CN106202316A - 基于视频的商品信息获取方法及装置 - Google Patents

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CN106202316A CN201610513307.0A CN201610513307A CN106202316A CN 106202316 A CN106202316 A CN 106202316A CN 201610513307 A CN201610513307 A CN 201610513307A CN 106202316 A CN106202316 A CN 106202316A
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焦文明
徐昊
顾思斌
潘柏宇
王冀
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Abstract

本发明涉及基于视频的商品信息获取方法及装置。该方法包括：在播放视频的过程中，若检测到截图操作，则确定截图操作截取的图像；对该图像进行识别处理，以确定该图像包括的物品以及该物品的标签；根据该物品的标签进行搜索，得到搜索结果；对搜索结果进行匹配处理，以从搜索结果中筛选出与该物品匹配的商品信息；显示商品信息。根据本发明的基于视频的商品信息获取方法及装置能够在视频网站推荐的商品信息没有覆盖用户需求的情况下，使用户能够通过截图的方式确定其在视频中感兴趣的物品，并能向用户提供该物品对应的商品信息，从而大大提高了用户获取视频相关商品信息的便捷性。

Description

基于视频的商品信息获取方法及装置
技术领域
本发明涉及信息领域，尤其涉及一种基于视频的商品信息获取方法及装置。
背景技术
“边看边买”指的是在用户观看视频的过程中，向用户推荐与视频内容相关的商品，使用户能够即时获取与视频内容相关的商品信息。为了实现“边看边买”，在现有技术中，由视频网站运营人员预先配置与视频内容相关的商品及商品链接。在这种方式中，观看视频的用户只能被动接受视频网站推荐的商品信息。在视频网站推荐的商品信息没有覆盖用户需求的情况下，用户很难再获取其感兴趣的商品的信息。
发明内容
技术问题
有鉴于此，本发明要解决的技术问题是，在现有的“边看边买”技术中，在视频网站推荐的商品信息没有覆盖用户需求的情况下，用户很难再获取其感兴趣的商品的信息。
解决方案
为了解决上述技术问题，根据本发明的一实施例，提供了一种基于视频的商品信息获取方法，包括：
在播放视频的过程中，若检测到截图操作，则确定所述截图操作截取的图像；
对所述图像进行识别处理，以确定所述图像包括的物品以及所述物品的标签；
根据所述物品的标签进行搜索，得到搜索结果；
对所述搜索结果进行匹配处理，以从所述搜索结果中筛选出与所述物品匹配的商品信息；
显示所述商品信息。
对于上述方法，在一种可能的实现方式中，在播放视频的过程中，若检测到截图操作，则确定所述截图操作截取的图像，具体为：
在播放所述视频的过程中，若检测到所述截图操作，则暂停播放所述视频，并确定所述截图操作截取的所述图像。
对于上述方法，在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
在所述截图操作完成时，继续播放所述视频。
对于上述方法，在一种可能的实现方式中，对所述图像进行识别处理，具体为：通过第一人工神经网络对所述图像进行识别处理；
对所述搜索结果进行匹配处理，具体为：通过第二人工神经网络对所述搜索结果进行匹配处理。
对于上述方法，在一种可能的实现方式中，在通过第一人工神经网络对所述图像进行识别处理之前，所述方法还包括：
将所述第一人工神经网络识别的物品的类别限定为指定类别。
对于上述方法，在一种可能的实现方式中，所述物品的标签包括以下至少一项：
所述图像、所述物品的类别、所述物品的款式、所述物品的颜色和所述物品的花纹。
对于上述方法，在一种可能的实现方式中，在对所述图像进行识别处理，以确定所述图像包括的物品以及所述物品的标签之后，所述方法还包括：
对所述物品进行突出显示；和/或，
显示所述物品的标签。
对于上述方法，在一种可能的实现方式中，在对所述物品进行突出显示之后，在根据所述物品的标签进行搜索之前，所述方法还包括：在检测到用户调整所述图像的范围的情况下，确定调整后的图像；对所述调整后的图像进行识别处理，以确定所述调整后的图像包括的物品以及所述调整后的图像包括的物品的标签；
根据所述物品的标签进行搜索，具体为：根据所述调整后的图像包括的物品的标签进行搜索。
对于上述方法，在一种可能的实现方式中，在对所述物品进行突出显示之后，在根据所述物品的标签进行搜索之前，所述方法还包括：在所述图像包括多个物品的情况下，检测用户从所述多个物品中选择的一个或多个物品；
根据所述物品的标签进行搜索，具体为：根据所述用户选择的一个或多个物品的标签进行搜索。
对于上述方法，在一种可能的实现方式中，在显示所述物品的标签之后，在根据所述物品的标签进行搜索之前，所述方法还包括：在所述物品包括多个标签的情况下，检测用户从所述物品的多个标签中选择的标签；
根据所述物品的标签进行搜索，具体为：根据所述用户选择的标签进行搜索。
对于上述方法，在一种可能的实现方式中，在显示所述物品的标签之后，在根据所述物品的标签进行搜索之前，所述方法还包括：检测用户从预设的多个标签中选择的标签；
根据所述物品的标签进行搜索，具体为：根据所述物品的标签以及所述用户选择的标签进行搜索。
对于上述方法，在一种可能的实现方式中，显示所述商品信息，具体为：
按照所述商品信息的权重由大到小的顺序显示所述商品信息。
对于上述方法，在一种可能的实现方式中，所述商品信息的权重根据以下至少一项确定：
所述商品信息与所述物品的相似度、所述商品信息对应的历史购买量和所述商品信息对应的评分。
为了解决上述技术问题，根据本发明的另一实施例，提供了一种基于视频的商品信息获取装置，包括：
截图模块，用于在播放视频的过程中，若检测到截图操作，则确定所述截图操作截取的图像；
第一识别模块，用于对所述图像进行识别处理，以确定所述图像包括的物品以及所述物品的标签；
搜索模块，用于根据所述物品的标签进行搜索，得到搜索结果；
匹配模块，用于对所述搜索结果进行匹配处理，以从所述搜索结果中筛选出与所述物品匹配的商品信息；
商品信息显示模块，用于显示所述商品信息。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述截图模块具体用于：
在播放所述视频的过程中，若检测到所述截图操作，则暂停播放所述视频，并确定所述截图操作截取的所述图像。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述截图模块还用于：
在所述截图操作完成时，继续播放所述视频。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述第一识别模块具体用于：通过第一人工神经网络对所述图像进行识别处理；
所述匹配模块具体用于：通过第二人工神经网络对所述搜索结果进行匹配处理。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
识别类别限定模块，用于将所述第一人工神经网络识别的物品的类别限定为指定类别。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述物品的标签包括以下至少一项：
所述图像、所述物品的类别、所述物品的款式、所述物品的颜色和所述物品的花纹。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
物品突出显示模块，用于对所述物品进行突出显示；和/或，
标签显示模块，用于显示所述物品的标签。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
图像范围调整模块，用于在检测到用户调整所述图像的范围的情况下，确定调整后的图像；
第二识别模块，用于对所述调整后的图像进行识别处理，以确定所述调整后的图像包括的物品以及所述调整后的图像包括的物品的标签；
所述搜索模块具体用于：根据所述调整后的图像包括的物品的标签进行搜索。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
物品选择模块，用于在所述图像包括多个物品的情况下，检测用户从所述多个物品中选择的一个或多个物品；
所述搜索模块具体用于：根据所述用户选择的一个或多个物品的标签进行搜索。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第一标签选择模块，用于在所述物品包括多个标签的情况下，检测用户从所述物品的多个标签中选择的标签；
所述搜索模块具体用于：根据所述用户选择的标签进行搜索。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第二标签选择模块，用于检测用户从预设的多个标签中选择的标签；
所述搜索模块具体用于：根据所述物品的标签以及所述用户选择的标签进行搜索。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述商品信息显示模块具体用于：
按照所述商品信息的权重由大到小的顺序显示所述商品信息。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述商品信息的权重根据以下至少一项确定：
所述商品信息与所述物品的相似度、所述商品信息对应的历史购买量和所述商品信息对应的评分。
有益效果
通过在播放视频的过程中，检测用户通过截图操作截取的图像，识别该图像中的物品及该物品的标签，根据该物品的标签进行搜索，对搜索结果进行匹配处理，并显示与该物品匹配的商品信息，根据本发明实施例的基于视频的商品信息获取方法及装置能够在视频网站推荐的商品信息没有覆盖用户需求的情况下，使用户能够通过截图的方式确定其在视频中感兴趣的物品，并能向用户提供该物品对应的商品信息，从而大大提高了用户获取视频相关商品信息的便捷性。
根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本发明的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本发明的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本发明的原理。
图1示出根据本发明一实施例的基于视频的商品信息获取方法的实现流程图；
图2示出根据本发明一实施例的基于视频的商品信息获取方法中的第一人工神经网络的示意图；
图3示出根据本发明一实施例的基于视频的商品信息获取方法的一示例性的实现流程图；
图4示出根据本发明一实施例的基于视频的商品信息获取方法的另一示例性的实现流程图；
图5示出根据本发明另一实施例的基于视频的商品信息获取装置的结构框图；
图6示出根据本发明另一实施例的基于视频的商品信息获取装置的一示例性的结构框图；
图7示出本发明的另一个实施例的一种基于视频的商品信息获取设备的结构框图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本发明的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
另外，为了更好的说明本发明，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本发明同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本发明的主旨。
实施例1
图1示出根据本发明一实施例的基于视频的商品信息获取方法的实现流程图。如图1所示，该方法主要包括：
在步骤S101中，在播放视频的过程中，若检测到截图操作，则确定截图操作截取的图像。
作为本发明实施例的一个示例，用户可以通过预先设置在播放器上的截图按钮发起截图操作，或者可以通过触摸滑动指令发起截图操作，在此不作限定。在本发明实施例中，在播放视频的过程中，若用户对当前视频帧中的某一物品感兴趣，则可以发起截图操作，通过截图操作截取其感兴趣的物品的图像。
在步骤S102中，对该图像进行识别处理，以确定该图像包括的物品以及该物品的标签。
该实施例中的物品，可以是用户感兴趣的任何物品，例如服饰或者家具等。物品的标签可以是能够识别该物品的信息，或者表示该物品的属性的信息。例如用户截取的该物品的图像、该物品的类别、该物品的款式、该物品的颜色和该物品的花纹等。
本领域技术人员应理解，现有技术中有各种手段均可实现从图像中识别出物品，并确定与该物品对应的标签，其中，人工神经网络就是这些手段之一。
作为本发明实施例的一个示例，对该图像进行识别处理，具体为：通过第一人工神经网络对该图像进行识别处理。
如本领域技术人员所知，人工神经网络(Artificial Neural Networks，简写为ANNs)是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，并具有自学习和自适应的能力，能够实现模式识别、匹配等功能。
在本示例中，将截取的图像输入第一人工神经网络，由第一人工神经网络对该图像进行识别处理。在这里，第一人工神经网络可以用于识别该图像包括的物品以及该物品的标签。在将该图像输入第一人工神经网络后，第一人工神经网络输出该图像包括的物品以及该物品的标签。
图2示出根据本发明一实施例的基于视频的商品信息获取方法中的第一人工神经网络的示意图。例如，第一人工神经网络的输入可以为图像，第一人工神经网络可以将图像的每个像素转换为三维色彩向量，并对转换得到的三维色彩向量进行识别处理，以输出该图像包括的物品和物品的标签。
需要说明的是，本示例中的第一人工神经网络可以利用现有的人工神经网络技术实现，在此不再对第一人工神经网络的工作原理进行赘述。
在步骤S103中，根据该物品的标签进行搜索，得到搜索结果。
例如，根据该物品的标签进行搜索，可以为根据用户截取的该物品的图像进行搜索；还可以根据该图像和该物品的类别进行搜索；也可以为根据该图像和该物品的款式进行搜索；或者可以为根据该图像、该物品的类别和该物品的款式进行搜索。
在本发明实施例中，根据该物品的标签进行搜索，可以为：根据该物品的标签在任意一个或多个电商网站对应的商品数据库中进行搜索。
在步骤S104中，对搜索结果进行匹配处理，以从搜索结果中筛选出与该物品匹配的商品信息。
本领域技术人员应理解，现有技术中有各种手段均可实现从搜索结果中筛选出与该物品匹配的商品信息，其中，人工神经网络就是这些手段之一。
作为本发明实施例的一个示例，对搜索结果进行匹配处理，具体为：通过第二人工神经网络对搜索结果进行匹配处理。
在本示例中，第二人工神经网络可以用于对该物品与搜索结果进行匹配处理，以确定两者之间的相似度，进而从搜索结果中筛选出与该物品匹配的商品信息。例如，第二神经网络的输入可以是搜索结果的若干张图片和用户截取的该物品的图像，输出结果可以是商品与该物品的相似度。在本示例中，可以将搜索结果中与该物品的相似度大于第一预设值的商品信息确定为与该物品匹配的商品信息，即保留与该物品的相似度大于第一预设值的商品信息，剔除与该物品的相似度小于或等于第一预设值的商品信息。例如，第一预设值可以为80％，在此不作限定。需要说明的是，第一预设值可以根据匹配的商品信息数灵活调整，例如，若通过第二神经网络进行匹配处理得到的与该物品匹配的商品信息数较大，则可以调高第一预设值；若通过第二神经网络进行匹配处理得到的与该物品匹配的商品信息数较小，则可以调低第一预设值。第一预设值还可以根据匹配的精准度需求进行灵活调整，例如，若需要进行强相关匹配，则可以调高第一预设值；若需要进行弱相关匹配，则可以调低第一预设值。
需要说明的是，本发明实施例中的第二人工神经网络可以利用现有的人工神经网络技术实现，在此不再对第二人工神经网络的工作原理进行赘述。
其中，商品信息可以包括商品链接，还可以包括商品名称和/或商品图片。商品信息可以根据运营需求灵活设定，例如，商品信息还可以包括平台信息、商家信息、销售量和/或评论量等，在此不作限定。
在步骤S105中，显示商品信息。
作为本发明实施例的一个示例，显示商品信息可以为：在全屏播放的情况下，从屏幕的左边、右边、上面或者下面弹出商品信息框，以通过该商品信息框显示商品信息。例如，在手机横屏全屏播放的情况下，从屏幕的左边弹出商品信息框。
作为本发明实施例的另一个示例，显示商品信息还可以为：在非全屏播放的情况下，在屏幕中播放窗口以外的位置显示商品信息。在本示例中，可以在用户观看视频时减小对用户的干扰。
作为本发明实施例的一个示例，在播放视频的过程中，若检测到截图操作，则确定截图操作截取的图像，具体为：在播放视频的过程中，若检测到截图操作，则暂停播放视频，并确定截图操作截取的该图像。在本示例中，在播放视频的过程中，若检测到截图操作，则暂停播放视频，由此在用户截图的过程中，能够避免用户错过视频内容，从而提高用户体验。
作为本发明实施例的一个示例，该方法还包括：在截图操作完成时，继续播放视频。在本示例中，在截图操作完成时自动继续播放视频，而无需用户手动控制视频继续播放，从而提高了播放控制的便捷度，提高了用户体验。
图3示出根据本发明一实施例的基于视频的商品信息获取方法的一示例性的实现流程图。如图3所示，该方法包括：
在步骤S301中，在播放视频的过程中，若检测到截图操作，则暂停播放视频，并确定截图操作截取的该图像；
在步骤S302中，在截图操作完成时，继续播放视频；
在步骤S303中，对该图像进行识别处理，以确定该图像包括的物品以及该物品的标签；
在步骤S304中，根据该物品的标签进行搜索，得到搜索结果；
在步骤S305中，对搜索结果进行匹配处理，以从搜索结果中筛选出与该物品匹配的商品信息；
在步骤S306中，显示商品信息。
图4示出根据本发明一实施例的基于视频的商品信息获取方法的另一示例性的实现流程图。如图4所示，该方法包括：
在步骤S401中，在播放视频的过程中，若检测到截图操作，则确定截图操作截取的图像；
在步骤S402中，将第一人工神经网络识别的物品的类别限定为指定类别；
在步骤S403中，通过第一人工神经网络对该图像进行识别处理，以确定该图像包括的物品以及该物品的标签；
在步骤S404中，根据该物品的标签进行搜索，得到搜索结果；
在步骤S405中，通过第二人工神经网络对搜索结果进行匹配处理，以从搜索结果中筛选出与该物品匹配的商品信息；
在步骤S406中，显示商品信息。
作为本发明实施例的一个示例，在通过第一人工神经网络对图像进行识别处理之前，将第一人工神经网络识别的物品的类别限定为指定类别。例如，指定类别可以包括服装和配饰。在本示例中，通过将第一人工神经网络识别的物品的类别限定为指定类别，降低了第一人工神经网络的复杂度，从而提高对图像的识别效率。
需要说明的是，尽管以服装和配饰作为示例介绍了指定类别如上，但本领域技术人员能够理解，本发明应不限于此。事实上，用户完全可根据个人喜好和/或实际应用场景灵活设定指定类别。例如，指定类别还可以为零食饮料或者家具等。
在一种可能的实现方式中，该物品的标签包括以下至少一项：该图像、该物品的类别、该物品的款式、该物品的颜色和该物品的花纹。
例如，物品的类别可以为上衣、裤子、鞋子、包或者项链等，物品的款式可以为衬衫、西服、连衣裙或者牛仔裤等，物品的花纹可以为横条纹、竖条纹、纯色、字母或者圆点等。
在一种可能的实现方式中，在对该图像进行识别处理，以确定该图像包括的物品以及该物品的标签之后，该方法还包括：对该物品进行突出显示；和/或，显示该物品的标签。
作为本发明实施例的一个示例，对该物品进行突出显示可以包括：在该物品所在区域的上方显示预设图标；和/或在视频帧中以动态效果显示该物品。其中，预设图标可以为一个小圆点，在此不作限定。在该物品所在区域的上方显示预设图标可以为：在该物品所在区域的上方以浮动层显示预设图标。在视频帧中以动态效果显示该物品可以为：根据识别出的该物品的边界，对物品进行闪烁显示。在该物品所在区域的上方显示预设图标可以包括：在该物品所在区域的上方以动态效果显示预设图标。其中，动态效果可以包括闪烁效果和/或抖动效果，在此不作限定。
作为本发明实施例的一个示例，显示该物品的标签可以为：在全屏播放的情况下，从屏幕的左边、右边、上面或者下面弹出标签信息框，以通过该标签信息框显示该物品的标签。例如，在手机横屏全屏播放的情况下，从屏幕的左边弹出标签信息框。
作为本发明实施例的另一个示例，显示该物品的标签可以为：在非全屏播放的情况下，在屏幕中播放窗口以外的位置显示该物品的标签。在本示例中，可以在用户观看视频时减小对用户的干扰。
在一种可能的实现方式中，在对该物品进行突出显示之后，在根据该物品的标签进行搜索之前，该方法还包括：在检测到用户调整该图像的范围的情况下，确定调整后的图像；对所述调整后的图像进行识别处理，以确定所述调整后的图像包括的物品以及所述调整后的图像包括的物品的标签；
根据该物品的标签进行搜索，具体为：根据所述调整后的图像包括的物品的标签进行搜索。
由于用户通过第一次的截图操作得到的图像可能不准确，导致第一次截图操作得到的图像中包括其不感兴趣的物品，因此，作为本发明实施例的一个示例，用户可以调整图像的范围，从而通过调整后的图像来确定其感兴趣的物品。
在一种可能的实现方式中，在对该物品进行突出显示之后，在根据该物品的标签进行搜索之前，该方法还包括：在该图像包括多个物品的情况下，检测用户从所述多个物品中选择的一个或多个物品；
根据该物品的标签进行搜索，具体为：根据所述用户选择的一个或多个物品的标签进行搜索。
由于用户通过截图操作得到的图像中可能包括多个物品，而该多个物品不一定都是用户感兴趣的，因此，作为本发明实施例的一个示例，用户可以从该多个物品中选择一个或多个其感兴趣的物品，进而根据用户感兴趣的一个或多个物品的标签进行搜索。例如，用户可以通过点击或者触摸的方式从多个物品中选择一个或多个物品。
在一种可能的实现方式中，在显示该物品的标签之后，在根据该物品的标签进行搜索之前，该方法还包括：在该物品包括多个标签的情况下，检测用户从该物品的多个标签中选择的标签；
根据该物品的标签进行搜索，具体为：根据所述用户选择的标签进行搜索。
作为本发明实施例的一个示例，用户可以从识别出的该物品的多个标签中选择一个或多个其感兴趣的标签，进而根据用户感兴趣的标签搜索，得到搜索结果。
在一种可能的实现方式中，在显示该物品的标签之后，在根据该物品的标签进行搜索之前，该方法还包括：检测用户从预设的多个标签中选择的标签；
根据该物品的标签进行搜索，具体为：根据该物品的标签以及用户选择的标签进行搜索。
作为本发明实施例的一个示例，可以预设多个用户可能感兴趣的标签，并在检测到截图操作后，显示预设的多个标签，并检测用户从预设的多个标签中选择的标签，在搜索时，根据识别出的该物品的标签以及用户选择的标签进行搜索。
在一种可能的实现方式中，显示商品信息，具体为：按照商品信息的权重由大到小的顺序显示商品信息。在该实现方式中，可以按照权重对商品信息进行排序，以方便在前端应用时，根据不同的运营需求来展现商品。
在一种可能的实现方式中，商品信息的权重根据以下至少一项确定：商品信息与该物品的相似度、商品信息对应的历史购买量和商品信息对应的评分。
作为本发明实施例的一个示例，还可以结合店铺等级和/或店铺认证信息来确定商品信息的权重。
这样，通过在播放视频的过程中，检测用户通过截图操作截取的图像，识别该图像中的物品及该物品的标签，根据该物品的标签进行搜索，对搜索结果进行匹配处理，并显示与该物品匹配的商品信息，根据本发明实施例的基于视频的商品信息获取方法能够在视频网站推荐的商品信息没有覆盖用户需求的情况下，使用户能够通过截图的方式确定其在视频中感兴趣的物品，并能向用户提供该物品对应的商品信息，从而大大提高了用户获取视频相关商品信息的便捷性。
实施例2
图5示出根据本发明另一实施例的基于视频的商品信息获取装置的结构框图。该装置可以用于运行图1、3或4所示的基于视频的商品信息获取方法。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。
如图5所示，该装置包括：截图模块501，用于在播放视频的过程中，若检测到截图操作，则确定所述截图操作截取的图像；第一识别模块502，用于对所述图像进行识别处理，以确定所述图像包括的物品以及所述物品的标签；搜索模块503，用于根据所述物品的标签进行搜索，得到搜索结果；匹配模块504，用于对所述搜索结果进行匹配处理，以从所述搜索结果中筛选出与所述物品匹配的商品信息；商品信息显示模块505，用于显示所述商品信息。
图6示出根据本发明另一实施例的基于视频的商品信息获取装置的一示例性的结构框图。图6中标号与图5相同的组件具有相同的功能，为简明起见，省略对这些组件的详细说明。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。如图6所示：
在一种可能的实现方式中，所述截图模块501具体用于：在播放所述视频的过程中，若检测到所述截图操作，则暂停播放所述视频，并确定所述截图操作截取的所述图像。
在一种可能的实现方式中，所述截图模块501还用于：在所述截图操作完成时，继续播放所述视频。
在一种可能的实现方式中，所述第一识别模块502具体用于：通过第一人工神经网络对所述图像进行识别处理；所述匹配模块504具体用于：通过第二人工神经网络对所述搜索结果进行匹配处理。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：识别类别限定模块506，用于将所述第一人工神经网络识别的物品的类别限定为指定类别。
在一种可能的实现方式中，所述物品的标签包括以下至少一项：所述图像、所述物品的类别、所述物品的款式、所述物品的颜色和所述物品的花纹。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
物品突出显示模块507，用于对所述物品进行突出显示；和/或，
标签显示模块508，用于显示所述物品的标签。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
图像范围调整模块509，用于在检测到用户调整所述图像的范围的情况下，确定调整后的图像；
第二识别模块510，用于对所述调整后的图像进行识别处理，以确定所述调整后的图像包括的物品以及所述调整后的图像包括的物品的标签；
所述搜索模块503具体用于：根据所述调整后的图像包括的物品的标签进行搜索。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
物品选择模块511，用于在所述图像包括多个物品的情况下，检测用户从所述多个物品中选择的一个或多个物品；
所述搜索模块503具体用于：根据所述用户选择的一个或多个物品的标签进行搜索。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第一标签选择模块512，用于在所述物品包括多个标签的情况下，检测用户从所述物品的多个标签中选择的标签；
所述搜索模块503具体用于：根据所述用户选择的标签进行搜索。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第二标签选择模块513，用于检测用户从预设的多个标签中选择的标签；
所述搜索模块503具体用于：根据所述物品的标签以及所述用户选择的标签进行搜索。
在一种可能的实现方式中，所述商品信息显示模块505具体用于：按照所述商品信息的权重由大到小的顺序显示所述商品信息。
在一种可能的实现方式中，所述商品信息的权重根据以下至少一项确定：所述商品信息与所述物品的相似度、所述商品信息对应的历史购买量和所述商品信息对应的评分。
这样，通过在播放视频的过程中，检测用户通过截图操作截取的图像，识别该图像中的物品及该物品的标签，根据该物品的标签进行搜索，对搜索结果进行匹配处理，并显示与该物品匹配的商品信息，根据本发明实施例的基于视频的商品信息获取装置能够在视频网站推荐的商品信息没有覆盖用户需求的情况下，使用户能够通过截图的方式确定其在视频中感兴趣的物品，并能向用户提供该物品对应的商品信息，从而大大提高了用户获取视频相关商品信息的便捷性。
实施例3
图7示出本发明的另一个实施例的一种基于视频的商品信息获取设备的结构框图。所述基于视频的商品信息获取设备1100可以是具备计算能力的主机服务器、个人计算机PC、或者可携带的便携式计算机或终端等。本发明具体实施例并不对计算节点的具体实现做限定。
所述基于视频的商品信息获取设备1100包括处理器(processor)1110、通信接口(Communications Interface)1120、存储器(memory)1130和总线1140。其中，处理器1110、通信接口1120、以及存储器1130通过总线1140完成相互间的通信。
通信接口1120用于与网络设备通信，其中网络设备包括例如虚拟机管理中心、共享存储等。
处理器1110用于执行程序。处理器1110可能是一个中央处理器CPU，或者是专用集成电路ASIC(Application Specific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器1130用于存放文件。存储器1130可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器1130也可以是存储器阵列。存储器1130还可能被分块，并且所述块可按一定的规则组合成虚拟卷。
在一种可能的实施方式中，上述程序可为包括计算机操作指令的程序代码。该程序具体可用于：实现实施例1中各步骤的操作。
本领域普通技术人员可以意识到，本文所描述的实施例中的各示例性单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件形式来实现，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以针对特定的应用选择不同的方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
如果以计算机软件的形式来实现所述功能并作为独立的产品销售或使用时，则在一定程度上可认为本发明的技术方案的全部或部分(例如对现有技术做出贡献的部分)是以计算机软件产品的形式体现的。该计算机软件产品通常存储在计算机可读取的非易失性存储介质中，包括若干指令用以使得计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (26)

1.一种基于视频的商品信息获取方法，其特征在于，包括：
在播放视频的过程中，若检测到截图操作，则确定所述截图操作截取的图像；
对所述图像进行识别处理，以确定所述图像包括的物品以及所述物品的标签；
根据所述物品的标签进行搜索，得到搜索结果；
对所述搜索结果进行匹配处理，以从所述搜索结果中筛选出与所述物品匹配的商品信息；
显示所述商品信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在播放视频的过程中，若检测到截图操作，则确定所述截图操作截取的图像，具体为：
在播放所述视频的过程中，若检测到所述截图操作，则暂停播放所述视频，并确定所述截图操作截取的所述图像。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述截图操作完成时，继续播放所述视频。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述图像进行识别处理，具体为：通过第一人工神经网络对所述图像进行识别处理；
对所述搜索结果进行匹配处理，具体为：通过第二人工神经网络对所述搜索结果进行匹配处理。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在通过第一人工神经网络对所述图像进行识别处理之前，所述方法还包括：
将所述第一人工神经网络识别的物品的类别限定为指定类别。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述物品的标签包括以下至少一项：
所述图像、所述物品的类别、所述物品的款式、所述物品的颜色和所述物品的花纹。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述图像进行识别处理，以确定所述图像包括的物品以及所述物品的标签之后，所述方法还包括：
对所述物品进行突出显示；和/或，
显示所述物品的标签。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在对所述物品进行突出显示之后，在根据所述物品的标签进行搜索之前，所述方法还包括：在检测到用户调整所述图像的范围的情况下，确定调整后的图像；对所述调整后的图像进行识别处理，以确定所述调整后的图像包括的物品以及所述调整后的图像包括的物品的标签；
根据所述物品的标签进行搜索，具体为：根据所述调整后的图像包括的物品的标签进行搜索。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在对所述物品进行突出显示之后，在根据所述物品的标签进行搜索之前，所述方法还包括：在所述图像包括多个物品的情况下，检测用户从所述多个物品中选择的一个或多个物品；
根据所述物品的标签进行搜索，具体为：根据所述用户选择的一个或多个物品的标签进行搜索。
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在显示所述物品的标签之后，在根据所述物品的标签进行搜索之前，所述方法还包括：在所述物品包括多个标签的情况下，检测用户从所述物品的多个标签中选择的标签；
根据所述物品的标签进行搜索，具体为：根据所述用户选择的标签进行搜索。
11.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在显示所述物品的标签之后，在根据所述物品的标签进行搜索之前，所述方法还包括：检测用户从预设的多个标签中选择的标签；
根据所述物品的标签进行搜索，具体为：根据所述物品的标签以及所述用户选择的标签进行搜索。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，显示所述商品信息，具体为：
按照所述商品信息的权重由大到小的顺序显示所述商品信息。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述商品信息的权重根据以下至少一项确定：
所述商品信息与所述物品的相似度、所述商品信息对应的历史购买量和所述商品信息对应的评分。
14.一种基于视频的商品信息获取装置，其特征在于，包括：
截图模块，用于在播放视频的过程中，若检测到截图操作，则确定所述截图操作截取的图像；
第一识别模块，用于对所述图像进行识别处理，以确定所述图像包括的物品以及所述物品的标签；
搜索模块，用于根据所述物品的标签进行搜索，得到搜索结果；
匹配模块，用于对所述搜索结果进行匹配处理，以从所述搜索结果中筛选出与所述物品匹配的商品信息；
商品信息显示模块，用于显示所述商品信息。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述截图模块具体用于：
在播放所述视频的过程中，若检测到所述截图操作，则暂停播放所述视频，并确定所述截图操作截取的所述图像。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述截图模块还用于：
在所述截图操作完成时，继续播放所述视频。
17.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第一识别模块具体用于：通过第一人工神经网络对所述图像进行识别处理；
所述匹配模块具体用于：通过第二人工神经网络对所述搜索结果进行匹配处理。
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
识别类别限定模块，用于将所述第一人工神经网络识别的物品的类别限定为指定类别。
19.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述物品的标签包括以下至少一项：
所述图像、所述物品的类别、所述物品的款式、所述物品的颜色和所述物品的花纹。
20.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
物品突出显示模块，用于对所述物品进行突出显示；和/或，
标签显示模块，用于显示所述物品的标签。
21.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
图像范围调整模块，用于在检测到用户调整所述图像的范围的情况下，确定调整后的图像；
第二识别模块，用于对所述调整后的图像进行识别处理，以确定所述调整后的图像包括的物品以及所述调整后的图像包括的物品的标签；
所述搜索模块具体用于：根据所述调整后的图像包括的物品的标签进行搜索。
22.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
物品选择模块，用于在所述图像包括多个物品的情况下，检测用户从所述多个物品中选择的一个或多个物品；
所述搜索模块具体用于：根据所述用户选择的一个或多个物品的标签进行搜索。
23.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第一标签选择模块，用于在所述物品包括多个标签的情况下，检测用户从所述物品的多个标签中选择的标签；
所述搜索模块具体用于：根据所述用户选择的标签进行搜索。
24.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二标签选择模块，用于检测用户从预设的多个标签中选择的标签；
所述搜索模块具体用于：根据所述物品的标签以及所述用户选择的标签进行搜索。
25.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述商品信息显示模块具体用于：
按照所述商品信息的权重由大到小的顺序显示所述商品信息。
26.根据权利要求25所述的装置，其特征在于，所述商品信息的权重根据以下至少一项确定：
所述商品信息与所述物品的相似度、所述商品信息对应的历史购买量和所述商品信息对应的评分。
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