标签关系建立方法、装置、系统、介质与计算机程序产品制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种标签关系建立方法、装置、系统、介质与计算机程序产品，该方法包括：确定采样单元，并将所述采样单元分布在目标场景区域上；确定每个所述采样单元对应的模型集合；针对每一所述模型集合，确定模型之间的位置关系，以及每个模型的标签，并根据所述位置关系生成所述标签之间的联系数据，所述位置关系包括相邻位置关系和相交位置关系，所述联系数据包括由所述相邻位置关系得到的相邻联系数据和由所述相交位置关系得到的相交联系数据；根据所有模型集合对应的联系数据，建立标签关系；本发明专利技术能够从目标场景区域中自动挖掘标签之间的关系，避免了人工主观因素的影响，提高了标签关系的准确性及全面性。提高了标签关系的准确性及全面性。提高了标签关系的准确性及全面性。

【技术实现步骤摘要】
标签关系建立方法、装置、系统、介质与计算机程序产品


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及标签关系建立方法、装置、系统、介质与计算机程序产品。

技术介绍

[0002]场景中的不同物品之间的摆放位置往往具有联系性，例如椅子通常摆放在桌子旁，杯子摆放在桌子上，枕头摆放在床上。针对不同类别的物体建立联系，即建立标签关系，应用于构建游戏场景时，能够有效提高开发效率。
[0003]目前，这种标签关系的构建依赖于人工手动完成，即在构建场景时，手动设置场景中每个物件模型与其他模型的关系。这种人工建立标签关系的方式受限于个人主观因素、知识水平的影响，容易造成本该相伴出现的模型没有相伴出现，或遗漏建立某个模型的关系的情况，导致标签关系的准确性及全面性无法保证。
[0004]因此，如何提高标签关系的准确性及全面性，是急需解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要目的在于提出一种标签关系建立方法、装置、系统、介质与计算机程序产品，旨在解决如何构建标签关系的准确性及全面性的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供一种标签关系建立方法，所述标签关系建立方法包括如下步骤：
[0007]确定采样单元，并将所述采样单元分布在目标场景区域上；
[0008]确定每个所述采样单元对应的模型集合；
[0009]针对每一所述模型集合，确定模型之间的位置关系，以及每个模型的标签，并根据所述位置关系生成所述标签之间的联系数据，所述位置关系包括相邻位置关系和相交位置关系，所述联系数据包括由所述相邻位置关系得到的相邻联系数据和由所述相交位置关系得到的相交联系数据；
[0010]根据所有模型集合对应的联系数据，建立标签关系。
[0011]可选地，确定每个所述采样单元对应的模型集合的步骤包括：
[0012]采集每个所述采样单元对应位置的模型，确定每个所述采样单元对应的模型预集合；
[0013]对所述模型预集合中的模型进行过滤，确定每个所述采样单元对应的模型集合。
[0014]可选地，确定模型之间的位置关系的步骤包括：
[0015]根据所述模型集合对应的采样单元，确定所述模型集合中模型之间的位置关系为所述相邻位置关系；
[0016]获取所述模型集合中每个模型对应的边界框，根据所述边界框确定所述模型集合中模型之间的位置关系为所述相交位置关系。
[0017]可选地，根据所述边界框确定所述模型集合中模型之间的位置关系为所述相交位
置关系的步骤包括：
[0018]根据预设放大倍数对所述边界框进行放大，并判断放大后的边界框是否存在相交；
[0019]若放大后的边界框存在相交，则确定放大后的边界框对应的模型之间的位置关系为所述相交位置关系。
[0020]可选地，根据所有模型集合对应的联系数据，建立标签关系的步骤包括：
[0021]根据所有模型集合对应的联系数据确定频繁项集；
[0022]根据所述频繁项集建立标签关系。
[0023]可选地，频繁项集包括由所述相邻联系数据确定的相邻频繁项集，所述根据所述频繁项集建立标签关系的步骤包括：
[0024]在所述相邻频繁项集中的标签之间建立邻接性标签关系。
[0025]可选地，频繁项集包括由所述相交联系数据确定的相交频繁项集，所述根据所述频繁项集建立标签关系的步骤包括：
[0026]在所述相交频繁项集中，确定具有顶层置物属性的标签；
[0027]针对每一具有顶层置物属性的标签，在其与其他标签之间建立相交性标签关系。
[0028]可选地，根据所述频繁项集建立标签关系的步骤包括：
[0029]针对不具有顶层置物属性的标签，建立邻接性标签关系。
[0030]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种标签关系建立装置，所述标签关系建立装置包括：
[0031]第一确定模块，用于确定采样单元，并将所述采样单元分布在目标场景区域上；
[0032]第二确定模块，用于确定每个所述采样单元对应的模型集合；
[0033]第三确定模块，用于针对每一所述模型集合，确定模型之间的位置关系，以及每个模型的标签，并根据所述位置关系生成所述标签之间的联系数据，所述位置关系包括相邻位置关系和相交位置关系，所述联系数据包括由所述相邻位置关系得到的相邻联系数据和由所述相交位置关系得到的相交联系数据；
[0034]第四确定模块，用于根据所有模型集合对应的联系数据，建立标签关系。
[0035]进一步地，所述第二确定模块还包括过滤模块，所述过滤模块用于：
[0036]采集每个所述采样单元对应位置的模型，确定每个所述采样单元对应的模型预集合；
[0037]对所述模型预集合中的模型进行过滤，确定每个所述采样单元对应的模型集合。
[0038]进一步地，所述第二确定模块还用于：
[0039]根据所述模型集合对应的采样单元，确定所述模型集合中模型之间的位置关系为所述相邻位置关系；
[0040]获取所述模型集合中每个模型对应的边界框，根据所述边界框确定所述模型集合中模型之间的位置关系为所述相交位置关系。
[0041]进一步地，所述第三确定模块还用于：
[0042]根据预设放大倍数对所述边界框进行放大，并判断放大后的边界框是否存在相交；
[0043]若放大后的边界框存在相交，则确定放大后的边界框对应的模型之间的位置关系
为所述相交位置关系。
[0044]进一步地，所述第四确定模块还用于：
[0045]根据所有模型集合对应的联系数据确定频繁项集；
[0046]根据所述频繁项集建立标签关系。
[0047]进一步地，所述第四确定模块还用于：
[0048]在所述相邻频繁项集中的标签之间建立邻接性标签关系。
[0049]进一步地，所述第四确定模块还用于：
[0050]在所述相交频繁项集中，确定具有顶层置物属性的标签；
[0051]针对每一具有顶层置物属性的标签，在其与其他标签之间建立相交性标签关系。
[0052]进一步地，所述第四确定模块还用于：
[0053]针对不具有顶层置物属性的标签，建立邻接性标签关系。
[0054]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种标签关系建立系统，所述标签关系建立系统包括：存储器、处理器及储存在所述存储器上并可在所述处理器上运行的标签关系建立程序，所述标签关系建立程序被所述处理器执行时实现如上所述的标签关系建立方法的步骤。
[0055]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种介质，所述介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上储存有标签关系建立程序，所述标签关系建立程序被处理器执行时实现如上所述的标签关系建立方法的步骤。
[0056]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括有标签关系建立程序，所述标签关系建本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种标签关系建立方法，其特征在于，所述标签关系建立方法包括如下步骤：确定采样单元，并将所述采样单元分布在目标场景区域上；确定每个所述采样单元对应的模型集合；针对每一所述模型集合，确定模型之间的位置关系，以及每个模型的标签，并根据所述位置关系生成所述标签之间的联系数据，所述位置关系包括相邻位置关系和相交位置关系，所述联系数据包括由所述相邻位置关系得到的相邻联系数据和由所述相交位置关系得到的相交联系数据；根据所有模型集合对应的联系数据，建立标签关系。2.如权利要求1所述的标签关系建立方法，其特征在于，所述确定每个所述采样单元对应的模型集合的步骤包括：采集每个所述采样单元对应位置的模型，确定每个所述采样单元对应的模型预集合；对所述模型预集合中的模型进行过滤，确定每个所述采样单元对应的模型集合。3.如权利要求1所述的标签关系建立方法，其特征在于，所述确定模型之间的位置关系的步骤包括：根据所述模型集合对应的采样单元，确定所述模型集合中模型之间的位置关系为所述相邻位置关系；获取所述模型集合中每个模型对应的边界框，根据所述边界框确定所述模型集合中模型之间的位置关系为所述相交位置关系。4.如权利要求3中所述的标签关系建立方法，其特征在于，所述根据所述边界框确定所述模型集合中模型之间的位置关系为所述相交位置关系的步骤包括：根据预设放大倍数对所述边界框进行放大，并判断放大后的边界框是否存在相交；若放大后的边界框存在相交，则确定放大后的边界框对应的模型之间的位置关系为所述相交位置关系。5.如权利要求1中所述的标签关系建立方法，其特征在于，所述根据所有模型集合对应的联系数据，建立标签关系的步骤包括：根据所有模型集合对应的联系数据确定频繁项集；根据所述频繁项集建立标签关系。6.如权利要求5所述的标签关系建立方法，其特征在于，所述频繁项集包括由所述相邻联系数据确定的相邻频繁项集，所述根据所述频繁项集建立标签关系的步骤包...

【专利技术属性】
技术研发人员：史少桦，
申请(专利权)人：珠海沙盒网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：