台球击球的辅助方法、装置、设备及可读介质与流程

本发明涉及台球运动技术领域和人工智能技术领域，尤其涉及一种台球击球的辅助方法、装置、设备及可读介质。

背景技术：

近年机器视觉以及人工智能开始应用在台球比赛的电子计分或者台球练习的辅助系统上。在现有技术中，可以通过拍摄装置对台球比赛或者台球练习的过程进行拍摄和视频采集，并获取台球桌面上每一个台球的位置，再进行后续操作实现电子计分或者台球练习的推荐球。

在相关技术方案中，关于台球击球的过程中可以对用户接下来的击球路线进行推荐和指导的技术方案是根据计算当前台球桌面上存在的多条可供选择的击球路线的得分多少来对相应的击球方向进行推荐；或者，根据某个击球能否进入到相应的袋口来推荐相应的击球方向；并且，在推荐击球方案的过程中，一般仅考虑了击球方向是否能使得相应的目标球进袋而得分。但是，在上述击球选择的推荐方案中，考虑的都是进球的场景，也就是说，考虑的都是有袋台球的情况，并没有考虑无袋台球(例如开伦台球)的击球路线的推荐，从而导致了相应的击球路线的推荐仅能实现有袋台球的简单的击球方向的推荐，并不适用于无袋台球。

技术实现要素：

基于此，在本发明中，提出了一种台球击球的辅助方法及装置，可适用于有袋台球和无袋台球，提高了台球击球辅助的适用范围。

在本发明的第一方面，提出了一种台球击球的辅助方法。

一种台球击球的辅助方法，包括：

获取台球桌的台面信息以及当前台面上多个球的球标识和位置信息；

确定与所述当前台面对应的至少一个击球选择以及与该击球选择对应的击球参数，确定与每一个击球选择对应的击球收益值，所述击球参数至少包含击球方向、击球力度和/或击球点位置中的一个或多个，根据所述击球参数确定与该击球选择对应的收益概率；

根据预设的收益计算模型以及所述击球收益值、所述收益概率，计算与每一个击球选择对应的期望收益值；

根据所述期望收益值在所述至少一个击球选择中确定目标击球选择，输出所述目标击球选择。

可选的，所述确定与每一个击球选择对应的击球收益值的步骤，还包括：

根据所述击球参数、所述多个球的球标识和位置信息确定与所述击球选择对应的走球路线，所述走球路线包括碰撞边、碰撞球、进球标识和/或进球袋口中的一个或多个，根据所述走球路线以及预设的击球得分计算模型计算所述击球收益值。

可选的，所述确定与所述当前台面对应的至少一个击球选择以及与该击球选择对应的击球参数的步骤，还包括：

根据击球方向、击球力度和/或击球点位置的预设取值范围，确定多个击球组合；

判断所述击球组合是否与预设的击球规则匹配；若是，将该击球组合作为所述与所述当前台面对应的击球选择。

可选的，所述根据预设的收益计算模型，计算与每一个击球选择对应的期望收益值的步骤之前，还包括：

根据所述击球参数、击球收益值，对所述至少一个击球选择进行分类，确定至少一个击球组合簇，其中，同一个击球组合簇内的击球选择对应的击球收益值相同、且击球参数是连续的；

所述根据预设的收益计算模型以及所述击球收益值、所述收益概率，计算与每一个击球选择对应的期望收益值；根据所述期望收益值在所述至少一个击球选择中确定目标击球选择的步骤，还包括：

根据预设的收益计算模型计算与所述击球组合簇对应的期望收益值；

根据所述期望收益值在所述至少一个击球组合簇中确定目标击球选择。

可选的，所述根据预设的收益计算模型计算与所述击球组合簇对应的期望收益值的步骤，还包括：

确定所述击球组合簇被包含的击球选择的击球选择数量，通过所述击球组合簇被包含的击球选择的击球收益值与击球选择数量确定与该击球组合簇对应的期望收益值。

可选的，所述通过所述击球组合簇被包含的击球选择的击球收益值与击球选择数量确定与该击球组合簇对应的期望收益值的步骤，还包括：

期望收益值＝击球收益值×击球选择数量。

可选的，所述击球选择包括第一次击球；

所述根据预设的收益计算模型以及所述击球收益值、所述收益概率，计算与每一个击球选择对应的期望收益值的步骤，还包括：

根据所述击球收益值、所述收益概率，计算与所述第一次击球对应的第一期望收益；

计算所述击球选择的第二期望收益，所述第二期望收益值用于表征在第一次击球下再次和/或多次击球的得分收益；

根据所述第一期望收益和所述第二期望收益确定所述期望收益值。

可选的，所述根据所述期望收益值在所述至少一个击球选择中确定目标击球选择的步骤，还包括：

确定期望收益值最大的击球选择作为待选击球选择；

确定所述待选击球选择的期望收益值大于或等于预设的得分阈值。

可选的，所述确定所述待选击球选择的期望收益值大于或等于预设的得分阈值的步骤之后，还包括：

在所述待选击球选择的期望收益值小于预设的得分阈值的情况下，确定与每一个击球选择对应的防守收益值，所述防守收益值用于表征在该击球选择下对方球员击球的得分收益；

根据所述收益概率和所述防守收益值确定目标击球选择。

可选的，所述根据所述收益概率和所述防守收益值确定目标击球选择的步骤，还包括：

根据每一个击球选择对应的收益概率和防守收益值，计算与该击球选择在防守下的期望收益值，所述期望收益值与所述收益概率正相关，与所述防守收益值反相关。

此外，在本发明中，还提出了一种击球选择的推荐装置。

一种击球选择的推荐装置，包括：

信息获取模块，用于获取台球桌的台面信息以及当前台面上多个球的球标识和位置信息；

击球选择确定模块，用于确定与所述当前台面对应的至少一个击球选择以及与该击球选择对应的击球参数，确定与每一个击球选择对应的击球收益值，所述击球参数至少包含击球方向、击球力度和/或击球点位置中的一个或多个，根据所述击球参数确定与该击球选择对应的收益概率；

期望收益计算模块，用于根据预设的收益计算模型以及所述击球收益值、所述收益概率，计算与每一个击球选择对应的期望收益值；

目标击球选择确定模块，用于根据所述期望收益值在所述至少一个击球选择中确定目标击球选择，输出所述目标击球选择。

在本发明中，还提出了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如前所述的台球击球的辅助方法。

在本发明中，还提出了一种计算机可读存储介质，包括计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行如前所述的台球击球的辅助方法。

实施本发明实施例，将具有如下有益效果：

采用了上述台球击球的辅助方法、装置、设备及计算机可读介质之后，在对台球的击球进行辅助的过程中，通过采集台球桌面上的球的位置信息、以及考虑的击球方向、击球力度、击球点位置等击球参数，确定当前可以进行的击球选择，并计算每一个击球选择对应的击球收益值以及收益概率；然后计算每一个击球选择的期望收益值，并根据期望收益最大化原则在可选的击球选择中选择最优进行推荐。并且，前述台球击球的辅助方法可以适用于有袋台球(斯诺克等)，也适用于无袋台球(开伦台球)，扩大了台球击球辅助的适用范围，选手在进行任何种类的台球的训练的过程中，均可以采用前述台球击球的辅助方法、装置、设备及计算机可读介质，提高了用户体验。

进一步的，在本实施例中，在考虑推荐哪一个击球选择以及对应的击球参数时，综合考虑了在该击球选择下的收益情况和收益概率，充分考虑了如何才能收益最大化，使得了击球辅助的准确性更高、提供的击球选择的可参考性和可操作性更强，提高了台球击球的辅助的实用性，提升了用户体验。

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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

其中：

图1为一个实施例中一种台球击球的辅助方法的流程示意图；

图2为一个实施例中击球点位置示意图；

图3为一个实施例中两次击球的情况下期望收益值计算的流程示意图；

图4为一个实施例中一种击球选择的推荐装置的结构示意图；

图5为一个实施例中运行前述台球击球的辅助方法的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

基于此，在本实施例中，提出了一种台球击球的辅助方法。该方法针对台球辅助场景下，不仅考虑了每一个击球选择是否能得分以及对应的得分，还考虑到了每一个击球选择对应的目标球的进球难度，综合得分和进球难度来进行最佳的击球选择的推荐，并且可以适用于有袋台球(例如斯诺克、八球等)，也适用于无袋台球(例如开伦台球)，从而提高台球辅助系统中击球选择推荐的适用范围以及准确性，提升用户体验。

需要说明的是，在本实施例中，击球辅助的过程中考虑到了每一个击球之后进球对应的得分，也就是说，其对应的应用场景可以为斯诺克台球。斯诺克台球的使用球包括了1个白球(或称为母球、主球)、15个红球以及6个彩球(黄、绿、咖啡、蓝、粉、黑)。选手或球员需要根据斯诺克台球的规则通过白球来完成其他球的击球以及入袋，从而得分。选手在进行击球时，根据当前步骤下的目标球为红球或者某一种颜色的彩球来判断可以击打的球、该球进入的袋口以及对应的击球方向、力度等。

在另一个实施例中，上述击球辅助的过程，还考虑到了在无袋台球下的每一次击球的得分，其对应的应用场景可以为开伦台球，选手在击球的过程中，母球需要碰撞一定次数的库边或者目标球来得分。在选手进行击球时，需要根据当前台面上母球以及目标球的位置来判断当前击球的方向、力度等。

一般情况下，选手是通过自身经验来比较各条线路的击打难度以及得分多少来进行击球，这种判断比较主观；尤其是针对初级选手来讲，判断每一个击球选择以及对应的击打难度是较为困难的，因此，在台球辅助系统中提供了一种台球击球的辅助，可以提供给用户综合来讲得分较高且得分概率较高的击球来辅助选手进行击球。

上述台球击球的辅助方法的实现可依赖于计算机程序，该计算机程序可运行于基于冯诺依曼体系的计算机系统之上，该计算机程序可以是基于台球辅助系统或应用对应的应用程序。需要说明的是，在本实施例中，该方法的实现是基于通过视频采集或者其他方式对台球桌面上每一个球的位置信息等进行采集和存储的基础上的，也就是说，可以是通过其他设备采集了需要进行监控或辅助的台球桌面上的球的分布信息，也可以是通过与当前方法所基于的设备上所设置的摄像装置获取了对应的视频信息或根据视频信息获取了对应的台球桌面上的球的分布信息。

需要说明的是，在本实施例中，台球桌的尺寸、袋口信息(有袋台球的情况下才会有)等台球桌的属性信息都是事先获取到的，例如，通过台球桌的尺寸信息；预先将上述参数输入到了计算机设备中，从而使得该台球辅助系统在进行后续的分析、计算的过程中需要获取上述信息时可以读取到上述信息来进行分析或计算。

具体的，如图1所示，上述台球击球的辅助方法包括如下步骤s101-s103：

步骤s101：获取台球桌的台面信息以及当前台面上多个球的球标识和位置信息。

如前所述，台球桌的尺寸等属性信息等均是可以实现通过测量预先获取的并存储在计算机设备中待获取到的，例如，台球的尺寸、边框位置等，以及在有袋台球情况下的袋口位置等。并且，本方法所基于的计算机设备还连接有一摄像设备，该摄像设备用于获取台球桌上对应的视频信息/图像信息，从而来确定台球桌上的每一个球的位置信息以及球标识(例如颜色)。也就是说，在本步骤中，台球桌上当前台面上的多个球的位置信息(以及袋口的位置信息)均是可以被获取到的。其中，球的位置信息可以为坐标信息，可以标识该球在台面上的具体位置，以便于在后续的计算过程中定位其相关的位置；球的球标识为用来标识不同的球的种类、颜色等，用来在后续的过程中计算相应的得分。在本实施例中，可以通过字母或者编号来对不同的球进行标识。例如，在斯诺克台球中，母球的标识为w1，红球的标识为r，彩球的标识也可以根据彩球的颜色来进行标识，其中黄球的标识为y、绿球的标识为g、咖啡球的标识为c、蓝球的标识为b、粉球的标识为p、黑球的标识为h。再例如，在开伦台球中，母球或主球的标识为w或y，红球的标识为r。具体可根据相应的台球种类中的球的数量和具体标识来进行分类和确定。

在台面上的每一个球的位置确定之后，即可确定选手当前可以进行击球的所有选择。

步骤s104：确定与所述当前台面对应的至少一个击球选择以及与该击球选择对应的击球参数，确定与每一个击球选择对应的击球收益值，所述击球参数至少包含击球方向、击球力度和/或击球点位置中的一个或多个，根据所述击球参数确定与该击球选择对应的收益概率。

在本实施例中，每一次的击球可以根据击球的方向(击球方向)、击球点位置、击球力度等相关的击球参数来决定，任一个击球参数的改变均可能带来击球后的球所走的路线、碰撞情况、以及得分的不同，也即不同的击球参数对应了不同的结果。

例如，在考虑击球参数包括击球方向、击球点位置、击球力度这3个因素的情况下(其他因素也可能对击球造成影响，但是在本实施例中暂不做考虑)，击球方向包括水平方向和竖直方向(扎杆角度)，水平方向包括0-360°；击球点位置是以球杆击打白球的位置，例如，击球点的高低位置以及左右位置；击球力度表现为白球被击出时的初始速度等。

为了便于进行计算，在本实施例中，可以将击球参数进行离散量化，击球方向包括水平方向和竖直方向(扎杆角度)，在本实施例中只考虑水平方向(以下述及击球方向即指水平击球方向)，为了便于计算，具体实施中以1度为间隔，将击球方向量化为360种方向(在其他实施例中，也可以0.5度为间隔或者采用其他间隔)；击球点位置是以球杆击打白球的位置，如图2所示，具体实施可以将其量化为中杆、高杆、低杆、中杆左塞、高杆左塞、低杆左塞、中杆右塞、高杆右塞、低杆右塞等9个位置(在其他实施例中，还可以对击球点位置进行更细化的分割)；击球力度表现为白球被击出时的初始速度，具体实施可以将其量化为中力、中小力、小力、中大力、大力等5种力度(在其他实施例中还可以对击球力度的量化进行更细的划分)。在上述量化方案下，一次击球包括360×9×5＝16200种可能，也即存在16200中击球选择，且每一种击球选择均对应不同的击球参数。

也就是说，在本实施例中，根据击球方向、击球力度和/或击球点位置等击球参数的可能的取值范围(预设取值范围)，确定与不同的击球参数的取值对应的多个击球参数的组合(击球组合)，每一个击球组合即为一种击球选择。

进一步的，部分击球组合为无效的(例如无法得分、或者存在不可击打的障碍球等)，在具体计算过程中，该部分的击球组合的得分为0。在这种情况下，在考虑各种击球选择时，还可以直接不将该种击球组合计算在步骤s104中确定的击球选择中。具体的，判断确定的击球组合是否与预设的击球规则匹配，该击球规则即为相应的台球种类的规则，例如，斯诺克台球中当次应当击打的为红球。在确定的击球组合与预设的击球规则匹配的情况下，将该击球组合作为步骤s104中确定的与当前台面对应的击球选择之一。

需要说明的是，在本实施例中，在考虑击球参数时可以不限于上述击球方向、击球力度、击球点位置这3个击球参数，还可以包含其他可能影响击球结果的击球参数。并且，在其他实施例中，还可以减少击球过程中考虑的因素，仅采用上述击球方向、击球力度、击球点位置这3个击球参数中的某一个或者某几个作为击球辅助推荐的过程中考虑的因素。例如，对于低阶选手可以仅考虑击球方向，但是对于高阶选手可以考虑击球方向、击球力度、击球点位置这3个击球参数。因此，在进行击球辅助之前，还需要确定选手的级别或者偏好等，以便进行个性化的设置。

在根据击球参数确定击球选择之后，根据当前台面上的球的位置信息即可确定在该击球选择下球的轨迹、以及与库边和/或球的碰撞情况、或是否有球进袋口，从而可以确定该次击球对应的得分，该得分即为该击球选择下的击球收益值。

具体的，根据击球参数、多个球的球标识和位置信息以及预设的物理模型确定与击球选择对应的走球路线，即确定球在运动的轨迹中的碰撞边、碰撞球等相关碰撞信息，并且确定碰撞之后各个球的运动轨迹以及最终的停止位置，也包括在有袋台球的情况下的进球情况，从而根据预设的击球得分计算模型来计算对应的击球收益值。

击球参数之间的不同的组合确定了击球选择，一个击球选择对应的击球参数的组合越多，其得分的概率越高。在本实施例中，一个击球选择可以仅对应一各击球参数的组合，其得分概率(即收益概率)为1；在另一个实施例中，一个击球选择可以对应多个击球参数的组合(一组击球参数的组合)，例如，击球方向为90度，击球点位置可以为中杆、高杆、低杆、中杆左塞、高杆左塞、低杆左塞、中杆右塞、高杆右塞、低杆右塞等9个位置，击球力度为中力、中大力、大力等3个力度选择，该击球选择包括1×9×3＝27个击球参数的组合，其收益概率为27。

需要说明的是，不同的击球方向、击球点位置以及击球力度可能对应的完成的概率是不同的，例如，击球力度为小力时，选手容易出现击球误差，击球力度为中力时，选手不太容易出现击球误差，因此，在计算收益概率时，还可以考虑不用的击球参数下对应的难易度。

步骤s106：根据预设的收益计算模型以及所述击球收益值、所述收益概率，计算与每一个击球选择对应的期望收益值。

根据前述内容，每一个击球选择均对应了其对应的击球收益值以及该收益所对应的收益概率，根据击球收益值以及收益概率可以计算与该击球选择对应的期望收益情况，即与击球选择对应的期望收益值。

例如，在一个实施例中，期望收益值等于击球收益值和收益概率的乘积，也就是说，预设的收益计算模型即为：

期望收益值＝击球收益值×收益概率。

需要说明的是，在本实施例中，期望收益值的计算还可以是考虑多次击球或者第一次击球不得分换对方击球的情况下的防守情况。也就是说，击球选择包括第一次击球和再次击球(第二次击球)、甚至第三次击球。

在考虑多次击球的情况下，计算期望收益值的情况也需要分多步进行。

具体，如图3所示，包含下述步骤s202-s206：

步骤s202：计算第一次击球的收益情况：根据第一次击球对应的击球收益值、收益概率，计算与第一次击球对应的第一期望收益；

步骤s204：在第一次击球的每一个击球选择下，计算再次击球或多次击球对应的击球收益以及收益概率，并确定其对应的第二期望收益，其中，第二期望收益值用于表征在该击球选择下再次和/或多次击球的得分收益情况；

步骤s206：根据第一期望收益和第二期望收益确定所述期望收益值，例如，按照预设的期望收益公式来计算期望收益值。

下面对期望收益值的计算进行说明。

具体的，以仅考虑当次击球为例进行说明，也就是说，击球选择仅包含了当次击球，当次击球的击球选择为第一次击球。也就是说，需要对第一次击球下的得分收益情况进行说明。

期望收益值计算公式为：

e＝p1g1，

其中为e期望收益值，p1为收益概率，g1为击球收益值。

在考虑两次击球的情况下，除了计算第一次击球的收益情况，还需要分别推测出以此击球后的局势，对每种局势考虑再次击球并计算其收益情况。

期望收益值的计算公式为：

e＝e1+e2＝p1g1+p1p2g2，

其中，e为期望收益，e1为第一期望收益，e2为第二期望收益，p1为第一次击球的收益概率，g1为第一次击球的击球收益值；p2为第二次击球的收益概率，g2为第二次击球的击球收益值。

以前述击球参数的量化为例，在考虑两次击球的情况下，在考虑击球选择时，需要包括16200²种组合；以此类推，若考虑连续n次击球，总共需要考虑16200ⁿ种组合。

步骤s108：根据所述期望收益值在所述至少一个击球选择中确定目标击球选择，输出所述目标击球选择。

一般来讲，选手在击球时，希望击球选择所对应的收益最大化，在本实施例中，收益最大化可以表现为期望收益值最大化。

在本步骤中，对于每一个击球选择，其收益最大化的选择为期望收益值最大的击球选择，也即为目标击球选择。也就是说，相当于在前述多个击球参数的组合方式中，确定其收益情况最佳的组合方式，该最佳的组合方式即为目标击球选择。

在本实施例中，根据期望收益最大化原则，在击球选择中确定目标击球选择，并获取该目标击球选择击球参数，并进行输出，从而来辅助球员或选手进行击球。需要说明的是，在本实施例中，输出的击球选择可以不只一次击球的击球选择(可以是仅包含当次击球的击球选择，也可以包含了多次击球的击球选择)。

进一步的，在本实施例中，输出目标击球选择的方式可以是以文字的方式进行输出(例如，通过显示屏输出文字，或者，通过语音进行提示)，也可以是以可视化的形式进行输出，例如，通过显示屏输出模拟的线路图，或者通过投影在台球桌面上进行展示。

如前所述，在本实施例中，在考虑收益最大化的过程中可以仅考虑当次击球的得分收益(即第一期望收益)，也可以考虑除了当次击球之外的其他次击球所对应的得分收益情况(即第二期望收益)。为了进一步的提高用户体验，在考虑得分收益的过程中考虑击球的步数可以进行设置，例如，根据选手不同的级别进行设置，例如，对于初级选手来讲，仅考虑当次击球或者两次击球，对于高阶选手来讲，考虑两次或两次以上的击球。也就是说，可以根据选手的级别来确定，或者根据用户的输入进行确定。

需要说明的是，在本实施例中，在考虑目标击球选择时还需要考虑目标击球选择对应的期望收益值是否达到预期，如果没有达到预期，可以认为当前的收益过差，可以考虑其他方案，例如防守。

具体的，在确定目标击球选择的过程中，还需要在各个击球选择中确定的期望收益值最大的击球选择的期望收益值是否大于或等于预设的得分阈值，只有在其期望收益值大于或等于预设的得分阈值的情况下，才将该击球选择作为目标击球选择。反之，如果该期望收益值小于预设的得分阈值，则需要考虑其他策略。在本实施例中，可继续考虑防守情况下的收益情况。

具体的，在所述待选击球选择的期望收益值小于预设的得分阈值的情况下，确定与每一个击球选择对应的防守收益值，所述防守收益值用于表征在该击球选择下对方球员击球的得分收益；根据所述收益概率和所述防守收益值确定目标击球选择。

在考虑第一次击球不得分(g1＝0)，换对方进行击球，则对方可能得分或者也可能失分。在此种情况下，防守收益值e3对方在不同的击球选择下收益情况，e为期望收益值：

e＝p1/e3＝p1/p3g3，

其中，p3为对方击球的收益概率，g3为对方击球的击球收益值。

也就是说，目标击球选择的确定是期望收益值越大越好，也即为第一次击球到位的概率更大、对方击球的成功概率小、收益小。

在不同的击球参数确定的击球选择中，存在多个击球选择之间是类似的、相邻的，例如，仅击球方向存在1度的区别(210度、211度)，其他击球参数相同，得分收益也相同，也就是说，在这种情况下，选手可以选择210-211度中的任意角度。

在本实施例中，还可以将如上所述的类似的、相邻的击球选择作为一个组合簇(击球组合簇)。以斯诺克台球为例，假设击球方向为50度、51度、52度之一，击球点位置为中杆、高杆、低杆之一，击球力度为中力、中大力之一，共3×3×2＝18种击球选择构成了击球组合簇，这9种击球选择的击球收益值都是可以得到3分，那么击球收益值为3。再例如，击球方向为210度、211度之一，击球点位置为中杆左塞、高杆左塞之一，击球力度为中力、中小力、中大力之一，共2×2×3＝12种击球选择构成了击球组合簇，这12种击球组合的击球收益值都是可以得到5分，那么击球收益值为5。

也就是说，在本实施例中，根据击球参数以及相应的击球收益值，对多个击球选择进行分类或聚类，将所有的击球选择分为多个击球组合簇，其中，每一个击球组合簇中的所有击球选择对应的击球收益值是相同的，击球参数的取值是连续的。

进一步的，在本实施例中，后续计算击球选择的期望收益的过程，可以是计算击球组合簇对应的期望收益值的过程，最终输出的目标击球选择也为输出一个最优的击球组合簇。

具体的，在一个实施例中，计算每一个击球组合簇对应的期望收益值。例如，计算击球组合簇中包含的多个击球选择对应的期望收益值的和的过程。

在一个具体的实施例中，如前述击球组合簇的例子，假设击球方向为50度、51度、52度之一，击球点位置为中杆、高杆、低杆之一，击球力度为中力、中大力之一，共3×3×2＝18种击球选择构成了击球组合簇，这9种击球选择的击球收益值都是可以得到3分，那么击球收益值为3，收益概率为18，期望收益值为18×3＝54。再例如，击球方向为210度、211度之一，击球点位置为中杆左塞、高杆左塞之一，击球力度为中力、中小力、中大力之一，共2×2×3＝12种击球选择构成了击球组合簇，这12种击球组合的击球收益值都是可以得到5分，那么击球收益值为5，收益概率为12，期望收益值为12×5＝60。

也就是说，击球组合簇的期望收益值的计算过程可以是通过击球收益值与击球选择数量确定与该击球组合簇对应的期望收益值，其中，击球选择数量为根据击球组合簇被包含的击球选择数量确定的，也即为收益概率。

在进行目标击球选择的推荐时，输出期望收益值最大的击球组合簇。如前所述，假设所有击球组合簇中只得到这二个期望收益值非零或者超出预设得分阈值(如50)的簇，那么可以仅将其中期望收益值最大的第二个击球组合簇。描述击球组合簇可以取其中尽量接近中心位置的击球参数描述，例如第二个击球组合簇可描述为：击球方向为210度、击球点位置为中杆左塞、击球力度为中力；也可以其中心位置构造虚拟的击球组合簇，例如第二个击球组合簇可描述为：击球方向为210.5度、击球点位置为中高杆左塞、击球力度为中力。

同样的，在考虑两次击球或者多次击球的情况下，考虑的也即为多步的击球组合簇，其期望收益值的计算公式为e＝p1g1+p1p2g2+…+p1p2…pngn。取期望收益值最大或较大的一种或若干种多步的击球组合簇，即为推荐给球员的连续多次击球方案，例如：第一杆击球方向为210度、击球点为中杆左塞、击球力度为中力，第二杆击球方向为120度、击球点为高杆、击球力度为中大力。

同样的，在最终输出的推荐的目标击球选择为一个击球组合簇的情况下，同样也可以在多个击球组合簇的期望收益值小于预设得分阈值的情况下，考虑防守；即，g1＝0，对应的期望收益值e的计算如下：

e＝p1/e3＝p1/p3g3，

其中，p3为对方击球的击球组合簇的收益概率，g3为对方击球的击球组合簇的击球收益值。

此外，在本实施例中，还提出了一种击球选择的推荐装置。

具体的，如图4所示，上述击球选择的推荐装置包括如下模块：

信息获取模块102，用于获取台球桌的台面信息以及当前台面上多个球的球标识和位置信息；

击球选择确定模块104，用于确定与所述当前台面对应的至少一个击球选择以及与该击球选择对应的击球参数，确定与每一个击球选择对应的击球收益值，所述击球参数至少包含击球方向、击球力度和/或击球点位置中的一个或多个，根据所述击球参数确定与该击球选择对应的收益概率；

期望收益计算模块106，用于根据预设的收益计算模型以及所述击球收益值、所述收益概率，计算与每一个击球选择对应的期望收益值；

目标击球选择确定模块108，用于根据所述期望收益值在所述至少一个击球选择中确定目标击球选择，输出所述目标击球选择。

在一个具体的实施例中，击球选择确定模块104还用于根据所述击球参数、所述多个球的球标识和位置信息确定与所述击球选择对应的走球路线，所述走球路线包括碰撞边、碰撞球、进球标识和/或进球袋口中的一个或多个，根据所述走球路线以及预设的击球得分计算模型计算所述击球收益值。

在一个具体的实施例中，击球选择确定模块104还用于根据击球方向、击球力度和/或击球点位置的预设取值范围，确定多个击球组合；判断所述击球组合是否与预设的击球规则匹配；在所述击球组合与所述预设的击球规则匹配时，将该击球组合作为所述与所述当前台面对应的击球选择。

在一个具体的实施例中，击球选择确定模块104还用于根据所述击球参数、击球收益值，对所述至少一个击球选择进行分类，确定至少一个击球组合簇，其中，同一个击球组合簇内的击球选择对应的击球收益值相同、且击球参数是连续的；期望收益计算模块106还用于根据预设的收益计算模型计算与所述击球组合簇对应的期望收益值；目标击球选择确定模块108还用于根据所述期望收益值在所述至少一个击球组合簇中确定目标击球选择。

在一个具体的实施例中，期望收益计算模块106还用于确定所述击球组合簇被包含的击球选择的击球选择数量，通过所述击球组合簇被包含的击球选择的击球收益值与击球选择数量确定与该击球组合簇对应的期望收益值。

在一个具体的实施例中，期望收益计算模块106还用于根据公式

期望收益值＝击球收益值×击球选择数量

计算所述击球组合簇对应的期望收益值。

在一个具体的实施例中，所述击球选择包括第一次击球；期望收益计算模块106还用于根据所述击球收益值、所述收益概率，计算与所述第一次击球对应的第一期望收益；计算所述击球选择的第二期望收益，所述第二期望收益值用于表征在第一次击球下再次和/或多次击球的得分收益；根据所述第一期望收益和所述第二期望收益确定所述期望收益值。

在一个具体的实施例中，目标击球选择确定模块108还用于确定期望收益值最大的击球选择作为待选击球选择；确定所述待选击球选择的期望收益值大于或等于预设的得分阈值。

在一个具体的实施例中，期望收益计算模块106还用于在所述待选击球选择的期望收益值小于预设的得分阈值的情况下，确定与每一个击球选择对应的防守收益值，所述防守收益值用于表征在该击球选择下对方球员击球的得分收益；目标击球选择确定模块108还用于根据所述收益概率和所述防守收益值确定目标击球选择。

在一个具体的实施例中，目标击球选择确定模块108还用于根据每一个击球选择对应的收益概率和防守收益值，计算与该击球选择在防守下的期望收益值，所述期望收益值与所述收益概率正相关，与所述防守收益值反相关。

在上述实施例中，可以全部或部分的通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件程序实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等。

在一个实施例中，如图5所示，图5展示了一种运行上述台球击球的辅助方法的基于冯诺依曼体系的计算机系统的终端。该计算机系统可以是智能手机、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑等终端设备。具体的，可包括通过系统总线连接的外部输入接口1001(可以是视频数据输入接口)、处理器1002、存储器1003和输出接口1004(可以是视频输出接口)。其中，外部输入接口1001可选的可至少包括网络接口10012。存储器1003可包括外存储器10032(例如硬盘、光盘或软盘等)和内存储器10034。输出接口1004可至少包括显示屏10042等设备。

在本实施例中，本方法的运行基于计算机程序，该计算机程序的程序文件存储于前述基于冯诺依曼体系的计算机系统的外存储器10032中，在运行时被加载到内存储器10034中，然后被编译为机器码之后传递至处理器1002中执行，从而使得基于冯诺依曼体系的计算机系统中形成逻辑上的各个模块并实现对应的功能。且在上述台球击球的辅助方法执行过程中，输入的参数均通过外部输入接口1001接收，并传递至存储器1003中缓存，然后输入到处理器1002中进行处理，处理的结果数据或缓存于存储器1003中进行后续地处理，或被传递至输出接口1004进行输出。

采用了上述台球击球的辅助方法、装置、设备及计算机可读介质之后，在对台球的击球进行辅助的过程中，通过采集台球桌面上的球的位置信息、以及考虑的击球方向、击球力度、击球点位置等击球参数，确定当前可以进行的击球选择，并计算每一个击球选择对应的击球收益值以及收益概率；然后计算每一个击球选择的期望收益值，并根据期望收益最大化原则在可选的击球选择中选择最优进行推荐。并且，前述台球击球的辅助方法可以适用于有袋台球(斯诺克等)，也适用于无袋台球(开伦台球)，扩大了台球击球辅助的适用范围，选手在进行任何种类的台球的训练的过程中，均可以采用前述台球击球的辅助方法、装置、设备及计算机可读介质，提高了用户体验。

进一步的，在本实施例中，在考虑推荐哪一个击球选择以及对应的击球参数时，综合考虑了在该击球选择下的收益情况和收益概率，充分考虑了如何才能收益最大化，使得了击球辅助的准确性更高、提供的击球选择的可参考性和可操作性更强，提高了台球击球的辅助的实用性，提升了用户体验。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。