[发明专利]目标对象的确定方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种目标对象的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

采集当前游戏场景中的指定数据，其中，所述指定数据包括所述当前游戏场景中的备选对象的对象数据，以及所述当前游戏场景的环境数据；所述环境数据包括：所述当前游戏场景的场景数据和/或受控虚拟对象的对象数据；所述受控虚拟对象与所述备选对象处于同一游戏对局；

从预设的特征集合中，查找所述指定数据中至少部分数据的第一特征；如果所述指定数据中存在尚未查找到第一特征的剩余数据，将所述剩余数据输入至预设的神经网络模型中，输出所述剩余数据对应的第二特征；

从所述第一特征和所述第二特征中确定所述备选对象的对象数据对应的对象特征，以及所述环境数据对应的环境特征；基于所述环境特征与所述对象特征之间的匹配程度，从所述备选对象中确定目标对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征集合中包括：多种对象数据，以及与每种所述对象数据对应的对象特征；所述对象特征通过下述方式得到：将每种所述对象数据输入至所述神经网络模型中，输出所述对象数据对应的对象特征；

和/或，所述特征集合中包括：多种环境数据，以及与每种所述环境数据对应的环境特征；所述环境特征通过下述方式得到：将每种所述环境数据输入至所述神经网络模型中，输出所述环境数据对应的环境特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型包括第一子网络和第二子网络；所述第一子网络用于输入所述对象数据，输出所述对象数据的对象特征；所述第二子网络用于输入所述环境数据，输出所述环境数据的环境特征；

所述如果所述指定数据中存在尚未查找到第一特征的剩余数据，将所述剩余数据输入至预设的神经网络模型中，输出所述剩余数据对应的第二特征的步骤，包括：

如果所述指定数据中存在尚未查找到第一特征的剩余数据，确定所述剩余数据属于所述对象数据或所述环境数据；

如果所述剩余数据属于所述对象数据，将所述剩余数据输入至所述第一子网络，输出所述剩余数据对应的对象特征，将所述剩余数据对应的对象特征作为所述第二特征；

如果所述剩余数据属于所述环境数据，将所述剩余数据输入至所述第二子网络，输出所述剩余数据对应的环境特征，将所述剩余数据对应的环境特征作为所述第二特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从预设的特征集合中，查找所述指定数据中至少部分数据的第一特征；如果所述指定数据中存在尚未查找到第一特征的剩余数据，将所述剩余数据输入至预设的神经网络模型中，输出所述剩余数据对应的第二特征的步骤，包括：

从预设的特征集合中，查找所述备选对象的对象数据对应的对象特征，将所述对象特征作为所述第一特征；

将所述环境数据输入至所述神经网络模型中，输出所述环境数据对应的环境特征，将所述环境特征作为所述第二特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型通过下述方式训练得到：

从历史对局记录中查找所述备选对象的受击时刻；

从所述历史对局记录中采集所述受击时刻之前指定时长内，所述备选对象的对象样本数据和环境样本数据；

基于所述对象样本数据和所述环境样本数据，生成训练数据；其中，所述训练数据中，所述对象样本数据和所述环境样本数据的样本标签用于指示：受击的备选对象；

基于所述训练数据训练所述神经网络模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型包括第一子网络、第二子网络和相似度计算网络；所述基于所述训练数据训练所述神经网络模型的步骤，包括：

将所述对象样本数据输入至所述第一子网络，输出第一中间结果；

将所述环境样本数据输入至所述第二子网络，输出第二中间结果；

将所述第一中间结果和所述第二中间结果输入至所述相似度计算网络，输出所述第一中间结果和所述第二中间结果的样本相似度；

基于所述样本相似度、所述样本标签、以及预设的损失函数，训练所述神经网络模型。