CN116510153A - 一种基于构建防御攻击机制的专注力训练方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于构建防御攻击机制的专注力训练方法及装置，方法包括：获取训练视频，确定保护对象以及攻击物；获取当前专注力值，确定对应的数值区间，并基于数值区间确定防御模式，基于防御模式中的虚拟防御屏障对保护对象进行全方位的防护，以及基于防御模式中的反攻击能量波对攻击物进行反攻击；获取虚拟防御屏障的受损程度以及反攻击能量波对攻击物的击中数量，基于受损程度与击中数量，对专注力训练进行评估，确定专注力训练结果。本发明可根据专注力来建立虚拟防御屏障以及生成反攻击能量波，虚拟防御屏障用于抵御攻击物的攻击，反攻击能量波可用于对攻击物进行反攻击，训练方式新颖，且有利于帮助用户训练专注力，训练效果也更好。
Description
技术领域
本发明涉及专注力训练技术领域，尤其涉及一种基于构建防御攻击机制的专注力训练方法及装置。
背景技术
对于专注力训练，尤其是针对的存在注意力缺陷或者障碍的人群，专注力的训练变得尤为重要，现有专注力训练已经存在多种训练方式了。比如，通过提升用户的专注力来触发某种操作，或者通过训练用户在固定的时间内集中精神将专注力升高到一个目标值。但是，现有的专注力训练方式都比较单一且传统，且训练效果也欠佳。
因此，现有技术还有待改进和提高。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于构建防御攻击机制的专注力训练方法及装置，旨在解决现有技术的专注力训练方式都比较单一且传统，且训练效果也欠佳的问题。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：
第一方面，本发明提供一种基于构建防御攻击机制的专注力训练方法，其中，所述方法包括：
获取用于专注力训练的训练视频，确定所述训练视频中的保护对象以及攻击物；
获取当前专注力值，确定所述当前专注力值对应的数值区间，并基于所述数值区间确定防御模式，基于所述防御模式中的虚拟防御屏障对所述保护对象进行全方位的防护，以及基于所述防御模式中的反攻击能量波对攻击物进行反攻击；
获取所述虚拟防御屏障的受损程度以及所述反攻击能量波对所述攻击物的击中数量，基于所述受损程度与所述击中数量，对专注力训练进行评估，确定专注力训练结果。
在一种实现方式中，所述获取用于专注力训练的训练视频，确定所述训练视频中的保护对象以及攻击物，包括：
对所述训练视频进行预览，分析所述训练视频中场景环境，并确定所述场景环境中的固定物体，将所述固定物体作为所述保护对象；
获取所述保护对象四周的运动物体，并分析每一个运动物体的运动方向；
将运动方向为朝向所述保护对象的运动物体确定为攻击物。
在一种实现方式中，所述基于所述数值区间确定防御模式，包括：
获取预设的映射关系，其中，所述映射关系包括用于反映专注力值与虚拟防御屏障的防御等级以及反攻击能量波的反攻击等级三者之间的对应关系；
将所述当前专注力值对应的数值区间与所述映射关系进行匹配，确定所述数值区间对应的目标防御等级以及目标反攻击等级；
基于所述目标防御等级以及所述目标反攻击等级，确定防御模式。
在一种实现方式中，所述基于所述目标防御等级以及所述目标反攻击等级，确定防御模式，包括：
根据所述目标防御等级，确定所述虚拟防御屏障所对应的颜色信息、厚度信息以及动画音效信息；
基于所述目标反攻击等级，确定所述反攻击能量波的反攻击范围；
基于所述虚拟防御屏障所对应的颜色信息、厚度信息以及动画音效信息以及所述反攻击能量波的反攻击范围，确定所述防御模式。
在一种实现方式中，所述获取所述虚拟防御屏障的受损程度以及所述反攻击能量波对所述攻击物的击中数量，包括：
获取所述虚拟防御屏障上产生的裂纹，确定所述裂纹在所述虚拟防御屏障上的覆盖范围，基于所述覆盖范围，确定所述虚拟防御屏障的受损程度；
获取所述攻击物的掉落数量，基于所述掉落数量，得到所述反攻击能量波对所述攻击物的击中数量。
在一种实现方式中，所述基于所述受损程度与所述击中数量，对专注力训练进行评估，确定专注力训练结果，包括：
根据所述受损程度与所述击中数量，确定所述防御模式对应的防御效果，所述受损程度与所述防御效果成反比，所述击中数量与所述防御效果成正比；
基于所述防御效果，确定专注力评分，基于所述专注力评分确定所述专注力训练效果。
在一种实现方式中，所述方法还包括：
基于所述防御模式，选择训练关卡，不同的所述训练关卡反映的是不同的攻击物的数量、不同的攻击物种类以及不同的攻击物出现频次。
第二方面，本发明实施例还提供一种基于构建防御攻击机制的专注力训练装置，其中，所述装置包括：
训练视频分析模块，用于获取用于专注力训练的训练视频，确定所述训练视频中的保护对象以及攻击物；
防御攻击执行模块，用于获取当前专注力值，确定所述当前专注力值对应的数值区间，并基于所述数值区间确定防御模式，基于所述防御模式中的虚拟防御屏障对所述保护对象进行全方位的防护，以及基于所述防御模式中的反攻击能量波对攻击物进行反攻击；
专注力训练评估模块，用于获取所述虚拟防御屏障的受损程度以及所述反攻击能量波对所述攻击物的击中数量，基于所述受损程度与所述击中数量，对专注力训练进行评估，确定专注力训练结果。
第三方面，本发明实施例还提供一种终端设备，其中，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在存储器中并可在处理器上运行的基于构建防御攻击机制的专注力训练程序，处理器执行基于构建防御攻击机制的专注力训练程序时，实现上述方案中任一项的基于构建防御攻击机制的专注力训练方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质上存储有基于构建防御攻击机制的专注力训练程序，所述基于构建防御攻击机制的专注力训练程序被处理器执行时，实现上述方案中任一项所述的基于构建防御攻击机制的专注力训练方法的步骤。
有益效果：与现有技术相比，本发明提供了一种基于构建防御攻击机制的专注力训练方法，本发明首先获取用于专注力训练的训练视频，确定所述训练视频中的保护对象以及攻击物。然后，获取当前专注力值，确定所述当前专注力值对应的数值区间，并基于所述数值区间确定防御模式，基于所述防御模式中的虚拟防御屏障对所述保护对象进行全方位的防护，以及基于所述防御模式中的反攻击能量波对攻击物进行反攻击。最后，获取所述虚拟防御屏障的受损程度以及所述反攻击能量波对所述攻击物的击中数量，基于所述受损程度与所述击中数量，对专注力训练进行评估，确定专注力训练结果。本发明可根据专注力来建立虚拟防御屏障以及生成反攻击能量波，虚拟防御屏障用于抵御攻击物的攻击，反攻击能量波可用于对攻击物进行反攻击，训练方式新颖，且有利于帮助用户训练专注力，训练效果也更好。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于构建防御攻击机制的专注力训练方法的具体实施方式的流程图。
图2为本发明实施例提供的基于构建防御攻击机制的专注力训练装置的功能原理图。
图3为本发明实施例提供的终端设备的原理框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本实施例提供一种基于构建防御攻击机制的专注力训练方法，基于本实施例的方法，本实施例可提供一种新型的专注力训练方式，提高专注力训练效果。具体应用时，本实施首先获取用于专注力训练的训练视频，确定所述训练视频中的保护对象以及攻击物。然后，获取当前专注力值，确定所述当前专注力值对应的数值区间，并基于所述数值区间确定防御模式，基于所述防御模式中的虚拟防御屏障对所述保护对象进行全方位的防护，以及基于所述防御模式中的反攻击能量波对攻击物进行反攻击。最后，获取所述虚拟防御屏障的受损程度以及所述反攻击能量波对所述攻击物的击中数量，基于所述受损程度与所述击中数量，对专注力训练进行评估，确定专注力训练结果。本实施例可根据专注力来建立虚拟防御屏障以及生成反攻击能量波，虚拟防御屏障用于抵御攻击物的攻击，反攻击能量波可用于对攻击物进行反攻击，基于本实施例的防御攻击模式来对用户的专注力进行反馈，有利于准确评估出专注力水平，帮助用户更好地实现对专注力的训练。
本实施例的基于构建防御攻击机制的专注力训练方法可应用于终端设备中，所述终端设备包括电脑、智能电视以及手机等智能化产品终端。本实施例的终端设备可与脑电头环连接，该脑电头环可用于采集用户的脑电信号数据，然后将采集到的脑电信号数据发送至终端设备中，终端设备对还脑电信号进行分析，以便进行专注力训练。具体地，如图1中所示，本实施例在执行基于构建防御攻击机制的专注力训练方法时，包括如下步骤：
步骤S100、获取用于专注力训练的训练视频，确定所述训练视频中的保护对象以及攻击物。
本实施例的终端设备获取用于进行专注力训练的训练视频，该训练视频中包括有保护对象和攻击物，保护对象即为在进行专注力训练时需要保护的对象，而攻击物为在进行专注力训练时，对保护对象进行攻击的物体。在进行专注力训练时，本实施例可基于确定的防御模式中的虚拟防御屏障来对所述保护对象进行全方位的防护，以及基于所述防御模式中的所述反攻击能量波对攻击物进行反攻击。
在一种实现方式中，本实施例中的步骤S100具体包括如下步骤：
步骤S101、对所述训练视频进行预览，分析所述训练视频中场景环境，并确定所述场景环境中的固定物体，将所述固定物体作为所述保护对象；
步骤S102、获取所述保护对象四周的运动物体，并分析每一个运动物体的运动方向；
步骤S103、将运动方向为朝向所述保护对象的运动物体确定为攻击物。
具体地，本实施例的终端设备首先读取训练视频，然后对该训练视频进行画面预览，分析所述训练视频中场景环境，并确定所述场景环境中的固定物体。比如，当训练视频中的场景环境为城堡环境，则城堡为固定物体，也就是被保护的对象，因此城堡为保护对象。在本实施例中，保护对象在整个训练视频中是比较重要的物体，因此基于场景环境来进行保护对象的分析，有利于找出与场景环境关联度最高的固定物体，从而快速确定出保护对象。
当确定出训练视频中的保护对象后，由于保护对象为被保护的固定物体，因此，朝保护对象投掷且对保护对象造成损害的物体为攻击物。为此，本实施例可获取训练视频中朝向保护对象运动的物体，并将其确定为攻击物。具体地，本实施例可获取保护对象四周中处于运动状态下的运动物体，然后分析每一个运动物体的运动方向。由于只有朝向保护对象运动的运动物体才会存在对保护对象造成攻击的可能，其他运动方向的运动物体并不会对保护对象造成损害，比如，在训练视频中，当保护对象为城堡，城堡上空飞翔的鸟并不是攻击物，而朝向城堡袭来的炸弹才是攻击物。为此，本实施例在确定出所有运动物体的运动方向后，将运动方向为朝向所述防御对象的运动物体确定为攻击物，然后获取所述攻击物的运动时间。该运动时间即为攻击物在训练视频中出现的时间，因为在具体的专注力训练过程中，当攻击物在训练视频中出现后，用户就会看到该攻击物，此时就可以开始专注力的训练，提升专注力，也就是说，根据攻击物的运动时间可确定出用户进行专注力训练的反应时间，也就是将专注力进行提升的时间。
步骤S200、获取当前专注力值，确定所述当前专注力值对应的数值区间，并基于所述数值区间确定防御模式，基于所述防御模式中的虚拟防御屏障对所述保护对象进行全方位的防护，以及基于所述防御模式中的反攻击能量波对攻击物进行反攻击。
本实施例获取当前专注力值，确定所述当前专注力值对应的数值区间，并基于所述数值区间确定防御模式，其中，所述防御模式包括：虚拟防御屏障以及反攻击能量波。首先，本实施例的脑电头环就会采集用户的脑电信号数据，然后将该脑电信号数据发送至终端设备中，终端设备根据所述脑电信号数据确定当前专注力值。该当前专注力值反映的此时用户的专注程度，该当前专注力值可为一个具体的数值。具体地，本实施例的终端设备实时获取脑电头环采集到的脑电信号数据，然后实时的脑电信号数据的强度信息与预设的专注分析表进行匹配，该专注分析表中记载了专注力值与脑电信号数据的强度信息之间的对应关系。因此，基于该专注分析表可确定出当前专注力值。
接着，终端设备就可以基于该当前专注力值，确定出当前专注力值对应的数值区间，然后再基于所述数值区间确定防御模式。在本实施例中，防御模式反映的是在进行专注力训练时，如何针对攻击物进行防御。具体应用时，本实施例的防御模式包括：虚拟防御屏障以及反攻击能量波。也就是说，本实施例不但会利用虚拟防御屏障来抵抗攻击，而且还会利用反攻击能量波来对攻击物进行反攻击。
在一种实现方式中，本实施例中的步骤S200具体包括如下步骤：
步骤S201、获取预设的映射关系，其中，所述映射关系包括用于反映专注力值与虚拟防御屏障的防御等级以及反攻击能量波的反攻击等级三者之间的对应关系；
步骤S202、将所述当前专注力值对应的数值区间与所述映射关系进行匹配，确定所述数值区间对应的目标防御等级以及目标反攻击等级；
步骤S203、基于所述目标防御等级以及所述目标反攻击等级，确定防御模式。
具体地，本实施例首先获取预设的映射关系，该映射关系反映的是专注力值与虚拟防御屏障的防御等级以及反攻击能量波的反攻击等级三者之间的对应关系。即该映射关系为：专注力值--防御等级--反攻击等级。因此，当终端设备将当前专注力值与该映射关系进行匹配后，就可以确定出当前专注力值对应的目标防御等级以及目标反攻击等级，当确定出目标防御等级后，本实施例就可以知晓虚拟防御屏障的防御力度，当确定目标反攻击等级后，本实施例就可以确定出反攻击能量波的攻击力。当确定出目标防御等级以及目标反攻击等级后，终端设备就可以确定防御模式。因此，终端设备就可以知晓在专注力训练时，如何进行防御以及如何进行攻击。
在本实施例中，在确定防御模式时，终端设备可根据所述目标防御等级，确定所述虚拟防御屏障所对应的颜色信息、厚度信息以及动画音效信息。其中，厚度信息即为虚拟防御屏障的厚度、颜色信息为虚拟防御屏障的颜色、动画音效信息为虚拟防御屏障的动画效果与音效。当目标防御等级越高，对应的厚度信息也越大、颜色信息也越深、动画效果越明显以及音效声音更大，生成的虚拟防御屏障的防御力也就越高，同时反映出用户的当前专注力值也就越高。此外，终端设备可基于所述目标反攻击等级，确定所述反攻击能量波的反攻击范围。本实施例中的反攻击能量波为虚拟的光束，该光束可对攻击物进行射击，并且，不同的反攻击等级，对应的反攻击能量波的反攻击范围也就不同，该反攻击范围为反攻击能量波的射程。当目标反攻击等级越高，则对应的反攻击范围也就越大，反攻击能量波的射程越远，也就反映出用户的当前专注力值也就越高。因此，本实施例的终端设备就可以基于所述虚拟防御屏障所对应的颜色信息、厚度信息以及动画音效信息以及所述反攻击能量波的反攻击范围，确定所述防御模式。由此可见，本实施例中基于防御等级以及反攻击范围来确定防御模式，
由于防御模式是基于用户当前专注力值来确定的，因此防御模式对于保护对象的保护效果以及对攻击物的反攻击效果都可以反映出此时的防御模式是否是比较好的，进而反映出当前专注力值是否是比较高的，因此，本实施例可清楚地确定在进行专注力训练时是如何进行防御攻击的，以便预估出防御效果。
步骤S300、获取所述虚拟防御屏障的受损程度以及所述反攻击能量波对所述攻击物的击中数量，基于所述受损程度与所述击中数量，对专注力训练进行评估，确定专注力训练结果。
为了评估出专注力训练效果，本实施例需要对防御模式下的防御攻击机制的效果进行评估。具体地，本实施例获取所述虚拟防御屏障的受损程度以及所述反攻击能量波对所述攻击物的击中数量。在一定程度上，虚拟防御屏障的受损程度可反映出虚拟防御屏障的保护力，如受损程度越小，虚拟防御屏障的保护力就越大。而反攻击能量波对于攻击物的击中数量也可以反映出对于攻击物的击中效果。如击中数量越多，则击中效果越好。为此，本实施例可基于所述受损程度与所述击中数量，对专注力训练进行评估，确定专注力训练结果。
在一种实现方式中，本实施例中的步骤S300具体包括：
步骤S301、获取所述虚拟防御屏障上产生的裂纹，确定所述裂纹在所述虚拟防御屏障上的覆盖范围，基于所述覆盖范围，确定所述虚拟防御屏障的受损程度；
步骤S302、获取所述攻击物的掉落数量，基于所述掉落数量，得到所述反攻击能量波对所述攻击物的击中数量；
步骤S303、根据所述受损程度与所述击中数量，确定所述防御模式对应的防御效果，所述受损程度与所述防御效果成反比，所述击中数量与所述防御效果成正比；
步骤S304、基于所述防御效果，确定专注力评分，基于所述专注力评分确定所述专注力训练效果。
具体地，本实施例首先获取所述虚拟防御屏障上产生的裂纹，该裂纹为在攻击物在虚拟防御屏障上的攻击造成的。本实施例可确定所述裂纹在所述虚拟防御屏障上的覆盖范围，基于所述覆盖范围，确定所述虚拟防御屏障的受损程度。裂纹在虚拟防御屏障上的覆盖范围越大，则说明攻击物对虚拟防御屏障的受损程度。在其他实现方式中，本实施例也可以基于裂纹的长度以及宽度来评估出虚拟防御屏障的受损程度。比如，裂纹的长度以及宽度越大，则虚拟防御屏障的受损程度越大。本实施例还可以进一步获取所述攻击物的掉落数量，基于所述掉落数量，得到所述反攻击能量波对所述攻击物的击中数量，当击中数量越多，则击中效果越好。因此，本实施例可根据所述受损程度与所述击中数量，确定所述防御模式对应的防御效果，所述受损程度与所述防御效果成反比，所述击中数量与所述防御效果成正比。当确定出本实施例的防御效果后，本实施例可进一步确定专注力评分，基于所述专注力评分确定所述专注力训练效果。
具体地，本实施例是基于两个因素来确定防御效果的，分别为受损程度和击中数量，该受损程度是基于裂纹在所述虚拟防御屏障上的覆盖范围来确定的，因此受损程度可为具体的百分比数值，比如65%，击中数量同样也可以为具体的数值，比如13个。因此，本实施例的防御效果同样可使用具体的数值来体现，即得到防御力指数。具体地，本实施例可分别设置受损程度和击中数量的权重，然后根据加权求和的方式得到防御力指数。然后，再根据防御力指数确定对应的专注力评分。在本实施例中，预先设置有防御力指数和专注力评分之间的对应关系，基于该对应关系就可以得到专注力评分，该专注力评分就可以反映出专注力训练效果。专注力评分越高，专注力训练效果越好。
在其他实现方式中，本实施例在确定出防御模式后还可以基于所述防御模式，选择训练关卡。在本实施例中，不同的训练关卡反映的是不同的攻击物的数量、不同的攻击物种类以及不同的攻击物出现频次。而不同的攻击物种类以及出现的频次都会对用户进行专注力训练时产生视觉干扰，造成难度升级，这样就可以提高训练难度，帮助用户训练得到更好的专注效果。
综上，本实施例首先获取用于专注力训练的训练视频，确定所述训练视频中的保护对象以及攻击物。然后，获取当前专注力值，确定所述当前专注力值对应的数值区间，并基于所述数值区间确定防御模式，基于所述防御模式中的虚拟防御屏障对所述保护对象进行全方位的防护，以及基于所述防御模式中的反攻击能量波对攻击物进行反攻击。最后，获取所述虚拟防御屏障的受损程度以及所述反攻击能量波对所述攻击物的击中数量，基于所述受损程度与所述击中数量，对专注力训练进行评估，确定专注力训练结果。本实施例可根据专注力来建立虚拟防御屏障以及生成反攻击能量波，虚拟防御屏障用于抵御攻击物的攻击，反攻击能量波可用于对攻击物进行反攻击，基于本实施例的防御攻击模式来对用户的专注力进行反馈，有利于准确评估出专注力水平，帮助用户更好地实现对专注力的训练。
基于上述实施例，本发明还提供一种基于构建防御攻击机制的专注力训练装置，如图2中所示，所述装置包括：训练视频分析模块10、防御攻击执行模块20以及专注力训练评估模块30。具体地，所述训练视频分析模块10，用于获取用于专注力训练的训练视频，确定所述训练视频中的保护对象以及攻击物。所述防御攻击执行模块20，用于获取当前专注力值，确定所述当前专注力值对应的数值区间，并基于所述数值区间确定防御模式，基于所述防御模式中的虚拟防御屏障对所述保护对象进行全方位的防护，以及基于所述防御模式中的反攻击能量波对攻击物进行反攻击。所述专注力训练评估模块30，用于获取所述虚拟防御屏障的受损程度以及所述反攻击能量波对所述攻击物的击中数量，基于所述受损程度与所述击中数量，对专注力训练进行评估，确定专注力训练结果。
在一种实现方式中，所述训练视频分析模块10包括：
视频预览单元，用于对所述训练视频进行预览，分析所述训练视频中场景环境，并确定所述场景环境中的固定物体，将所述固定物体作为所述保护对象；
运动分析单元，用于获取所述保护对象四周的运动物体，并分析每一个运动物体的运动方向；
攻击物确定单元，用于将运动方向为朝向所述保护对象的运动物体确定为攻击物。
在一种实现方式中，所述防御攻击执行模块20包括：
映射关系获取单元，用于获取预设的映射关系，其中，所述映射关系包括用于反映专注力值与虚拟防御屏障的防御等级以及反攻击能量波的反攻击等级三者之间的对应关系；
等级分析单元，用于将所述当前专注力值对应的数值区间与所述映射关系进行匹配，确定所述数值区间对应的目标防御等级以及目标反攻击等级；
防御模式确定单元，用于基于所述目标防御等级以及所述目标反攻击等级，确定防御模式。
在一种实现方式中，所述防御模式确定单元，包括：
防御分析子单元，用于根据所述目标防御等级，确定所述虚拟防御屏障所对应的颜色信息、厚度信息以及动画音效信息；
反攻击范围确定子单元，用于基于所述目标反攻击等级，确定所述反攻击能量波的反攻击范围；
防御模式确定子单元，用于基于所述虚拟防御屏障所对应的颜色信息、厚度信息以及动画音效信息以及所述反攻击能量波的反攻击范围，确定所述防御模式。
在一种实现方式中，所述专注力训练评估模块，包括：
受损程度分析单元，用于获取所述虚拟防御屏障上产生的裂纹，确定所述裂纹在所述虚拟防御屏障上的覆盖范围，基于所述覆盖范围，确定所述虚拟防御屏障的受损程度；
击中数量分析单元，用于获取所述攻击物的掉落数量，基于所述掉落数量，得到所述反攻击能量波对所述攻击物的击中数量。
在一种实现方式中，所述专注力训练评估模块，包括：
防御效果确定单元，用于根据所述受损程度与所述击中数量，确定所述防御模式对应的防御效果，所述受损程度与所述防御效果成反比，所述击中数量与所述防御效果成正比；
训练效果确定单元，用于基于所述防御效果，确定专注力评分，基于所述专注力评分确定所述专注力训练效果。
在一种实现方式中，所述装置，包括：
训练难度选择模块，用于基于所述防御模式，选择训练关卡，不同的所述训练关卡反映的是不同的攻击物的数量、不同的攻击物种类以及不同的攻击物出现频次。
本实施例的基于构建防御攻击机制的专注力训练装置中各个模块的工作原理与上述方法实施例中各个步骤的原理相同，此处不再赘述。
基于上述实施例，本发明还提供了一种终端设备，所述终端设备的原理框图可以如图3所示。终端设备可以包括一个或多个处理器100（图3中仅示出一个），存储器101以及存储在存储器101中并可在一个或多个处理器100上运行的计算机程序102，例如，基于构建防御攻击机制的专注力训练的程序。一个或多个处理器100执行计算机程序102时可以实现基于构建防御攻击机制的专注力训练的方法实施例中的各个步骤。或者，一个或多个处理器100执行计算机程序102时可以实现基于构建防御攻击机制的专注力训练的装置实施例中各模块/单元的功能，此处不作限制。
在一个实施例中，所称处理器100可以是中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
在一个实施例中，存储器101可以是电子设备的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。存储器101也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡（smart media card，SMC），安全数字（secure digital，SD）卡，闪存卡（flash card）等。进一步地，存储器101还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器101用于存储计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据。存储器101还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的终端设备的限定，具体的终端设备以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、运营数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双运营数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
最后应说明的是：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 (10)
1.一种基于构建防御攻击机制的专注力训练方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用于专注力训练的训练视频，确定所述训练视频中的保护对象以及攻击物；
获取当前专注力值，确定所述当前专注力值对应的数值区间，并基于所述数值区间确定防御模式，基于所述防御模式中的虚拟防御屏障对所述保护对象进行全方位的防护，以及基于所述防御模式中的反攻击能量波对攻击物进行反攻击；
获取所述虚拟防御屏障的受损程度以及所述反攻击能量波对所述攻击物的击中数量，基于所述受损程度与所述击中数量，对专注力训练进行评估，确定专注力训练结果。
2.根据权利要求1所述的基于构建防御攻击机制的专注力训练方法，其特征在于，所述获取用于专注力训练的训练视频，确定所述训练视频中的保护对象以及攻击物，包括：
对所述训练视频进行预览，分析所述训练视频中场景环境，并确定所述场景环境中的固定物体，将所述固定物体作为所述保护对象；
获取所述保护对象四周的运动物体，并分析每一个运动物体的运动方向；
将运动方向为朝向所述保护对象的运动物体确定为攻击物。
3.根据权利要求1所述的基于构建防御攻击机制的专注力训练方法，其特征在于，所述基于所述数值区间确定防御模式，包括：
获取预设的映射关系，其中，所述映射关系包括用于反映专注力值与虚拟防御屏障的防御等级以及反攻击能量波的反攻击等级三者之间的对应关系；
将所述当前专注力值对应的数值区间与所述映射关系进行匹配，确定所述数值区间对应的目标防御等级以及目标反攻击等级；
基于所述目标防御等级以及所述目标反攻击等级，确定防御模式。
4.根据权利要求3所述的基于构建防御攻击机制的专注力训练方法，其特征在于，所述基于所述目标防御等级以及所述目标反攻击等级，确定防御模式，包括：
根据所述目标防御等级，确定所述虚拟防御屏障所对应的颜色信息、厚度信息以及动画音效信息；
基于所述目标反攻击等级，确定所述反攻击能量波的反攻击范围；
基于所述虚拟防御屏障所对应的颜色信息、厚度信息以及动画音效信息以及所述反攻击能量波的反攻击范围，确定所述防御模式。
5.根据权利要求1所述的基于构建防御攻击机制的专注力训练方法，其特征在于，所述获取所述虚拟防御屏障的受损程度以及所述反攻击能量波对所述攻击物的击中数量，包括：
获取所述虚拟防御屏障上产生的裂纹，确定所述裂纹在所述虚拟防御屏障上的覆盖范围，基于所述覆盖范围，确定所述虚拟防御屏障的受损程度；
获取所述攻击物的掉落数量，基于所述掉落数量，得到所述反攻击能量波对所述攻击物的击中数量。
6.根据权利要求5所述的基于构建防御攻击机制的专注力训练方法，其特征在于，所述基于所述受损程度与所述击中数量，对专注力训练进行评估，确定专注力训练结果，包括：
根据所述受损程度与所述击中数量，确定所述防御模式对应的防御效果，所述受损程度与所述防御效果成反比，所述击中数量与所述防御效果成正比；
基于所述防御效果，确定专注力评分，基于所述专注力评分确定所述专注力训练效果。
7.根据权利要求1所述的基于构建防御攻击机制的专注力训练方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述防御模式，选择训练关卡，不同的所述训练关卡反映的是不同的攻击物的数量、不同的攻击物种类以及不同的攻击物出现频次。
8.一种基于构建防御攻击机制的专注力训练装置，其特征在于，所述装置包括：
训练视频分析模块，用于获取用于专注力训练的训练视频，确定所述训练视频中的保护对象以及攻击物；
防御攻击执行模块，用于获取当前专注力值，确定所述当前专注力值对应的数值区间，并基于所述数值区间确定防御模式，基于所述防御模式中的虚拟防御屏障对所述保护对象进行全方位的防护，以及基于所述防御模式中的反攻击能量波对攻击物进行反攻击；
专注力训练评估模块，用于获取所述虚拟防御屏障的受损程度以及所述反攻击能量波对所述攻击物的击中数量，基于所述受损程度与所述击中数量，对专注力训练进行评估，确定专注力训练结果。
9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的基于构建防御攻击机制的专注力训练程序，所述处理器执行基于构建防御攻击机制的专注力训练程序时，实现如权利要求1-7任一项所述的基于构建防御攻击机制的专注力训练方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于构建防御攻击机制的专注力训练程序，所述基于构建防御攻击机制的专注力训练程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的基于构建防御攻击机制的专注力训练方法的步骤。
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