[發(fā)明專利]應(yīng)用程序的交互方法、智能終端及計算機可讀存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810610192.6
• 申請日: 2018-06-13
• 公開（公告）號: CN108803993B
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐暉;鄭斌
• 申請（專利權(quán)）人: 南昌黑鯊科技有限公司
• 主分類號: A63F13/85
• 分類號: A63F13/85;A63F13/79;A63F13/77;A63F13/65
• 代理公司: 上海雍灝知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 31368
• 代理人: 沈汶波

本發(fā)明提供了一種應(yīng)用程序的交互方法、智能終端及計算機可讀存儲介質(zhì)。應(yīng)用程序的交互方法，包括以下步驟：S100：分析運行所述應(yīng)用程序的智能終端的顯示界面；S200：識別所述顯示界面內(nèi)的程序內(nèi)容；S300：基于所述程序內(nèi)容構(gòu)建內(nèi)容模型；S400：當運行所述應(yīng)用程序識別到符合所述內(nèi)容模型的所述顯示界面內(nèi)的指定顯示內(nèi)容時，后臺激活對所述顯示界面的錄制；S500：存儲對所述顯示界面的錄制形成的錄制文件。采用上述技術(shù)方案后，根據(jù)數(shù)據(jù)訓練所得的樣本，在運行應(yīng)用程序時，智能終端將智能地識別娛樂類應(yīng)用程序是否出現(xiàn)用戶希望保存的顯示內(nèi)容，并根據(jù)識別結(jié)果，自動開啟錄屏模式，保存這些“高光時刻”。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及智能控制領(lǐng)域，尤其涉及一種應(yīng)用程序的交互方法、智能終端及計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著智能終端的普及和安裝在智能設(shè)備上的娛樂類應(yīng)用程序，如游戲等的火熱，人們的娛樂生活也得到了極大的豐富，越來越多的游戲內(nèi)容對智能終端的配置要求越來越高，同時，用戶在游戲過程中對游戲的專注度也越來越高。比如，用戶在體驗一些競技類游戲時，希望與智能終端的交互可以更加智能化，與當前運行的游戲應(yīng)用可以匹配。例如，當用戶運行一游戲類或娛樂類的應(yīng)用時，在進行擊殺、刷新高分、被擊殺、成功完成任務(wù)的“高光時刻”時，通常在應(yīng)用程序內(nèi)將顯示亮光等變化顯示內(nèi)容，或是播放不同的聲音等變化顯示音頻的方式來突出這一瞬間。但該瞬間在接收完畢后，想要再次回味，卻由于轉(zhuǎn)瞬即逝而無法追回。

為解決上述問題，不少用戶在自身操作娛樂類應(yīng)用程序時，開啟全程錄制的功能，并對錄制后的視頻文件進行剪輯，以求獲取上述“高光時刻”的表現(xiàn)。對此，將花費大量的后期時間和后期精力，且各類“高光時刻”出現(xiàn)的頻次較少，需要用戶對每次操作都全程錄制，操作極其繁瑣。

因此，需要一種針對應(yīng)用程序，尤其是游戲類應(yīng)用程序的顯示內(nèi)容，實時判斷出“高光時刻”產(chǎn)生后，自動地將“高光時刻”甚至產(chǎn)生“高光時刻”的前后時刻都進行錄制，無需用戶的操作，并可根據(jù)用戶需求保存及美化，節(jié)省了大量的時間和人力。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服上述技術(shù)缺陷，本發(fā)明的目的在于提供一種應(yīng)用程序的交互方法、智能終端及計算機可讀存儲介質(zhì)，在應(yīng)用程序側(cè)無需變化，根據(jù)數(shù)據(jù)訓練所得的樣本，在運行應(yīng)用程序時，智能終端將智能地識別娛樂類應(yīng)用程序是否出現(xiàn)用戶希望保存的顯示內(nèi)容，并根據(jù)識別結(jié)果，自動開啟錄屏模式，保存這些“高光時刻”。

本發(fā)明公開了一種應(yīng)用程序的交互方法，包括以下步驟：

S100：分析運行所述應(yīng)用程序的智能終端的顯示界面；

S200：識別所述顯示界面內(nèi)的程序內(nèi)容；

S300：基于所述程序內(nèi)容構(gòu)建內(nèi)容模型；

S400：當運行所述應(yīng)用程序識別到符合所述內(nèi)容模型的所述顯示界面內(nèi)的指定顯示內(nèi)容時，后臺激活對所述顯示界面的錄制；

S500：存儲對所述顯示界面的錄制形成的錄制文件。

優(yōu)選地，識別所述顯示界面內(nèi)的程序內(nèi)容的步驟S200包括：

S210：創(chuàng)建一初始模型架構(gòu)；

S220：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練所述初始模型架構(gòu)；

S230：固化所述初始模型架構(gòu)，形成推演模型。

優(yōu)選地，固化所述初始模型架構(gòu)，形成推演模型的步驟S230后，還包括：

S240：移植所述推演模型至所述智能終端內(nèi)；

S250：針對所述推演模型內(nèi)的剪枝模型，適配形成輸入節(jié)點和輸出節(jié)點；

S260：向所述推演模型輸入程序內(nèi)容，形成推演結(jié)論；