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申请/专利权人：上海千丘智能科技有限公司

摘要：本发明属于虚拟现实领域，提供了关联性交互训练展示方法、系统、设备及存储介质，所述方法通过实时通过第一设备获取第一用户的第一训练意图，基于所述第一训练意图在所述第一设备的互动展示界面提供训练特效A；实时通过第二设备获取第二用户的第二训练意图，基于所述第二训练意图在所述第二设备的互动展示界面提供训练特效B；在所述训练特效A与所述训练特效B之间存在关联时，向所述第一设备的显示界面和所述第二设备的显示界面同步推送训练画面；可以使得两个互联设备同时具有用户的训练交互需求时，基于技能训练意图的关联性，使得两个设备建立统一的训练互动场景，实现两个用户之间的交互训练，有效提升技能训练的效果。

主权项：1.关联性交互训练展示方法，其特征在于，应用于至少两台互动设备，至少两台互动设备包括第一设备和第二设备；所述关联性交互训练展示方法包括以下步骤：实时通过第一设备获取第一用户的第一训练意图，基于所述第一训练意图在所述第一设备的互动展示界面提供训练特效A；实时通过第二设备获取第二用户的第二训练意图，基于所述第二训练意图在所述第二设备的互动展示界面提供训练特效B；在所述训练特效A与所述训练特效B之间存在关联时，向所述第一设备的显示界面和所述第二设备的显示界面同步推送训练画面，所述训练画面为训练特效A和训练特效B的融合画面；所述实时通过第一设备获取第一用户的第一训练意图的步骤包括：当第一设备检测到第一用户触发交互的输入指令时，获取第一用户的图像信息，其中，所述图像信息包括面部表情图像和肢体动作图像；将所述图像信息输入预设的级联神经网络模型进行处理，得到所述第一用户的训练意图；所述级联神经网络模型基于YOLO算法对图像样本集训练得到，在训练过程中，所述级联神经网络模型的输入为图像样本集中标记了交互意图类型的样本图像信息，所述级联神经网络模型的输出为所述样本图像信息的交互意图；所述交互意图包括肢体动作意图、面部表情意图以及手势动作意图；所述基于所述第一训练意图在所述第一设备的互动展示界面提供训练特效A的步骤包括：服务器提取第一训练意图中的关键词；服务器基于所述关键词在特效数据库中进行搜索，获得与所述关键词相匹配的至少两个训练特效；第一设备在接收所述服务器发送的至少两个训练特效时，将所述至少两个训练特效在互动展示界面进行展示；基于所述第一训练意图在所述第一设备的互动展示界面提供训练特效A的步骤还包括：根据针对所述至少两个训练特效的操作手势，对所述至少两个训练特效执行选择操作；或者，根据针对所述至少两个训练特效的点击操作；将选择操作或者点击操作所确定的训练特效作为训练特效A进行展示；所述在所述训练特效A与所述训练特效B之间存在关联时，向所述第一设备的显示界面和所述第二设备的显示界面同步推送训练画面的步骤包括：服务器在接收训练特效A和训练特效B时，基于训练特效A生成多个场景A；以及基于训练特效B生成多个场景B；在所述多个场景A与所述多个场景B存在相同场景时，则确定所述训练特效A和训练特效B之间存在关联；将训练特效A和训练特效B在所述相同场景中的融合渲染效果在第一设备和第二设备中进行同步的输出展示。

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