状态机模型的建模方法、游戏状态预测方法、系统及计算机可读存储介质

摘要

本发明提供了一种状态机模型的建模方法、游戏状态预测方法、系统及计算机可读存储介质，状态机模型的建模方法包括以下步骤：运行目标应用程序，搜集其交互界面集，包括目标应用程序的交互状态s1～sT；计算交互界面集内每一交互状态的跳转路径，及基于交互状态si跳转至交互状态sj的频数Aij，计算跳转概率aij；基于交互界面集内交互状态在t时刻、观测值为Ok下的频数Bjk，以计算交互状态的观测概率bjk；基于交互界面集中初始状态为si的频率确定初始状态概率πi；统计形成状态机模型λ＝(A,B,π)。采用上述技术方案后，通过状态机模型一方面可准确地对高光时刻监测记录，另一方面可预测下一时刻的游戏状态，提前调用负载供用户使用。

说明书

技术领域

本发明涉及数据建模领域，尤其涉及一种状态机模型的建模方法、游戏状态预测方法、系统及计算机可读存储介质。

背景技术

随着智能终端的快速发展，用户使用智能终端的场景也越来越多，例如，部分用户喜爱使用智能终端进行办公，也有部分用户喜爱使用智能终端进行娱乐，如观看视频、进行游戏等。

在用户进行游戏时，游戏过程常出现如高光时刻等精彩界面，但许多安装在智能终端内的游戏应用程序，并不具有高光时刻产生时恰好记录下来的功能，同时也不具有对外接口，可用于第三方应用程序对游戏状态进行抓取。因此，为实现上述可通用于各类应用程序和智能终端，部分软件厂家制作了软件，当游戏应用程序运行时，首先可基于图像识别对游戏状态获取，并进行记录。

由于游戏场景的多样性，同时游戏应用程序的不断更新，第三方应用程序对游戏应用程序的识别将存在的误差，从而导致输出的游戏状态的频繁跳动且错误率较高。

因此，需要一种新型的游戏状态记录方式，可对游戏应用程序的状态进行监控，同时可记录高光时刻。

发明内容

为了克服上述技术缺陷，本发明的目的在于提供一种状态机模型的建模方法、游戏状态预测方法、系统及计算机可读存储介质，通过状态机模型一方面可准确地对高光时刻监测记录，另一方面可预测下一时刻的游戏状态，提前调用负载供用户使用。

本发明公开了一种状态机模型的建模方法，包括以下步骤：

于一智能终端内运行一目标应用程序，搜集目标应用程序的交互界面集，其中交互界面集包括目标应用程序的交互状态s

计算交互界面集内每一交互状态的跳转路径，以及基于交互状态s

基于交互界面集内每一交互状态在t时刻、观测值为O

基于交互界面集中初始状态为s

统计形成状态机模型λ＝(A,B,π)。

优选地，计算交互界面集内每一交互状态的跳转路径，以及基于交互状态s

建立状态序列S＝(s

基于：

计算跳转概率a

基于交互界面集内每一交互状态在t时刻、观测值为O

建立观测序列O＝(o

基于：

计算观测概率b

优选地，还包括以下步骤：

基于目标应用程序的反复运行，优化状态机模型；

本发明还公开了一种基于状态机模型的游戏状态预测方法，包括以下步骤：

于一智能终端内运行一游戏程序，搜集游戏程序的交互界面集，其中交互界面集包括目标应用程序的交互状态s

计算交互界面集内每一交互状态的跳转路径，以及基于交互状态s

基于交互界面集内每一交互状态在t时刻、观测值为O

基于交互界面集中初始状态为s

统计形成状态机模型λ＝(A,B,π)；

于一初始时刻t＝1时，确定游戏程序处于交互状态s

基于状态机模型，推测后续时刻t时，游戏程序处于交互状态s

确定终止时刻T下交互状态的s

优选地，于一初始时刻t＝1时，确定游戏程序处于交互状态s

基于：

确定游戏程序处于交互状态s

基于状态机模型，推测后续时刻t时，游戏程序处于交互状态s

基于：

推测后续时刻t时，游戏程序处于交互状态s

确定终止时刻T下交互状态的s

基于：

确定终止时刻T下交互状态的s

优选地，还包括以下步骤：

基于：

计算自一交互状态跳转至另一交互状态的转移概率，其中P(S

本发明还包括一种基于状态机模型的游戏状态预测系统，包括：

搜集模块，于一智能终端内运行一游戏程序，搜集游戏程序的交互界面集，其中交互界面集包括目标应用程序的交互状态s

计算模块，计算交互界面集内每一交互状态的跳转路径，以及基于交互状态s

统计模块，统计形成状态机模型λ＝(A,B,π)；

预测模块，于一初始时刻t＝1时，确定游戏程序处于交互状态s

本发明还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上所述的步骤。

本发明还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上所述的步骤。

采用了上述技术方案后，与现有技术相比，具有以下有益效果：

1.一方面可去除第三方应用程序对游戏应用程序图像识别错误的影响，另一方面使得对游戏应用程序的状态监控更加稳定；

2.基于状态机模型可推测游戏应用程序更新后未知的游戏状态，从而实现控制游戏应用程序的功能；

3.状态机模型可根据用户对游戏应用程序的使用习惯更新，为用户提供更多基于用户习惯的功能；

4.状态机模型可应用至更多流程场景。

附图说明

图1为符合本发明一优选实施例中状态机模型的建模方法的流程示意图；

图2为符合本发明一优选实施例中交互状态跳转关系示意图；

图3为符合本发明一优选实施例中状态序列与观测序列关系示意图；

图4为符合本发明一优选实施例中基于状态机模型的游戏状态预测方法的流程示意图；

图5为符合本发明一优选实施例中游戏状态预测方法的观测概率示意图。

具体实施方式

以下结合附图与具体实施例进一步阐述本发明的优点。

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身并没有特定的意义。因此，“模块”与“部件”可以混合地使用。

参阅图1，公开了一种状态机模型的建模方法的流程示意图，在该实施例中，状态机模型用作为存储关于过去的状态信息，也就是说，状态机模型反映从系统开始到任意时刻的输入变化，同时记录有转移指示状态变更，例如在进入状态时进行退出动作：在退出状态时进行输入动作：依赖于当前状态和输入条件进行转移动作等。为建立该专用于目标应用程序高光状态的状态机模型，本实施例包括以下步骤：

S100：于一智能终端内运行一目标应用程序，搜集目标应用程序的交互界面集，其中交互界面集包括目标应用程序的交互状态s

智能终端内可运行有目标应用程序，例如游戏应用程序，更具体地如FPS游戏，当目标应用程序运行时，会在主要的几个交互界面内切换，这些交互界面组成了交互界面集。例如刚进入目标应用程序后的主界面、界面与界面跳转时的加载界面、游戏应用程序的游戏大厅界面等。每一交互界面均表示了在该界面下，目标应用程序的交互状态s

S200：计算交互界面集内每一交互状态的跳转路径，以及基于交互状态s

参阅图2，以游戏应用程序为例，其主要的交互状态包括：大厅状态、加载状态、游戏中状态及游戏结束状态，其中图2所示的每个实线箭头表示一个交互状态至另一交互状态的可转移，即表示实线连接的两交互状态可互相跳转，而未连接的交互状态，不可互相跳转，从而形成交互界面集的每一交互状态的跳转路径(或拓扑关系)。在该图2中，外层顺时针方向为正常交互状态转移过程，转移概率较高。逆时针为逆向游戏过程，中间的则是游戏状态跳变，这两种情况为非正常流程，所以转移概率较低。因此，在不同观测时刻或观测次数下，一交互状态s

上述实施例中，对于交互状态的确定，可由大量的游戏视频数据采集后分析所得，从而收集游戏应用程序具有的主要状态。

S300：基于交互界面集内每一交互状态在t时刻、观测值为O

继续参阅图2，仍以该游戏应用程序为例，在t时刻、观测值为O

该实施例中所利用的图像识别模型，一方面可用于验证交互状态的确定是否准确，另一方面若在交互状态具有确定性下，可反向地优化图像识别模型，提高图像识别的准确性。

S400：基于交互界面集中初始状态为s

S500：统计形成状态机模型λ＝(A,B,π)。

具有上述配置后，通过建立针对于某一目标应用程序的状态机模型，可用于过滤管控识别结果，也即将游戏图像识别的结果作为状态机模型的输入，输出当前游戏的状态，从而更进一步地判断当前游戏状态是否处于高光时刻，是否需要记录等。换句话说，状态机模型的主要作用是过滤识别的错误结果、判断游戏状态的流转，去除错误抖动，同时在目标应用程序更新后，添加了新场景无法判断状态的情况下，以模型的经验进交互状态的简单预测。状态机模型可以将存在误差的识别结果进行处理，使输出的游戏状态更加稳定，更加准确，使后续根据游戏状态进行的处理更加的精准高效。

更为具体地，通过状态机模型，来分析图像识别模块生成的交互状态的可见序列，预测后续交互状态序列，来过滤一些错误的识别结果，和一些不确定的状态。比如交互状态为大厅时，理论上是需要通过加载状态才能到游戏中状态的，但是存在加载过程太快，识别不到，也可能是识别错误的情况，此时根据状态机模型的预测，状态会在稳定后才会进行转化，这样就更加合理。同理如果在游戏中识别到加载，考虑到游戏中到加载的转移概率更低，所以稳定过程就会更加长，更多次识别到加载才会进行状态转移。

一优选实施例中，计算交互界面集内每一交互状态的跳转路径，以及基于交互状态s

S210：建立状态序列S＝(s

同样以游戏应用程序为例，状态序列S＝{大厅，加载，游戏中，游戏结束}

S220：基于：

计算跳转概率a

对应地，基于交互界面集内每一交互状态在t时刻、观测值为O

S310：建立观测序列O＝(o

在该使用游戏应用程序的实施例中，O＝{大厅

S320：基于：

计算观测概率b

参阅图3，示出了状态序列与观测序列的关系，每一观测序列下，针对每一交互状态，均具有一观测值，进而计算跳转概率a

更进一步地，若数据量较少可能引起状态机模型不具有普适性，则建模方法，还可包括以下步骤：

S600：基于目标应用程序的反复运行，优化状态机模型。

为解决数据量较少时，所产生的交互状态跳转概率存在偏差，所以在完成状态机模型后，可继续收集数据，并通过后续收集的数据与实际效果对状态机模型进行调整。调整过程可反复进行，即循环收集和计算用户习惯，对状态机模型优化。

参阅图4，具有上述状态机模型后，可进一步地对更新后的游戏应用程序进行状态预测，具体包括如下步骤：

S100：于一智能终端内运行一游戏程序，搜集游戏程序的交互界面集，其中交互界面集包括目标应用程序的交互状态s

S200：计算交互界面集内每一交互状态的跳转路径，以及基于交互状态s

S300：基于交互界面集内每一交互状态在t时刻、观测值为O

S400：基于交互界面集中初始状态为s

S500：统计形成状态机模型λ＝(A,B,π)；

S600：于一初始时刻t＝1时，确定游戏程序处于交互状态s

通过统计状态机模型的训练数据中的所有状态值和观测值，可以得到状态序列(S

换句话说，通过状态机模型训练的结果使用可取得当前最优的游戏状态。而其中的初始步骤，即为确定游戏程序处于交互状态s

S700：基于状态机模型，推测后续时刻t时，游戏程序处于交互状态s

步骤S700为递推的过程，通过递推之前的局部路径的最大概率，推断后续时刻t，也即当t＞＝2时，游戏程序处于交互状态s

S800：确定终止时刻T下交互状态的s

找出终止时刻T的最大概率后，可以确定最新识别完成后，交互状态的s

一优选实施例中，于一初始时刻t＝1时，确定游戏程序处于交互状态s

S610：基于：

确定游戏程序处于交互状态s

而基于状态机模型，推测后续时刻t时，游戏程序处于交互状态s

S710：基于：

推测后续时刻t时，游戏程序处于交互状态s

确定终止时刻T下交互状态的s

S810：基于：

确定终止时刻T下交互状态的s

一优选实施例中，游戏状态预测方法还包括以下步骤：

S900：基于：

计算自一交互状态跳转至另一交互状态的转移概率，其中P(S

具体地，通过初始状态概率π

通过转移到其他交互状态的概率的计算，可以判断用户在某一个交互状态下，跳转至下一个交互状态的最佳可能性。

除上述实施例外，本发明还公开了一种基于状态机模型的游戏状态预测系统，包括：搜集模块，于一智能终端内运行一游戏程序，搜集所述游戏程序的交互界面集，其中所述交互界面集包括所述目标应用程序的交互状态s

本发明还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的步骤。

本发明还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的步骤。

智能终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如移动电话、智能电话、笔记本电脑、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、导航装置等等的智能终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。下面，假设终端是智能终端。然而，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。

应当注意的是，本发明的实施例有较佳的实施性，且并非对本发明作任何形式的限制，任何熟悉该领域的技术人员可能利用上述揭示的技术内容变更或修饰为等同的有效实施例，但凡未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何修改或等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。