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[發明專利]基于圖像數據的消息推送方法、設備及計算機存儲介質在審

專利信息
申請號: 201980010277.3 申請日: 2019-11-15
公開(公告)號: CN111684441A 公開(公告)日: 2020-09-18
發明(設計)人: 艾靜雅;柳彤;朱大衛;湯慧秀 申請(專利權)人: 深圳海付移通科技有限公司
主分類號: G06F16/535 分類號: G06F16/535;G06F16/55;G06F16/51;G06F16/58;G06F16/583;G06F16/587
代理公司: 深圳智匯遠見知識產權代理有限公司 44481 代理人: 李雪鵑;李俊
地址: 518057 廣東省深圳*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 圖像 數據 消息 推送 方法 設備 計算機 存儲 介質
【權利要求書】:

1.一種基于圖像數據的消息推送方法,其特征在于,所述方法包括:

獲取當前的場景信息;

基于所述當前的場景信息,從預先建立的映射數據表中,獲取與所述當前的場景信息相匹配的目標圖像數據類;其中,所述映射數據表是根據預設的標簽對圖像數據庫中的圖像進行分類并關聯場景信息所建立的;

根據所述目標圖像數據類的標簽,進行消息推送。

2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:

獲取所述圖像數據庫中的多個圖像;

根據所述預設的標簽對所述圖像數據庫中的圖像進行分類;

獲取每個所述圖像的場景信息;

根據多個所述圖像的分類和對應的所述場景信息,建立所述映射表。

3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,

所述根據所述預設的標簽對所述圖像數據庫中的圖像進行分類,包括:

將每個所述圖像輸入至已訓練的深度學習網絡,以輸出對應標簽;其中,所述深度學習網絡是基于對預先建立對應關系的圖像和所述預設的標簽進行監督學習訓練得到的;

根據輸出的所述對應標簽對所述圖像數據庫中的圖像進行分析,分類生成數據列表。

4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,

所述根據多個所述圖像的分類和對應的場景信息,建立所述映射表:

基于所述數據列表,結合對應的所述場景信息,進行數據鏈接;

根據所述數據列表和所述數據鏈接,建立所述映射數據表。

5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,

所述獲取當前的場景信息,包括:

獲取當前的時間信息;

所述基于所述當前的場景信息,從預先建立的映射數據表中,獲取所述當前的場景信息相匹配的目標圖像數據類,包括:

基于所述當前的時間信息,從預先建立的映射數據表中,獲取所述當前的時間信息相匹配的目標圖像數據類。

6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,

所述獲取當前的場景信息,包括:

獲取當前的位置信息;

所述基于所述當前的場景信息,從預先建立的映射數據表中,獲取所述當前的場景信息相匹配的目標圖像數據類,包括:

基于所述當前的位置信息,從預先建立的映射數據表中,獲取所述當前的位置信息相匹配的目標圖像數據類。

7.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,

所述獲取當前的場景信息,包括:

獲取當前的環境參數信息;

所述基于所述當前的場景信息,從預先建立的映射數據表中,獲取所述當前的場景信息相匹配的目標圖像數據類,包括:

基于所述當前的環境參數信息,從預先建立的映射數據表中,獲取所述當前的環境參數信息相匹配的目標圖像數據類。

8.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,

所述根據所述目標圖像數據類的標簽,進行消息推送,包括:

對所述目標圖像數據類的標簽進行分析后,提取關鍵詞;

擴充所述關鍵詞得到推送消息并進行消息推送。

9.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,

所述獲取所述圖像數據庫中的多個圖像,包括:

獲取客戶端的本地圖像庫中的多個圖像和/或網絡緩存的多個圖像。

10.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,

在所述獲取客戶端的本地圖像庫中的多個圖像和/或網絡緩存的多個圖像之前,還包括:

獲取讀取本地圖像庫的權限和/或讀取上網記錄的權限。

11.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,

在所述獲取當前的場景信息之前,還包括:

獲取進行消息推送的權限。

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