据；将预设的游戏图库与各帧游戏画面进行比对，得到各帧游戏画面对应的游戏关键词；根据所述游戏关键词、所述游戏画面和所述操作数据，确定用户使用所述VR系统游玩游戏时的操作关键词；根据所述游戏关键词和所述操作关键词检索对应的攻略文章，并将所述攻略文章显示在所述VR头戴设备的显示页面上。本方法对用户游玩游戏的游戏画面进行关键词的识别和提取，同时根据用户使用VR手持设备的操作确定操作关键词，进行攻略文章的检索和推送，提高用户获取攻略文章的准确性和效率。

上面图3和图4从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的中游戏攻略推荐装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中游戏攻略推荐设备进行详细描述。

图5是本发明实施例提供的一种游戏攻略推荐设备的结构示意图，该游戏攻略推荐设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器（central processing units，CPU）510（例如，一个或一个以上处理器）和存储器520，一个或一个以上存储应用程序533或数据532的存储介质530（例如一个或一个以上海量存储设备）。其中，存储器520和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块（图示没标出），每个模块可以包括对游戏攻略推荐设备500中的一系列指令操作。更进一步地，处理器510可以设置为与存储介质530通信，在游戏攻略推荐设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作，以实现上述游戏攻略推荐方法的步骤。

游戏攻略推荐设备500还可以包括一个或一个以上电源540，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口560，和/或，一个或一个以上操作系统531，例如Windows Serve，MacOS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图5示出的游戏攻略推荐设备结构并不构成对本申请提供的游戏攻略推荐设备的限定，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。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述游戏攻略推荐方法的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统或装置、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，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或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random access memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种游戏攻略推荐方法，其特征在于，所述游戏攻略推荐方法应用于VR系统，所述VR系统包括VR头戴设备和VR手持设备，所述游戏攻略推荐方法包括：

获取用户使用所述VR系统游玩游戏时所述VR头戴设备显示的多帧游戏画面和所述VR手持设备的操作数据；

将所述多帧游戏画面输入预设的图像分割模型中，通过所述图像分割模型对所述多帧游戏画面进行深度识别，得到所述多帧游戏画面的深度图像；对所述多帧游戏画面进行初始分割，识别所述多帧游戏画面中的初始前景像素和初始背景像素；根据所述深度图像对所述初始前景像素和初始背景像素进行重新分类，并对像素重新分类后的游戏画面进行二极值处理和形态学处理，得到所述多帧游戏画面的前景图像和背景图像；计算所述背景图像与预设的游戏图库之间的相似度；将与所述游戏图库中所述相似度最高的游戏图对应的关键词作为对应的游戏画面的游戏关键词；

根据所述游戏关键词、所述游戏画面和所述操作数据，确定用户使用所述VR系统游玩游戏时的操作关键词；

根据所述游戏关键词和所述操作关键词检索对应的攻略文章，并将所述攻略文章显示在所述VR头戴设备的显示页面上。

2.根据权利要求1所述的游戏攻略推荐方法，其特征在于，所述根据所述游戏关键词、所述游戏画面和所述操作数据，确定用户使用所述VR系统游玩游戏时的操作关键词包括：

根据所述操作数据对用户游玩所述游戏时的姿态进行识别，得到对应的姿态动作；

基于所述背景图像和所述游戏关键词识别所述用户游玩所述游戏时的游戏关卡，并获取所述用户在所述游戏关卡对应的关卡评价以及所述游戏关卡对应的标准动作；

基于所述姿态动作和所述标准动作，计算所述用户游玩所述游戏关卡时的操作评价；

根据所述操作评价和所述关卡评价确定所述用户游玩所述游戏时的操作关键词。

3.根据权利要求2所述的游戏攻略推荐方法，其特征在于，在所述获取用户使用所述VR系统游玩游戏时所述VR头戴设备显示的多帧游戏画面和所述VR手持设备的操作数据之前，包括：

根据所述VR手持设备在预设的世界坐标系中的初始位姿信息计算所述VR手持设备上的特征点在所述世界坐标系中的位姿数据；

将各特征点的位姿数据转换至图像坐标系，得到各特征点的像素数据；

根据所述VR头戴设备中显示的特征点的像素数据和所述VR头戴设备的位置信息计算所述VR手持设备在所述世界坐标系下的当前位姿信息；

根据所述VR手持设备的当前位姿信息生成用户使用所述VR系统游玩游戏时的操作数据。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的游戏攻略推荐方法，其特征在于，在所述获取用户使用所述VR系统游玩游戏时所述VR头戴设备显示的多帧游戏画面和所述VR手持设备的操作数据之前，还包括：

获取初始化的图像分割模型以及包含训练图像的训练集，其中所述训练图像为预设的历史视频文件进行分帧处理后得到的游戏画面；

将所述训练集中的训练图像输入所述初始化的图像分割模型中，通过所述初始化的图像分割模型对训练图像进行处理的，得到所述训练图像的预测关键词；

根据所述训练图像的真值关键词以及所述预测关键词计算预设的损失函数，得到损失函数值；

判断所述损失函数值是否大于预设损失阈值；

若是，则根据所述损失函数对所述初始化的图像分割模型进行反向传播，调整所述初始化的图像分割模型的网络参数，并重新将所述训练集中的训练图像输入所述初始化的图像分割模型；

若否，则网络训练结束，得到图像分割模型。

5.根据权利要求1-3中任一项所述的游戏攻略推荐方法，其特征在于，所述根据所述游戏关键词和所述操作关键词检索对应的攻略文章，并将所述攻略文章显示在所述VR头戴设备的显示页面上包括：

将各帧游戏画面的游戏关键词进行聚合，得到所述用户当前时间段游玩游戏的游戏关键词；

爬取预设的网站链接的多篇攻略文章，并计算所述网站链接中各攻略文章的词权重；

根据所述词权重将所述网站链接中各攻略文章与所述游戏关键词和所述操作关键词进行匹配，并将所述攻略文章显示在所述VR头戴设备的显示页面上。

6.一种游戏攻略推荐装置，其特征在于，所述游戏攻略推荐装置应用于VR系统，所述VR系统包括VR头戴设备和VR手持设备，所述游戏攻略推荐装置包括：

获取模块，用于获取用户使用所述VR系统游玩游戏时所述VR头戴设备显示的多帧游戏画面和所述VR手持设备的操作数据；

游戏关键词提取模块，用于将所述多帧游戏画面输入预设的图像分割模型中，通过所述图像分割模型对所述多帧游戏画面进行深度识别，得到所述多帧游戏画面的深度图像；对所述多帧游戏画面进行初始分割，识别所述多帧游戏画面中的初始前景像素和初始背景像素；根据所述深度图像对所述初始前景像素和初始背景像素进行重新分类，并对像素重新分类后的游戏画面进行二极值处理和形态学处理，得到所述多帧游戏画面的前景图像和背景图像；计算所述背景图像与预设的游戏图库之间的相似度；将与所述游戏图库中所述相似度最高的游戏图对应的关键词作为对应的游戏画面的游戏关键词；

操作关键词提取模块，用于根据所述游戏关键词、所述游戏画面和所述操作数据，确定用户使用所述VR系统游玩游戏时的操作关键词；

检索模块，用于根据所述游戏关键词和所述操作关键词检索对应的攻略文章，并将所述攻略文章显示在所述VR头戴设备的显示页面上。

7.一种游戏攻略推荐设备，其特征在于，所述游戏攻略推荐设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述游戏攻略推荐设备执行如权利要求1-5中任一项所述的游戏攻略推荐方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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1-5中任一项所述的游戏攻略推荐方法的步骤。

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