[發(fā)明專利]數(shù)字圖像生成排版系統(tǒng)和方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210410249.4
• 申請日: 2022-04-19
• 公開（公告）號: CN114510591B
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 高敏
• 申請（專利權(quán)）人: 京友科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/535
• 分類號: G06F16/535;G06F16/55;G06F16/951;G06N3/04;G06T11/60
• 代理公司: 深圳鍇權(quán)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44825
• 代理人: 張巍

1.數(shù)字圖像生成排版系統(tǒng)，其特征在于，包括：云端數(shù)據(jù)庫（3），用于建立數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)提供至各數(shù)字網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，存儲數(shù)字圖像數(shù)據(jù)；用戶登錄系統(tǒng)（2），用于用戶登錄系統(tǒng)控制使用；主控模塊（1），是系統(tǒng)的總控制端，用于分析用戶種群進(jìn)行用戶分類，并執(zhí)行命令供下級模塊執(zhí)行；圖像采集單元（4），用于獲取提供的所述數(shù)字圖像，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲確認(rèn)所述數(shù)字圖像的實用等級；檢索單元（5），用于檢索所述用戶的當(dāng)前數(shù)字圖像的使用頻率；分類單元（6），用于參考分類后的圖像元素數(shù)據(jù)設(shè)定排版閾值；評估模塊（7），用于分析所述圖像元素數(shù)據(jù)并自動進(jìn)行排版，所述主控模塊（1）中部署有下級子模塊，包括：請求單元（101），供用戶使用，用于請求登錄系統(tǒng)；匹配單元（102），用于匹配用戶存儲于云端數(shù)據(jù)庫（3）中的數(shù)字圖像素材；確認(rèn)單元（103），用于用戶確認(rèn)匹配單元（102）所匹配的用戶數(shù)據(jù)信息是否有誤，所述云端數(shù)據(jù)庫（3）由下列子模塊進(jìn)行所述數(shù)字圖像接收，包括：授權(quán)單元（501），用于授權(quán)所述數(shù)字網(wǎng)絡(luò)登錄系統(tǒng)權(quán)限與云端數(shù)據(jù)庫（3）中用戶建立連接并進(jìn)行用戶分類；追蹤單元（502），用于周期性篩查圖像采集單元（4）中采集的所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)出現(xiàn)頻率，并對過去數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)出處理；傳輸單元（503），用于云端數(shù)據(jù)庫（3）獲取或上傳所述數(shù)字圖像數(shù)據(jù)，所述評估模塊（7）有以下子模塊組成，包括：判定單元（703），用于利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別器進(jìn)行圖像評分；分析單元（702），用于判定基于排版閾值評價評分網(wǎng)絡(luò)模型的輸出評分結(jié)果是否預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)；排版單元（701），用于對生成的圖像類別和圖像尺寸進(jìn)行分析，確定所述數(shù)字圖像的排版結(jié)果，所述云端數(shù)據(jù)庫（3）接收評估模塊（7）所述排版結(jié)果，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成數(shù)字圖像生成器，自動對所述用戶提供的素材進(jìn)行排版制作，并生成數(shù)字圖形；所述數(shù)字圖像生成排版系統(tǒng)的實施方法，包括以下步驟：Step101：利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲追蹤，根據(jù)數(shù)字圖像的實用度判斷用戶的使用頻率；Step102：參照用戶喜好和用戶使用頻率進(jìn)行用戶分類；Step103：根據(jù)分類組別獲取至少一個數(shù)字圖像，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別器進(jìn)行圖像評分；Step104：獲取構(gòu)成目標(biāo)圖像的圖像數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)構(gòu)成至少一個圖像圖層；Step105：根據(jù)至少一張圖像圖層進(jìn)行圖像元素類別分類；Step106：對生成的圖像類別進(jìn)行分析，自動對用戶提供的素材進(jìn)行排版制作；所述步驟Step102和Step103包括以下步驟：獲取用戶信息，構(gòu)成目標(biāo)圖像的圖像數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)確定至少一個分類圖層組別；根據(jù)所述分類圖層組別的初始狀態(tài)得到初始排版圖像狀態(tài)，并將所述初始排版圖像狀態(tài)輸入至所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別器進(jìn)行圖像評分；所述步驟Step103、104中通過所述用戶的使用頻率采集樣本圖像，并獲取樣本圖像的標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)，作為樣本圖像的分?jǐn)?shù)標(biāo)簽構(gòu)成所述圖像圖層，所述步驟Step105中通過所述圖像圖層獲取測試圖像，并對所述測試圖像進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)的排版圖層提取； 根據(jù)所述測試圖像排版圖層的當(dāng)前位置確定測試圖像的當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行圖像元素類別分類，并輸入至強(qiáng)化排版模型，得到測試圖像的目標(biāo)圖層，所述步驟Step106中實時采集評分網(wǎng)絡(luò)模型的輸出結(jié)果與樣本圖像的所述分?jǐn)?shù)標(biāo)簽之間的關(guān)系，對所述評分網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練，并輸出排版結(jié)果相關(guān)數(shù)據(jù)存儲至云端數(shù)據(jù)庫（3）；若所述輸出排版結(jié)果不符合當(dāng)前用戶預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)，則將當(dāng)前圖像狀態(tài)返回，得到由所述強(qiáng)化排版模型確定的下一圖像排版狀態(tài)，并重新進(jìn)行排版。