[发明专利]对象控制方法、装置、电子设计及计算机可读介质

权利要求书

1.一种虚拟场景中的对象控制方法，其特征在于，包括：

获取虚拟场景中的场景数据；

通过所述场景数据生成特征组数据，所述特征组数据包括局部特征组数据、全局特征组数据、以及对象特征组数据，所述局部特征组数据和所述全局特征组数据均为多通道二维图像特征数据；

将所述特征组数据输入联合预测模型，确定所述虚拟场景中对象的局部处理操作和全局处理操作；以及

根据所述局部处理操作和所述全局处理操作控制所述对象执行后续操作。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述场景数据包括对象状态信息、对象环境信息、局部画面信息，以及全局画面信息；

通过所述场景数据生成特征组数据包括：

通过所述对象的局部画面信息生成所述局部特征组数据；

通过所述对象的全局画面信息生成所述全局特征组数据；以及

通过所述对象状态信息和所述对象环境信息生成所述对象特征组数据。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述对象的局部画面信息生成局部特征组数据包括：

将所述对象的局部画面信息输入第一多层卷积神经网络模型，获取所述局部特征组数据。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述对象的全局画面信息生成全局特征组数据包括：

将所述对象的全局画面信息输入第二多层卷积神经网络模型，获取所述全局特征组数据。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

通过历史场景数据与多任务机器学习方法获取所述联合预测模型。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，通过历史场景数据与多任务机器学习方法确定所述联合预测模型包括：

通过视频数据提取历史场景数据；

通过所述历史场景数据生成历史特征组数据；

通过数据历史场景数据获取历史局部标签与历史全局标签；以及

通过所述历史特征组数据与历史局部标签、历史全局标签与多任务机器学习方法获取所述联合预测模型。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，通过视频数据提取历史场景数据包括：

按帧提取所述视频数据，生成多个帧数据；以及

根据事件切分方法剔除所述多个帧数据中的无效数据以生成历史场景数据。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，在生成多个帧数据之后还包括：

将所述多个帧数据进行打散处理。

9.如权利要求2或6所述的方法，其特征在于，通过所述历史特征组数据与历史局部标签、历史全局标签与多任务机器学习方法获取所述联合预测模型包括：

通过所述历史特征组数据生成局部特征组数据、全局特征组数据、对象特征组数据；

通过所述局部特征组数据、全局特征组数据、对象特征组数据、历史局部标签、历史全局标签训练所述多任务机器学习方法中的初始模型；以及

将训练完毕的初始模型作为所述联合预测模型。

10.一种虚拟场景中的对象控制装置，其特征在于，包括：

信息模块，用于获取虚拟场景中的场景数据，所述场景数据包括对象状态信息、对象环境信息、局部画面信息，以及全局画面信息；

数据模块，用于通过所述场景数据生成特征组数据，所述特征组数据包括局部特征组数据、全局特征组数据、以及对象特征组数据，所述局部特征组数据和所述全局特征组数据均为多通道二维图像特征数据；

标签模块，用于将所述特征组数据输入联合预测模型，确定所述虚拟场景中的对象的局部处理操作和全局处理操作；以及

操作模块，用于根据所述局部处理操作和所述全局处理操作控制所述对象执行后续操作。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，还包括：

训练模块，用于通过历史场景数据与多任务机器学习方法获取所述联合预测模型。