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一种手机游戏状态的监控方法、系统与流程

2021-12-17 22:12:00 来源:中国专利 TAG:


1.本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种手机游戏状态的监控方法、系统。


背景技术:

2.在用户操作手机运行游戏时,手机需要对游戏进行监控,从而判断游戏状态,由于目前手机市场的游戏种类繁多,且用户对于游戏状态获取的需求各不相同,导致定制化的游戏监控应用或者游戏自带的监控功能无法满足所有用户的需求。
3.在现有技术当中,需要对每款游戏进行精确的监控就需要工程师来针对每一款游戏设计一款合适的监控应用,从而能够对特定的一款游戏进行准确的监控,而将这一款针对性的监控应用应用到对其他游戏进行监控时,将不能起到准确的监控作用甚至完全无法起到监控作用。
4.在目前深度学习图像识别盛行且发展稳定的大背景下,使用图像识别技术在手机端的应用,用来实现对手机端游戏状态的监控,是可行的方案,同时搭建自动化平台,让用户自己上传需要识别的游戏数据,自动化的生成监控游戏状态的模型,再结合由热更新系统到用户手机,由游戏状态监控应用进行加载使用,从而实现定制化的手机游戏状态监控。
5.综上所述,本发明实际解决的技术问题是,如何自动地实现定制化的手机游戏状态监控。


技术实现要素:

6.为了克服上述技术缺陷,本发明的目的之一在于提供一种手机游戏状态的监控方法,试实现了自动地制定定制化的手机游戏状态监控。
7.本发明公开了一种手机游戏状态的监控方法,包括步骤:
8.s1:手机内安装有监控应用;
9.s2:手机运行游戏,并录制游戏视频,并将录制的游戏视频处理为图片数据,再通过监控应用将图片数据上传至训练服务器中;
10.s3:训练服务器中设有至少一个预训练模型,通过预训练模型对接收的图片数据进行训练后形成最优模型,训练服务器将所述最优模型发送至文件更新服务器中存储;
11.s4:监控应用通过网络下载存储于文件更新服务器中的最优模型,当手机运行游戏或监控应用时,监控应用截取手机屏幕图片,并由最优模型对屏幕图片进行场景识别,当识别结果为场景切换或游戏状态改变时,监控应用生成状态变化信息,并通过手机显示。
12.优选地,步骤s1具体包括:
13.s101:通过网络将监控应用下载至手机内;
14.s102:通过下载后的监控应用并对其授权后安装至手机上。
15.优选地,步骤s2具体包括:
16.s201:通过手机录制游戏视频,并将录制的游戏视频进行按照每秒两张图片进行分帧为图片;
17.s202:将分帧后的图片按游戏的进程进行分类为图片集;
18.s203:将每类图片集进行设置训练参数形成图片数据,训练参数至少包括时间阈值;
19.s204:将图片数据用监控应用通过网络上传至训练服务器中。
20.优选地,步骤s3具体包括:
21.s301:训练服务器中至少设置一个预训练模型;
22.s302:训练服务器接收图片数据后对每个图片集进行数量判断;
23.s303:将图片数量最多的一个图片集进行随机挑选,并将挑选出的图片增广至其余图片集中,使每个图片集中的图片数量相等;
24.s304:将增广后的每个图片集中的图片按比例20:1:1分为训练集、验证集、测试集;
25.s305:将每个图片集转化为预训练的数据格式;
26.s306:并行开启训练脚本,并用不同的预训练模型对步骤s305的图片集进行训练后得到不同的训练模型,并将每一个训练模型进行比较后选取最优模型;
27.s307:将用户设置的训练参数和模型的信息生成为配置文件;
28.s308:将步骤s307生成的所述配置文件和步骤s306比较后的所述最优模型发送至文件更新服务器中存储。
29.优选地,步骤s4具体包括:
30.s401:用户通过安装至手机上的监控应用下载所述配置文件和所述最优模型;
31.s402:用户并行运行游戏或监控应用,监控应用每隔时间阈值后截取手机屏幕图片;
32.s403:最优模型将截取的手机屏幕图片进行场景识别,当游戏场景切换或游戏状态改变时,监控应用生成状态变化信息。
33.有鉴于此,本发明的另一目的在于提供一种手机游戏状态的监控系统,包括:
34.安装模块:用于将监控应用安装至手机上;
35.数据获取模块:用于录制手机游戏视频,并将录制的游戏视频处理为图片数据,再通过监控应用将图片数据上传至训练服务器中;
36.数据训练模块:训练服务器中的预训练模型对图片数据进行训练后选取最优模型,并将最优模型发送至文件更新服务器中存储;
37.监控模块:监控应用通过网络下载存储于文件更新服务器中的最优模型,当手机运行游戏或监控应用时,监控应用截取手机屏幕图片,并由最优模型进行场景识别,当识别为场景切换或游戏状态改变时,监控应用生成状态变化信息,并通过手机显示。
38.优选地,安装模块包括:
39.下载模块:通过网络将监控应用下载至手机内;
40.授权模块:手机对监控应用进行授权允许安装后将监控应用安装至手机上。
41.优选地,数据获取模块包括:
42.录制处理模块:手机录制游戏视频,并将录制的游戏视频按每秒两张图片进行分帧为图片;
43.分类处理模块:分帧后的图片按游戏的进程分类为图片集;
44.设置参数模块:每类图片集进行设置训练参数后形成图片数据,训练参数至少包括时间阈值;
45.网络上传模块:图片数据通过所述监控应用上传至训练服务器中。
46.优选地,数据训练模块包括:
47.预设模块:训练服务器中至少包括一个预训练模型;
48.判断模块:训练服务器接收图片数据并对每个图片集中的图片判断数量;
49.增广模块:对图片数量最多的一个图片集进行随机挑选,挑选出的图片增广至其余图片集中,让每个图片集中的图片数量相等;
50.拆分模块:增广后的每个图片集中的图片按比例20:1:1分为训练集、验证集、测试集;
51.调整模块:每个图片集格式进行转化为预训练的数据格式;
52.选取模块:训练脚本并行启动,并用不同的预训练模型对格式转化后的图片集训练后得到不同的训练模型,并将每一训练模型进行比较后选取最优模型;
53.生成模块:使训练参数和模型信息生成为配置文件;
54.存储模块:将配置文件和最优模型发送至文件更新服务器中存储。
55.优选地,监控模块包括:
56.更新模块:通过监控应用下载配置文件和最优模型;
57.截取模块:游戏或监控应用并行运行,监控应用每隔时间阈值后截取手机屏幕图片;
58.提醒模块:最优模型将截取的手机屏幕图片进行场景识别,当游戏场景切换或游戏状态改变时,监控应用生成状态变化信息。
59.采用了上述技术方案后,与现有技术相比,本发明的有益效果在于:实现了自动地制定定制化的手机游戏状态监控,通过优化图片数据,对图片数据的随机增广,使训练时更加平稳,训练达到的效果更佳;通过设置多个预训练模型,可以更容易地获取最优模型,能够根据图片数据自动形成模型和配置文件,不需要人工干预,该应用更是能够通过用户根据自己需要监控游戏进行录制视频,随后对其监控。
附图说明
60.图1为本发明一种手机游戏状态的监控方法、系统流程示意图;
61.图2为本发明一种手机游戏状态的监控方法、系统框架运行示意图;
62.图3为本发明一种手机游戏状态的监控方法、系统的手机端流程示意图。
具体实施方式
63.以下结合附图与具体实施例进一步阐述本发明的优点。
64.这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
65.在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本公开。
在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
66.应当理解,尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本公开范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境,如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
67.在本发明的描述中,需要理解的是,术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
68.在本发明的描述中,除非另有规定和限定,需要说明的是,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是机械连接或电连接,也可以是两个元件内部的连通,可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,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的具体含义。
69.在后续的描述中,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,其本身并没有特定的意义。因此,“模块”与“部件”可以混合地使用。
70.参阅图1所示,本实施例提供一种手机游戏状态的监控方法,包括以下步骤:
71.s1:手机内安装有监控应用。当手机内本身自带有该监控应用时,则直接进行下一步,若手机内没有该监控应用时,则通过网络下载该监控应用后并进行下一步,监控应用的作用主要用于数据之间的传输以及实时的监控。
72.s2:当手机打开游戏进行运行时,手机录制运行游戏时的视频,并将该录制的游戏视频经过处理后得到图片数据,再通过监控应用将图片数据上传至用于训练的训练服务器当中。
73.s3:在训练服务器中至少设置一个预训练模型,当训练服务器接收到上述步骤当中的经过处理后的图片数据后,将通过预训练模型对图片数据进行训练,且将同一图片数据经过不同的预训练模型进行训练得到不同的训练模型,而后将同一图片数据经过不同预训练模型训练出的训练模型进行比较后得出最优模型,而后训练服务器将比较后得出的最优模型发送至文件更新服务器中存储并等待下载。
74.s4:由于监控应用是安装在手机上的,因此在训练完成后形成最优模型时,监控应用将通过网络下载存储与文件更新服务器中的最优模型,而当手机运行游戏或监控应用时,监控应用将截取手机屏幕图片,并将截取的手机屏幕图片经过下载的最优模型进行场景识别,当最优模型识别的结果为场景切换或游戏状态改变时,监控应用将会生成状态变化信息,并将该状态变化信息通过手机进行显示,用户可以直观地通过手机屏幕进行观看显示结果。
75.需要说明的是,该监控应用被用户手动停止或游戏结束时监控应用停止运行。
76.参阅上述实施例,本实施例提供上述步骤s1的具体步骤,包括:
77.s101:若手机内为下载监控应用时,将通过网络下载监控应用至手机内;
78.s102:通过手机将下载后的监控应用授权后安装至手机上,使手机可以直接读取手机文件。
79.参阅上述实施例,本实施例提供上述步骤s2的具体步骤,包括:
80.s201:手机启动游戏后,通过手机进行录制游戏运行时的游戏视频后,将通过分帧工具将录制的游戏视频按照一秒两张图片进行分帧为图片;
81.s202:通过分帧工具将游戏视频进行分帧为图片后将图片按照游戏的进程进行分类为图片集;分类可以包括:启动游戏界面图片集、加载游戏界面图片集、大厅游戏界面图片集、游戏运行界面图片集、游戏结算界面图片集、游戏结束界面图片集等。
82.s203:将每个分类的图片集进行设置训练参数后形成图片数据;训练参数包括每张图片需要识别的区域、游戏的名称、每次截屏之间的间隔时间阈值等。
83.s204:将设置好训练参数的图片数据通过监控应用并通过网络上传至训练服务器当中。
84.需要说明的是,设置训练参数时,具体包括设置是否需要对整张图片进行识别,也可以选定图片中的某个区域进行识别,同时填写游戏的缩写或者全称,游戏的包名等信息以供后续监控应用运行时进行判断。
85.参阅上述实施例,本实施例提供上述步骤s3的具体步骤,包括:
86.s301:在训练服务器中至少设置一个预训练模型,不同的预训练模型对每个图片集中的图片进行训练后可以得出不同的训练模型;
87.s302:训练服务器将接收的图片集首先进行数量的判断,判断各个图片集中的图片数量是否是相等等,若相等则直接运行步骤304,若图片数量不相等时则进行下一步。
88.s303:判断各个图片集中的图片为不相等后,将判断出图片数量最多的一个图片集,并将该图片集中的图片进行随机挑选,并将随机挑选出来的图片增广至其余图片数量小于该图片集的其余图片集中,直到使每个图片集中的图片数量相等后则运行下一步。
89.s304:当各个图片集中的图片数量相等后,则将每个图片集按照比例20:1:1分为三个集合,包括训练集、验证集、测试集;
90.s305:将每个分类后的图片集统一进行格式的转换,使各个图片集的数据格式是相同的,从而能够在后续的训练当中加快训练的精度和进度;
91.s306:经过步骤s305格式调整过后,将会并行地开启三个训练脚本,同时对训练集、验证集、测试集进行训练,且每一个图片集都需要通过不同的预训练模型进行训练,而后经过不同的预训练模型训练后将会得到不同的训练模型,而后训练服务器将会对得到的所有训练模型进行比较,经过比较过后选取最优模型;
92.s307:将设置的训练参数和模型的信息生成为配置文件,且将配置文件的格式打包为zip格式;
93.s308:将步骤s307生成的配置文件的zip格式和步骤s306经过比较后选取的最优模型同时发送至文件更新服务器中存储等待用户的下载。
94.参阅上述实施例,本实施例提供步骤s4的具体步骤,包括:
95.s401:通过安装在手机上的监控应用利用网络下载配置文件和最优模型,用户可
以通过打开配置文件同时查看自己设置的训练参数和模型的信息是否匹配;
96.s402:同时运行游戏和监控应用,监控应用将会每个时间阈值后进行截取一次手机屏幕图片;
97.s403:当监控应用截取手机图片后,将会通过下载的最优模型进行场景的识别,当识别的结果为场景切换或游戏状态发生改变时,监控应用将会生成变化信息。
98.本发明还包括一种手机游戏状态的监控系统,包括:
99.安装模块:用于将监控应用安装至手机上,当手机上已经有监控应用后,将不会进行下载;
100.数据获取模块:用于当手机运行游戏时录制手机游戏视频,并将录制的游戏视频处理为图片数据,再通过所述监控应用将所述图片数据上传至训练服务器中;
101.数据训练模块:训练服务器中的预训练模型对图片数据进行训练后选取最优模型,并将最优模型发送至文件更新服务器中存储;
102.监控模块:监控应用通过网络下载存储于文件更新服务器中的最优模型,当手机运行游戏或监控应用时,监控应用截取手机屏幕图片,并由所述最优模型进行场景识别,当识别为场景切换或游戏状态改变时,监控应用生成状态变化信息,并通过手机显示。
103.安装模块包括:
104.下载模块:通过网络将监控应用下载至手机内;
105.授权模块:手机对监控应用进行授权允许安装后将监控应用安装至手机上。
106.数据获取模块包括:
107.录制处理模块:手机录制游戏视频,并将录制的游戏视频按每秒两张图片进行分帧为图片;
108.分类处理模块:分帧后的图片按游戏的进程分类为图片集;
109.设置参数模块:每类图片集进行设置训练参数后形成图片数据,训练参数至少包括时间阈值;
110.网络上传模块:所述图片数据通过所述监控应用上传至训练服务器中。
111.数据训练模块包括:
112.预设模块:训练服务器中至少包括一个预训练模型;
113.判断模块:训练服务器接收图片数据并对每个图片集中的图片判断数量;
114.增广模块:对图片数量最多的一个图片集进行随机挑选,挑选出的图片增广至其余图片集中,让每个图片集中的图片数量相等;
115.拆分模块:增广后的每个图片集中的图片按比例20:1:1分为训练集、验证集、测试集;
116.调整模块:每个图片集格式进行转化为预训练的数据格式;
117.选取模块:训练脚本并行启动,并用不同的预训练模型对格式转化后的图片集训练后得到不同的训练模型,并将每一训练模型进行比较后选取最优模型;
118.生成模块:使训练参数和模型信息生成为配置文件;
119.存储模块:将配置文件和最优模型发送至文件更新服务器中存储。
120.监控模块包括:
121.更新模块:通过监控应用下载配置文件和最优模型;
122.截取模块:游戏或监控应用并行运行,所述监控应用每隔时间阈值后截取手机屏幕图片;
123.提醒模块:最优模型将截取的手机屏幕图片进行场景识别,当游戏场景切换或游戏状态改变时,所述监控应用生成状态变化信息。
124.综上所述,参阅图3上述实施例提供的实施例具体为,通过安装监控应用后,然后手机运行游戏时通过手机录制游戏运行时的视频,而后将录制的游戏视频进行按照一秒两张图片进行分帧后获取图片,将获取后的图片按照游戏的运行进程进行分类,分类后将每个分类中的图片进行设置训练参数后由训练服务器进行训练后得到最优模型,将最优模型下载至监控应用当中,由监控应用对手机游戏时进行截取图片,再将截取的图片通过最优模型进行场景的识别,通过识别过后将会判断出此时的游戏进程、场景以及状态。
125.参阅图2所示,本发明主要包括两部分,一部分为用户端,一部分为服务端,用户端需要将索要识别的游戏状态的游戏进行数据收集,并将手机到的数据上传至化训练服务器中,训练服务器接收到用户新的训练请求后,就会根据用户的训练参数进行模型的训练,把得到的模型上传至文件更新服务器中,文件更新服务器将存储接收的模型,并等待用户的下载,用户手机端将通过打开监控应用后进行游戏,监控应用就会根据游戏和用户id去文件更新服务器下载对应的模型,加载后对游戏进行识别和监控。
126.智能终端可以以各种形式来实施。例如,本发明中描述的终端可以包括诸如移动电话、智能电话、笔记本电脑、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、导航装置等等的智能终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。下面,假设终端是智能终端。然而,本领域技术人员将理解的是,除了特别用于移动目的的元件之外,根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。
127.应当注意的是,本发明的实施例有较佳的实施性,且并非对本发明作任何形式的限制,任何熟悉该领域的技术人员可能利用上述揭示的技术内容变更或修饰为等同的有效实施例,但凡未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何修改或等同变化及修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。
再多了解一些

本文用于企业家、创业者技术爱好者查询,结果仅供参考。

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