一种3D游戏中自动寻找目标的方法与流程

本发明属于游戏，具体涉及一种3d游戏中自动寻找目标的方法。

背景技术：

1、现有技术中，常用的是通过计算某一区域的色块像素值来进行识别，并判断该界面的名字以及查找该界面出现的角色，这种方式弊端在于：对于图像的敏感度教高，当游戏更新后，当前界面的色点可能发生轻微变化，这种轻微变化就会导致识别失败；而且该方式只能识别2d游戏，因为3d游戏在不同角度以及不同的位置，所展示出来的图像像素值均是不一样，所以上述方式无法识别当前界面以及界面内出现的具体角色或目标，经过检索，目前暂未发现相关3d游戏自动寻找目标的方法。

2、综上所述，亟需开发一种只需要少许样本就能识别3d游戏中的各种目标，从而控制游戏角色移动至特定位置的3d游戏中自动寻找目标的方法。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种只需要少许样本就能识别3d游戏中的各种目标，从而控制游戏角色移动至特定位置的3d游戏中自动寻找目标的方法。

2、上述目的是通过如下技术方案实现：一种3d游戏中自动寻找目标的方法，包括如下步骤：

3、s1，收集需要识别的特定目标作为样本，进行归类作为训练数据；

4、s2，运用预定的模型结构并利用训练数据对模型结构进行特征学习，构建目标检测模型；

5、s3，输入目标图像，利用目标检测模型在目前的游戏界面内寻找特定目标，若寻找到，则执行步骤s8，若未找到，则执行步骤s4；

6、s4，收集存在特定目标的大场景作为界面识别模板；

7、s5，利用界面识别模板运用模板匹配算法与界面图像进行匹配，判断界面图像内是否能匹配特定目标存在的大场景目标，若能匹配到大场景目标，则执行步骤s7，若不能匹配到大场景目标，则执行步骤s6；

8、s6，利用界面识别模板运用角点检测算法与界面图像进行对比，判断界面图像是否能检测到特定目标存在的大场景目标，若能匹配到大场景目标，则执行步骤s7，若不能匹配到大场景目标，则随机移动位置后执行步骤s3；

9、s7，控制往大场景目标移动后执行步骤s3；

10、s8，将识别出的特定目标的坐标传入操作台，操作台控制向特定目标的坐标位置进行移动。

11、在3d游戏中，通常需要将游戏人物移动至特定目标处，这样需要先找到特定目标或者对该特定目标进行定位，进而控制人物移动至特定目标处。具体应用过程中，需要在当前界面待检测图像的窗口内寻找到特定的目标，而特定目标是在存在于固定的大场景目标下的，当无法步骤s3中在待检测界面图像的窗口内寻找到特定的目标时，则利用存在特定目标的大场景作为界面识别模板先识别找到该大场景，若找不到，则认为待检测的界面图像中不存在该特定目标，控制游戏人物随机移动切换界面窗口，重复步骤s3～s6，直到找到大场景目标或特定目标，如果还是找不到，步骤s6后还可以继续收集存在大场景目标的高一级的大场景作为界面识别模板，利用步骤s4～s7先找到高一级的大场景后识别大场景目标，当识别到大场景目标后，在返回至步骤s3在寻找定位特定目标。

12、进一步的技术方案是，所述步骤s4中，收集存在特定目标的包括山体或大型建筑在内的大场景作为界面识别模板。

13、进一步的技术方案是，所述步骤s5中，使用模板匹配算法将界面识别模板的图像与待检测的界面图像的所有窗口上逐个进行匹配，若匹配度在预定的阈值以上，则认定在该界面识别模板下的位置匹配到大场景目标，若匹配度小于预定的阈值，则认定在该界面识别模板下的位置暂未匹配到大场景目标。

14、进一步的技术方案是，所述步骤s6中，使用harris角点算法，比较待检测的图像与界面识别模板的图像的角点信息，判断是否匹配到大场景目标，若目标图像与界面识别模板的图像的角点信息的差值在预定的阈值以内，则认定在该界面识别模板下的位置匹配到大场景目标，若目标图像与界面识别模板的图像的角点信息的差值大于预定的阈值，则认定在该界面识别模板下的位置未匹配到大场景目标，

15、harris角点算法应用邻近像素点灰度差值判断是否为角点、边缘、平滑区域，应用中，定义了角点响应函数r，通过判定r大小来判断像素是否为角点。

16、进一步的技术方案是，所述步骤s3中，目标检测模型使用yolo3算法对特定目标进行检测以及识别。采用yolo3算法精度较高，且计算量较小。

17、进一步的技术方案是，所述步骤s3中，目标检测模型运用darknet-53模型结构，输入目标图像的尺寸为416*416，预测的三个特征层大小分别是52、26和13。如此，更多的预测层能使算法可以检测出更多的小型物体目标。

18、进一步的技术方案是，所述步骤s3中，利用目标定位偏移量损失、目标置信度损失和目标分类损失计算损失函数，其中，目标置信度损失的计算公式如下：

19、lc＝-∑(oiln(ci)+(1-oi)ln(1-ci))

20、其中，lc为目标置信度损失，oi预测目标边界框i中是否真实存在目标，ci表示预测框内是否存在目标的概率；

21、目标分类损失的计算公式如下：

22、

23、其中，h(p,q)表示真实概率分布与预测概率分布之间的差异，p(xi)样本的真实分布，q(xi)表示模型所预测的分布目标的概率；

24、目标定位偏移量损失的计算公式如下：

25、

26、其中，lloc(t，g)为目标定位偏移量损失，(tx,ty)是指网络预测的关于中心坐标的偏移参数，(tw,th)是网络预测的关于目标宽高的缩放因子，(gx,gy,gw,gh)分别代表gtboxes中心点的坐标x,y以及宽度和高度。

27、目标置信度损失和目标分类损失均是采用的是二值交叉熵损失。

28、进一步的技术方案是，所述步骤s1中，收集的样本中包括特定目标各个方向的图片。如此保证识别精度。

29、相比于现有技术，本发明采用图像处理的模板匹配、角点检测、目标检测等算法对于目标图像进行识别后对特定目标进行定位，只需要少许样本就能识别3d游戏中的各种场景，从而控制角色移动至特定位置，提高用户体验感。

技术特征：

1.一种3d游戏中自动寻找目标的方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的3d游戏中自动寻找目标的方法，其特征在于，所述步骤s4中，收集存在特定目标的包括山体或大型建筑在内的大场景作为界面识别模板。

3.根据权利要求2所述的3d游戏中自动寻找目标的方法，其特征在于，所述步骤s5中，使用模板匹配算法将界面识别模板的图像与待检测的界面图像的所有窗口上逐个进行匹配，若匹配度在预定的阈值以上，则认定在该界面识别模板下的位置匹配到大场景目标，若匹配度小于预定的阈值，则认定在该界面识别模板下的位置暂未匹配到大场景目标。

4.根据权利要求3所述的3d游戏中自动寻找目标的方法，其特征在于，所述步骤s6中，使用harris角点算法，比较待检测的图像与界面识别模板的图像的角点信息，判断是否匹配到大场景目标，若目标图像与界面识别模板的图像的角点信息的差值在预定的阈值以内，则认定在该界面识别模板下的位置匹配到大场景目标，若目标图像与界面识别模板的图像的角点信息的差值大于预定的阈值，则认定在该界面识别模板下的位置未匹配到大场景目标。

5.根据权利要求1～4任意一项所述的3d游戏中自动寻找目标的方法，其特征在于，所述步骤s3中，目标检测模型使用yolo3算法对特定目标进行检测以及识别。

6.根据权利要求5所述的3d游戏中自动寻找目标的方法，其特征在于，所述步骤s3中，目标检测模型运用darknet-53模型结构，输入目标图像的尺寸为416*416，预测的三个特征层大小分别是52、26和13。

7.根据权利要求6所述的3d游戏中自动寻找目标的方法，其特征在于，所述步骤s3中，利用目标定位偏移量损失、目标置信度损失和目标分类损失计算损失函数，其中，目标置信度损失的计算公式如下：

8.根据权利要求5所述的3d游戏中自动寻找目标的方法，其特征在于，所述步骤s1中，收集的样本中包括特定目标各个方向的图片。

技术总结
本发明涉及一种3D游戏中自动寻找目标的方法，包括如下步骤：S1，收集需要识别的特定目标作为训练数据；S2，利用训练数据对模型结构进行特征学习构建目标检测模型；S3，利用目标检测模型在游戏界面内寻找特定目标，若寻找到则执行步骤S8，若未找到则执行步骤S4；S4，收集存在特定目标的大场景作为界面识别模板；S5，运用模板匹配算法与界面图像进行匹配，若能匹配则执行步骤S7，若不能匹配则执行步骤S6；S6，运用角点检测算法与界面图像进行对比，若能匹配则执行步骤S7，若不能匹配则随机移动位置后执行步骤S3；S7，控制往大场景目标移动后执行步骤S3；S8，控制向特定目标的坐标位置进行移动。本发明仅需少许样本就能识别3D游戏中的特定目标。

技术研发人员：康夏群
受保护的技术使用者：湖南小算科技信息有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15