[發明專利]一種基于廣告字樣檢測的廣告定位方法在審
| 申請號： | 201810058412.9 | 申請日： | 2018-01-24 |
| 公開（公告）號： | CN108182420A | 公開（公告）日： | 2018-06-19 |
| 發明（設計）人： | 陳孟孟 | 申請（專利權）人： | 北京中科火眼科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 100000 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 廣告 字樣 單幀檢測 檢測 廣告片段 初始訓練樣本 卷積神經網絡 視頻幀集合 定位結果 先驗知識 訓練樣本 應用需求 準確定位 訓練集 幀處理 濾除 誤檢 整合 視頻 保證 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于廣告字樣檢測的廣告定位方法，其特征在于：包括以下步驟：
(1)收集包含廣告字樣的初始訓練樣本數據，通過自動化樣本生成模塊擴充訓練集，生成擴充后訓練樣本；
(2)將步驟(1)中生成的擴充后訓練樣本進行深度卷積神經網絡訓練，生成廣告字樣檢測模型；
(3)對播出視頻進行抽幀處理，提取視頻中的圖像幀，得到播出視頻幀集合；
(4)對步驟(3)中得到的播出視頻幀集合中的每一幀進行廣告字樣檢測，得到初始的單幀檢測結果；
(5)利用先驗知識濾除誤檢，得到最終的單幀檢測結果；
(6)整合單幀檢測結果，同時加入生存周期時序約束，得到最終的廣告片段定位結果。
2.根據權利要求1所述的一種基于廣告字樣檢測的廣告定位方法，其特征在于:所述步驟(1)在自動化生成樣本時包括“廣告”兩字字樣大小的調整，“廣告”兩字間距的調整以及“廣告”兩字字樣透明度的調整。
3.根據權利要求1所述的一種基于廣告字樣檢測的廣告定位方法，其特征在于:所述步驟(2)中深度卷積神經網絡采用基于深度學習的物體識別算法。
4.根據權利要求1所述的一種基于廣告字樣檢測的廣告定位方法，其特征在于:所述步驟(5)中的先驗知識包括“廣”和“告”兩字一定一同出現、“廣”和“告”兩字中間間隔不會超過一定閾值以及“廣”和“告”兩字旁邊通常沒有其他文字。
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