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申请/专利权人：北京瑞迪欧文化传播有限责任公司

摘要：本申请公开了一种跨平台的多屏互动方法，涉及多媒体数据播放技术领域，解决了现有的多屏互动中的互动方式过于繁琐，且不能进行实时互动，而导致的参与者观体验较差的问题；步骤一：获取活动终端的活动终端信息和互动终端的互动终端信息；步骤二：生成实时三维模型；步骤三：通过模拟模型得到活动模拟音频；步骤四：通过阈值生成模型得到互动终端对应的音频阈值；步骤五：根据活动模拟音频和与其对应的互动采集音频得到的音频相似度，根据音频相似度设置参与条件一；根据互动采集动作生成参与条件二；步骤六：基于参与条件一和参与条件二判断该互动终端是否参与该活动；本申请通过判断互动终端实时互动情况，认定该互动终端是否参与该活动。

主权项：1.一种跨平台的多屏互动方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取活动终端的活动终端信息和若干互动终端的互动终端信息；其中，活动终端信息包括活动终端位置、活动内容、活动音频信息；互动终端信息包括互动终端位置、互动采集音频、互动采集动作；步骤二：基于活动终端位置和若干互动终端位置建立三维模型，并将若干实时的互动终端位置标记在三维模型中生成实时三维模型；步骤三：识别获取活动终端位置、活动音频信息和互动终端位置，并将其整合成输入数据，输入模拟模型，得到活动模拟音频；其中，模拟模型通过人工智能模型训练得到，活动音频信息包括互动关键词以及其对应的音频长度和输出音量；所述模拟模型通过人工智能模型训练得到，包括：将若干组历史数据中的活动终端位置和其对应的活动音频信息，以及互动终端位置与其对应的互动采集音频，整合成训练数据，对人工智能模型进行训练；输入活动音频信息、活动终端位置和互动终端位置，得到互动终端对应的活动模拟音频；通过模型输入数据和模型输出数据训练人工智能模型，得到模拟模型；其中，人工智能模型包括BP神经网络模型或者RBF神经网络模型；步骤四：将活动终端信息、互动终端信息和实时三维模型进行整理输入阈值生成模型，获得互动终端对应的音频阈值；其中，阈值生成模型通过人工智能模型训练得到；所述阈值生成模型通过人工智能模型训练得到，包括：识别获取活动终端信息中的互动关键词对应的音频长度和输出音量，并将其进行整合成固有因子；通过实时三维模型获取该互动终端与活动终端的距离，以及该互动终端到活动终端之间的其他互动终端的数量，并将其整合成实时可变因子；将若干固有因子和实时可变因子和相应互动终端对应的互动采集音频，以及活动音频信息整合成训练数据，对人工智能模型进行训练；并将若干固有因子和实时可变因子和相应互动终端对应的互动采集音频，以及活动音频信息整合成实验数据，输入训练后的人工智能模型，输出音频阈值；并根据输出的音频阈值对训练后的人工智能模型的参数进行调整，最终得到阈值生成模型；通过模型输入数据和模型输出数据训练人工智能模型，得到阈值生成模型；其中，人工智能模型包括BP神经网络模型或者RBF神经网络模型；步骤五：基于活动模拟音频和与其对应的互动采集音频处理得到的音频相似度，并基于音频相似度设置参与条件一；以及，判断互动终端是否产生互动采集动作，并生成参与条件二；所述基于音频相似度设置参与条件一，包括：判断音频相似度是否大于等于音频阈值；是，则将参与条件一的数值设置为“1”；否，则判断与互动终端距离最近的其他互动终端的音频相似度与该音频相似度的差值是否小于等于差值阈值；当所述差值小于等于差值阈值时，则将参与条件一的数值设置为“1”；否则，则将参与条件一的数值设置为“0”；步骤六：基于参与条件一和参与条件二判断该互动终端是否参与该活动。

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