[发明专利]一种应用中目标角色的结果输出方法和装置以及介质

权利要求书

1.一种应用中目标角色的结果输出方法，其特征在于，包括：

获取应用运行时产生的当前应用图像；

使用人工智能结果输出模型从所述当前应用图像中识别出目标角色，其中，所述人工智能结果输出模型是通过分层学习把目标角色执行的动作状态分为移动动作和技术动作，针对移动动作和技术动作对多帧应用图像分别对应的历史动作信息进行分类，并对分类得到的内容分别进行模仿学习后生成的模型，移动动作是指目标角色在应用中的底层动作，技术动作是指目标角色在应用中的高层动作；

使用所述人工智能结果输出模型从所述当前应用图像中检测出所述目标角色的当前动作状态；

使用所述人工智能结果输出模型和所述当前动作状态获取所述目标角色能够执行的动作状态，以输出所述目标角色的结果指令，其中，所述结果指令用于控制所述目标角色在所述应用中执行动作状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用人工智能结果输出模型从所述应用图像中识别出目标角色之前，所述方法还包括：

获取所述应用针对所述目标角色生成的历史动作信息，所述历史动作信息包括：在获取所述当前应用图像之前的多帧应用图像中所述目标角色的历史动作状态信息；

使用所述历史动作信息和人工智能预测算法对原始人工智能结果输出模型进行模仿学习，并在满足预设的训练结束条件时输出训练完成后的人工智能结果输出模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用所述历史动作信息和人工智能预测算法对原始人工智能结果输出模型进行模仿学习，并在满足预设的训练结束条件时输出训练完成后的人工智能结果输出模型，包括：

获取针对所述目标角色预先设置的动作类型，所述动作类型包括：移动动作和技术动作；

按照所述动作类型对多帧应用图像分别对应的历史动作信息进行分类，得到移动人工智能训练集和技术人工智能训练集；

使用所述移动人工智能训练集和人工智能预测算法对原始人工智能结果输出模型进行模仿学习，并在满足预设的训练结束条件时输出训练完成后的移动人工智能结果输出子模型；以及，

使用所述技术人工智能训练集和人工智能预测算法对原始人工智能结果输出模型进行模仿学习，并在满足预设的训练结束条件时输出训练完成后的技术人工智能结果输出子模型，所述移动人工智能结果输出子模型和所述技术人工智能结果输出子模型构成所述人工智能结果输出模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述使用所述人工智能结果输出模型和所述当前动作状态获取所述目标角色能够执行的动作状态，以输出所述目标角色的结果指令，包括：

使用所述移动人工智能结果输出子模型和所述当前动作状态获取所述目标角色能够执行的移动动作，以得到所述目标角色的移动动作结果；和/或，

使用所述技术人工智能结果输出子模型和所述当前动作状态获取所述目标角色能够执行的技术动作，以得到所述目标角色的技术动作结果；

其中，所述移动动作结果和所述技术动作结果用于合成所述结果指令。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述得到所述目标角色的技术动作结果之后，所述方法还包括：

当所述技术人工智能结果输出子模型输出所述目标角色的技术动作结果时，从所述应用中获取技术动作与动作标签的映射关系；

根据所述技术动作与动作标签的映射关系，确定所述技术动作结果所属的动作标签结果；

输出所述目标角色对应的动作标签结果。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用所述技术人工智能结果输出子模型和所述当前动作状态获取所述目标角色能够执行的技术动作，以得到所述目标角色的技术动作结果，包括：

使用所述技术人工智能结果输出子模型和所述当前动作状态获取所述目标角色能够执行的基础技术动作，以得到多个基础技术动作；

将所述多个基础技术动作按照动作执行逻辑顺序进行组合，得到所述目标角色的技术动作结果。