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发明专利
已授权
一种电子竞技游戏数据获取方法
📄 申请号:CN201910526046.X
📄 发布日:2026/06/16
著录项目信息
申请日
2019-06-18
公开号
CN110152301A
公开日
2019-08-23
申请人
金陵科技学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
A63F13_70
IPC 分类号
A63F13_70
,
G06N3_04
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
游戏数据采集
游戏数据采集
数据处理与分析
电子竞技技术
应用场景
电子竞技, 游戏运营, 赛事数据统计, 用户行为分析, 游戏平台开发
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摘要
本发明涉及一种电子竞技关键数据获取方法,属于数据分析领域。该方法实用改进的卷积神经网络结构对视频进行识别,从而得到数据。所述方法包含以下步骤:S1.获取玩家的游戏录像视频文件,格式为.webm;S2.将获得的.webm视频文件格式化为.mp4文件;S3.将.mp4录像视频按每2秒每帧进行读取且保存至数据库,并测定数量;S4.利用卷积神经网络算法预测游戏中角色的坐标位置;S5.将获取的坐标相关数据存入数据库;S6.通过javaWeb程序显示二维坐标的热力图。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
一种基于兴趣点采集的城市功能区识别方法、服务器及存储介质
当前第 / 件
基于SFT-ALS的时间序列粉丝涨幅预测方法
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201910526046X · 金陵科技学院
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