申请/专利权人：成都雀豪机电设备有限公司;青衡

申请日：2021-01-08

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN112843670B

主分类号：A63F13/25

分类号：A63F13/25;A63F13/35;A63F13/52;A63F13/533

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2021.06.15#实质审查的生效;2021.05.28#公开

摘要：本申请实施例提供一种智能棋牌信息提示方法，通过对棋牌区域的视频流信息进行视频图像分析以获得棋牌区域的实时棋牌局面信息，从而根据实时棋牌局面信息和智能棋牌机对应的各个棋牌玩家的移动电子终端所对应的入场配置信息对每个棋牌玩家进行自动信息提示，无需棋牌玩家主动提示，进而提高信息提示精度和效率，同时也避免由于玩家个人因素的影响对所打出棋牌的信息提示准确性降低，造成其他玩家误判的问题。

主权项：1.一种智能棋牌信息提示方法，其特征在于，应用于棋牌系统，所述棋牌系统包括智能棋牌机、第一视频采集装置、信息提示装置、移动电子终端，所述第一视频采集装置位于所述智能棋牌机的棋牌区域上方，所述信息提示装置与所述第一视频采集装置进行通信，所述方法包括：所述信息提示装置获取所述第一视频采集装置采集的所述棋牌区域的视频流信息；所述信息提示装置对所述棋牌区域的视频流信息进行视频图像分析，获得所述棋牌区域的实时棋牌局面信息；所述信息提示装置根据所述实时棋牌局面信息和所述智能棋牌机对应的各个棋牌玩家的移动电子终端所对应的入场配置信息对每个棋牌玩家进行信息提示，其中，所述各个棋牌玩家的移动电子终端所对应的入场配置信息包括棋牌规则配置信息、棋牌方位信息和玩家标识信息；所述对所述棋牌区域的视频流信息进行视频图像分析，获得所述棋牌区域的实时棋牌局面信息的步骤，包括：获取所述棋牌区域的视频流信息所对应的视频帧边界标注区域序列；获取多个视频帧边界标注区域序列对应的视频帧特征信息序列与多个预设棋牌特征对象之间的棋牌特征匹配向量信息，所述棋牌特征匹配向量信息包括多个视频帧特征信息序列与所述多个预设棋牌特征对象之间对应的棋牌特征匹配向量，以及所述棋牌特征匹配向量的棋牌特征变化信息；根据深度学习网络对多个视频帧边界标注区域序列对应的视频帧特征信息序列与多个预设棋牌特征对象之间的棋牌特征匹配向量信息进行分类预测，生成对应的目标预测信息序列，并基于所述目标预测信息序列对所述目标预测信息序列中所指定的每个预测信息对象进行与该预测信息对象对应的提示信息的棋牌局面展示，获得实时棋牌局面信息；所述根据深度学习网络对多个视频帧边界标注区域序列对应的视频帧特征信息序列与多个预设棋牌特征对象之间的棋牌特征匹配向量信息进行分类预测，生成对应的目标预测信息序列的步骤，包括：基于所述棋牌特征匹配向量信息确定所述视频帧特征信息序列分别与所述预设棋牌特征对象之间的匹配特征值，基于所述匹配特征值获取每个所述视频帧特征信息序列的棋牌局面展示特征向量以及每个所述预设棋牌特征对象的棋牌局面展示特征向量，基于每个所述视频帧特征信息序列的棋牌局面展示特征向量，根据第一深度学习网络确定每个所述视频帧特征信息序列的相似视频帧特征信息序列，基于每个所述预设棋牌特征对象的棋牌局面展示特征向量，根据第二深度学习网络确定每个视频帧特征信息序列对应的相似预测信息序列；所述目标预测信息序列包括每个视频帧特征信息序列对应的棋牌特征匹配向量的预设棋牌特征对象、所述相似视频帧特征信息序列对应的棋牌特征匹配向量的预设棋牌特征对象以及每个视频帧特征信息序列的所述相似预测信息序列；其中，所述深度学习网络分别包括所述第一深度学习网络和所述第二深度学习网络，所述第一深度学习网络基于第一训练样本和每个第一训练样本对应的视频帧特征信息序列标签训练获得，所述第二深度学习网络基于第二训练样本和每个第二训练样本对应的预测信息序列标签训练获得。

全文数据：

权利要求：

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