[发明专利]一种数据处理方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取与云游戏相关的待检测图像，获取所述待检测图像中的目标对象对应的对象模板，根据所述对象模板获取所述目标对象的至少两个关键点数据；

根据所述对象模板的尺寸确定所述至少两个关键点数据分别在所述待检测图像中的预测区域，得到一个或多个预测区域；

根据所述一个或多个预测区域中包含的关键点数据的数据数量，在所述一个或多个预测区域中选择N个预测区域，作为N个有效区域，将所述N个有效区域所共同覆盖的区域确定为所述目标对象在所述待检测图像中的目标区域；N为小于或等于所述一个或多个预测区域的总数量的正整数；所述N个有效区域中包括初始有效区域以及相交预测区域；所述初始有效区域为所述一个或多个预测区域中包含的关键点数据的数据数量为最大的预测区域；所述相交预测区域为剩余预测区域中与所述初始有效区域相交的预测区域；所述剩余预测区域是指所述一个或多个预测区域中，除所述初始有效区域以外的预测区域；

获取针对所述待检测图像的触发指令，若所述触发指令所包含的触发位置处于所述目标区域，则输出与所述目标对象相关联的云游戏展示界面。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述对象模板获取所述目标对象的至少两个关键点数据，包括：

获取所述待检测图像的m个图像关键点数据，获取所述m个图像关键点数据分别对应的特征向量；m为正整数；

获取所述对象模板的至少两个对比关键点数据，获取所述至少两个对比关键点数据分别对应的对比特征向量；

根据所述m个图像关键点数据分别对应的特征向量，与所述至少两个对比关键点数据分别对应的对比特征向量，确定所述目标对象的至少两个关键点数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述m个图像关键点数据包括关键点数据k_i；所述m个图像关键点数据分别对应的特征向量包括所述关键点数据k_i对应的特征向量s_a；i为正整数；a为正整数；

所述根据所述m个图像关键点数据分别对应的特征向量，与所述至少两个对比关键点数据分别对应的对比特征向量，确定所述目标对象的至少两个关键点数据，包括：

确定所述至少两个对比关键点数据分别对应的对比特征向量，与所述特征向量s_a之间的向量距离；每个向量距离用于表征每个对比关键点数据与所述关键点数据k_i之间的相似度；

在至少两个向量距离中获取最小向量距离，将所述最小向量距离作为所述关键点数据k_i对应的目标向量距离；

将所述目标向量距离与距离阈值进行匹配，若所述目标向量距离小于或等于所述距离阈值，则将所述关键点数据k_i确定为所述目标对象的关键点数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象的至少两个关键点数据包括第一关键点数据与第二关键点数据；所述一个或多个预测区域包括所述第一关键点数据对应的第一预测区域，以及所述第二关键点数据对应的第二预测区域；

所述根据所述对象模板的尺寸确定所述至少两个关键点数据分别在所述待检测图像中的预测区域，得到一个或多个预测区域，包括：

获取所述第一关键点数据对应的第一目标向量距离，以及所述第二关键点数据对应的第二目标向量距离；

在所述第一目标向量距离与所述第二目标向量距离中，确定最小目标向量距离；

获取尺寸缩放比例，按照所述尺寸缩放比例将所述对象模板的尺寸进行缩放，得到区域尺寸；

根据所述最小目标向量距离以及所述区域尺寸，确定所述第一关键点数据对应的第一预测区域与所述第二关键点数据对应的第二预测区域。