[發明專利]一種數據處理方法和相關裝置

有效

• 申請號: 202110506843.9
• 申請日: 2021-05-10
• 公開（公告）號: CN112990236B
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 黃超;周洪斌;嚴明
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62;A63F13/55;A63F13/67;A63F13/837
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 常忠良

本申請實施例公開了一種數據處理方法，所述方法包括：確定第一顯示圖像對應的第一圖像特征和第一對象特征，基于該特征與樣本圖像序列中樣本圖像的樣本圖像特征和樣本對象特征進行圖像匹配，樣本圖像序列包括的樣本圖像用于標識執行應用程序完成目標功能的過程；根據匹配的樣本圖像所關聯的操作參數對被控對象進行控制。處理設備基于多個數據維度進行圖像匹配，精準的找到與當前顯示圖像較為匹配的樣本圖像，并基于該樣本圖像關聯的操作參數控制該顯示圖像中的被控對象，從而使該被控對象能夠自動執行應用程序完成目標功能所需的操作，在無需大量訓練數據進行模型訓練的前提下實現應用程序的自動化，降低了自動化實現難度，提高了自動化效率。

技術領域

本申請涉及數據處理領域，特別是涉及一種數據處理方法和相關裝置。

背景技術

計算機設備中可以部署各類應用程序為用戶提供服務。在一些應用場景中，需要對應用程序進行自動化實施，以實現應用場景下應用程序所需的功能，例如漏洞測試、人機交互等。

為了提供自動化實施應用程序的功能，相關技術中主要采用基于強化學習訓練用于游戲自動化的人工智能模型，訓練完成后，借助該模型實現對應用程序的自動化實施。

然而，該方案首先需要人工定義獎勵函數，并基于強化學習算法優化模型參數，逐步完成模型訓練。該相關技術不僅需要收集大量的訓練數據，而且訓練周期很長，很難在短時間完成模型訓練。

發明內容

為了解決上述技術問題，本申請提供了一種數據處理方法，處理設備可以使被控對象能夠自動執行應用程序完成目標功能所需的操作，在無需大量訓練數據進行模型訓練的前提下實現應用程序的自動化，降低了自動化實現難度，提高了自動化效率。

本申請實施例公開了如下技術方案：

第一方面，本申請實施例公開了一種數據處理方法，所述方法包括：

獲取啟動應用程序后的第一顯示圖像；

確定所述第一顯示圖像對應的第一圖像特征和第一對象特征，所述第一對象特征用于標識所述第一顯示圖像中被控對象的位置；

基于所述第一圖像特征和所述第一對象特征，與樣本圖像序列中樣本圖像的樣本圖像特征和樣本對象特征進行圖像匹配，所述樣本圖像序列包括的樣本圖像用于標識執行所述應用程序完成目標功能的過程；

若根據圖像匹配結果確定所述第一顯示圖像與所述樣本圖像序列中的第一樣本圖像匹配，根據所述第一樣本圖像所關聯的操作參數對所述被控對象進行控制。

第二方面，本申請實施例公開了一種數據處理裝置，所述裝置包括獲取單元、第一確定單元、第一匹配單元和第一控制單元：

所述獲取單元，用于獲取啟動應用程序后的第一顯示圖像；

所述第一確定單元，用于確定所述第一顯示圖像對應的第一圖像特征和第一對象特征，所述第一對象特征用于標識所述第一顯示圖像中被控對象的位置；

所述第一匹配單元，用于基于所述第一圖像特征和所述第一對象特征，與樣本圖像序列中樣本圖像的樣本圖像特征和樣本對象特征進行圖像匹配，所述樣本圖像序列包括的樣本圖像用于標識執行所述應用程序完成目標功能的過程；

所述第一控制單元，用于若根據圖像匹配結果確定所述第一顯示圖像與所述樣本圖像序列中的第一樣本圖像匹配，根據所述第一樣本圖像所關聯的操作參數對所述被控對象進行控制。

第三方面，本申請實施例公開了一種計算機設備，所述設備包括處理器以及存儲器：

所述存儲器用于存儲程序代碼，并將所述程序代碼傳輸給所述處理器；

所述處理器用于根據所述程序代碼中的指令執行第一方面中所述的數據處理方法。