CN108235056A - 一种投放广告的处理方法、服务器及终端 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种投放广告的处理方法、服务器及终端,所述方法包括:接收终端发送的视频图像,并根据所述视频图像,获取所述视频图像的文字描述信息;解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词;获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告,并将所述投放广告发送至所述终端,以供所述终端接收、并显示所述投放广告。所述服务器执行上述方法。所述终端执行另一方法。本发明实施例提供的投放广告方法、服务器及终端,能够自动获取与关键词所表示的内容相匹配的投放广告,从而提高在视频播放过程中投放广告的效率和准确度。
Description
技术领域
本发明实施例涉及广告处理技术领域,具体涉及一种投放广告的处理方法、服务器及终端。
背景技术
现有在视频播放过程中投放广告的技术方案是:由人工预先观看视频后,记录下可以投放广告的视频时间点和可以投放广告的分类,然后在视频播放到相应的视频时间点时,显示对应分类的相关广告。但是,这样的技术方案需要人的工作量比较大、容易出错、导致工作效率低下。
因此,如何避免上述技术方案的缺陷,提高在视频播放过程中投放广告的效率和准确度,成为亟须解决的问题。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明实施例提供一种投放广告的处理方法、服务器及终端。
一方面,本发明实施例提供一种投放广告的处理方法,包括:
接收终端发送的视频图像,并根据所述视频图像,获取所述视频图像的文字描述信息;
解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词;
获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告,并将所述投放广告发送至所述终端,以供所述终端接收、并显示所述投放广告。
本发明实施例还提供一种投放广告的处理方法,包括:
在应用程序播放视频的过程中,若所述应用程序的标识存在于预先设置的白名单中,则根据预设时间间隔周期性截取正在播放的视频图像;
发送所述视频图像至服务器,以供所述服务器根据所述视频图像返回投放广告;
接收、并显示所述投放广告。
另一方面,本发明实施例提供一种投放广告的处理服务器,包括:
接收模块,用于接收终端发送的视频图像,并根据所述视频图像,获取所述视频图像的文字描述信息;
解析模块,用于解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词;
获取模块,用于获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告,并将所述投放广告发送至所述终端,以供所述终端接收、并显示所述投放广告。
本发明实施例提供一种投放广告的处理终端,包括:
截取单元,用于在应用程序播放视频的过程中,若所述应用程序的标识存在于预先设置的白名单中,则根据预设时间间隔周期性截取正在播放的视频图像;
发送单元,用于发送所述视频图像至服务器,以供所述服务器根据所述视频图像返回投放广告;
显示单元,用于接收、并显示所述投放广告。
本发明实施例提供的投放广告方法、服务器及终端,能够自动获取与关键词所表示的内容相匹配的投放广告,从而提高在视频播放过程中投放广告的效率和准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例投放广告的处理方法的流程示意图;
图2为本发明另一实施例投放广告的处理方法的流程示意图;
图3为本发明实施例投放广告的处理服务器结构示意图;
图4为本发明实施例投放广告的处理终端结构示意图;
图5为本发明实施例提供的服务器实体结构示意图;
图6为本发明实施例提供的终端实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例投放广告的处理方法的流程示意图,如图1所示,本实施例提供的一种投放广告的处理方法,包括以下步骤:
S1:接收终端发送的视频图像,并根据所述视频图像,获取所述视频图像的文字描述信息。
具体的,服务器接收终端发送的视频图像,并根据所述视频图像,获取所述视频图像的文字描述信息。终端可以是手机、网络电视等能够播放视频的设备。文字描述信息中描述的可以是视频图像中的场景;可以采用深度学习框架Torch中的Neuraltalk2数据模型,获取视频图像的文字描述信息。更具体的实现过程可以是:预先采用OpenResty搭建基于HTTP的图像解析接口;在OpenResty主线程启动时加载Neuraltalk2数据模型;OpenResty子线程在接收到图像分析请求(该请求可以在服务器接收到视频图像后立即触发,也可以设置延时后触发)时,调用主线程的Neuraltalk2数据模型,以获取视频图像的文字描述信息。
S2:解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词。
具体的,服务器解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词。可以采用Python库的自然语言处理工具包NLTK,解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词。举例说明如下:播放视频的内容是足球世界杯比赛,获取到的视频图像的文字描述信息是:某球员A接到某球员B的传球,将足球踢进球员C把守的球门。关键词可以包括名词:球员A、球员B、球员C、足球和球门;动词:接到、传球、踢进和把守。
S3:获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告,并将所述投放广告发送至所述终端,以供所述终端接收、并显示所述投放广告。
具体的,服务器获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告,并将所述投放广告发送至所述终端,以供所述终端接收、并显示所述投放广告。参照上述举例继续说明如下:参照上述球员A、球员B、接到、传球等关键词,可以获取的相匹配的投放广告可以包括:球员的球衣、球鞋;足球;进一步还可以对关键词的内容进行延伸,例如包括:球员A所在球队的队服、该届世界杯足球赛的指定用球等。可以根据关键词在广告系统中进行检索,以获取到相应的投放广告。
上述技术方案是采用实时处理方式在播放视频的过程中实时处理、并投放广告。
还可以采用预处理方式,预先确定相应的投放广告、投放的播放时刻:
一、对要播放的视频进行关键帧图片抽取,并记录关键帧图片播放的时间点(投放的播放时刻)。
二、使用图片分析接口对关键帧图片进行分析,得出图片的文字描述;再根据文字描述进行词性分析,取得名词、动词等关键词,再将关键词和关键帧图片播放的时间点以及此视频记录下来。
三、广告系统根据此视频的关键词取得投放广告,并在视频播放时,在相应的关键帧图片播放的时间点显示该投放广告。
本发明实施例提供的投放广告的处理方法,能够自动获取与关键词所表示的内容相匹配的投放广告,从而提高在视频播放过程中投放广告的效率和准确度。
在上述实施例的基础上,所述并根据所述视频图像,获取所述视频图像的文字描述信息,包括:
采用深度学习框架Torch中的Neuraltalk2数据模型,获取所述视频图像的文字描述信息。
具体的,服务器采用深度学习框架Torch中的Neuraltalk2数据模型,获取所述视频图像的文字描述信息。可参照上述实施例,不再赘述。
本发明实施例提供的投放广告的处理方法,通过采用深度学习框架Torch中的Neuraltalk2数据模型,更准确地获取视频图像的文字描述信息。
在上述实施例的基础上,所述采用深度学习框架Torch中的Neuraltalk2模型,获取所述视频图像的文字描述信息,包括:
预先采用OpenResty搭建基于HTTP的图像解析接口。
具体的,服务器预先采用OpenResty搭建基于HTTP的图像解析接口。可参照上述实施例,不再赘述。
在OpenResty主线程启动时加载所述Neuraltalk2数据模型。
具体的,服务器在OpenResty主线程启动时加载所述Neuraltalk2数据模型。可参照上述实施例,不再赘述。
OpenResty子线程在接收到图像分析请求时,调用主线程的Neuraltalk2数据模型,以获取所述视频图像的文字描述信息。
具体的,服务器中的OpenResty子线程在接收到图像分析请求时,调用主线程的Neuraltalk2数据模型,以获取所述视频图像的文字描述信息。可参照上述实施例,不再赘述。
本发明实施例提供的投放广告的处理方法,通过具体地采用深度学习框架Torch中的Neuraltalk2数据模型的方法步骤,进一步更准确地获取视频图像的文字描述信息。
在上述实施例的基础上,所述解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词,包括:
采用Python库的自然语言处理工具包NLTK,解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词。
具体的,服务器采用Python库的自然语言处理工具包NLTK,解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词。可参照上述实施例,不再赘述。
本发明实施例提供的投放广告的处理方法,通过采用Python库的自然语言处理工具包NLTK,解析文字描述信息,能够更准确地获取文字描述信息中的关键词。
图2为本发明另一实施例投放广告的处理方法的流程示意图,如图2所示,本发明实施例还提供一种投放广告的处理方法,所述方法包括以下步骤:
S10:在应用程序播放视频的过程中,若所述应用程序的标识存在于预先设置的白名单中,则根据预设时间间隔周期性截取正在播放的视频图像。
具体的,终端在应用程序播放视频的过程中,若所述应用程序的标识存在于预先设置的白名单中,则根据预设时间间隔周期性截取正在播放的视频图像。应用程序可以是某视频播放网站、某视频播放器等,应用程序的标识可以是某视频播放网站名称、某视频播放器名称等。预先设置的白名单可以是预先在服务器中配置完成的,再发送到终端,同理,预设时间间隔也可以是预先在服务器中配置完成的,再发送到终端。例如:预设时间间隔可选为5秒,即每间隔5秒截取一次正在播放的视频图像。例如:白名单中包括有视频播放器名称a和视频播放网站名称b;如果应用程序是播放器名称a或视频播放网站名称b,则可以采用本发明实施例中的后续步骤。
S20:发送所述视频图像至服务器,以供所述服务器根据所述视频图像返回投放广告。
具体的,终端发送所述视频图像至服务器,以供所述服务器根据所述视频图像返回投放广告。服务器根据所述视频图像返回投放广告的步骤,可参照上述服务器作为执行主体的实施例,不再赘述。
S30:接收、并显示所述投放广告。
具体的,终端接收、并显示所述投放广告。可以在终端的显示屏幕上显示所述投放广告。
本发明实施例提供的投放广告的处理方法,通过截取在白名单中应用程序的视频图像,提高了投放广告的安全性。
在上述实施例的基础上,所述白名单和所述预设时间间隔在所述服务器中预先设置,并从所述服务器中获取。
具体的,终端中的所述白名单和所述预设时间间隔在所述服务器中预先设置,并从所述服务器中获取。可参照上述实施例,不再赘述。
本发明实施例提供的投放广告的处理方法,通过在服务器中设置、获取白名单和预设时间间隔,能够高效管理白名单和预设时间间隔。
在上述实施例的基础上,所述显示所述投放广告,包括:
在显示屏幕上显示所述投放广告。
具体的,终端在显示屏幕上显示所述投放广告。可参照上述实施例,不再赘述。
本发明实施例提供的投放广告的处理方法,通过在显示屏幕上显示所述投放广告,能够更加有效地显示投放广告。
图3为本发明实施例投放广告的处理服务器结构示意图,如图3所示,本发明实施例提供了一种投放广告的处理服务器,包括接收模块1、解析模块2和获取模块3,其中:
接收模块1用于接收终端发送的视频图像,并根据所述视频图像,获取所述视频图像的文字描述信息;解析模块2用于解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词;获取模块3用于获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告,并将所述投放广告发送至所述终端,以供所述终端接收、并显示所述投放广告。
具体的,接收模块1用于接收终端发送的视频图像,并根据所述视频图像,获取所述视频图像的文字描述信息;解析模块2用于解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词;获取模块3用于获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告,并将所述投放广告发送至所述终端,以供所述终端接收、并显示所述投放广告。
本发明实施例提供的投放广告的处理服务器,能够自动获取与关键词所表示的内容相匹配的投放广告,从而提高在视频播放过程中投放广告的效率和准确度。
本发明实施例提供的投放广告的处理服务器具体可以用于执行上述各方法实施例的处理流程,其功能在此不再赘述,可以参照上述方法实施例的详细描述。
图4为本发明实施例投放广告的处理终端结构示意图,如图4所示,本发明实施例提供了一种投放广告的处理终端,包括截取单元4、发送单元5和显示单元6,其中:
截取单元4用于在应用程序播放视频的过程中,若所述应用程序的标识存在于预先设置的白名单中,则根据预设时间间隔周期性截取正在播放的视频图像;发送单元5用于发送所述视频图像至服务器,以供所述服务器根据所述视频图像返回投放广告;显示单元6用于接收、并显示所述投放广告。
具体的,截取单元4用于在应用程序播放视频的过程中,若所述应用程序的标识存在于预先设置的白名单中,则根据预设时间间隔周期性截取正在播放的视频图像;发送单元5用于发送所述视频图像至服务器,以供所述服务器根据所述视频图像返回投放广告;显示单元6用于接收、并显示所述投放广告。
本发明实施例提供的投放广告的处理终端,通过截取在白名单中应用程序的视频图像,提高了投放广告的安全性。
本实施例提供的投放广告的处理终端具体可以用于执行上述各方法实施例的处理流程,其功能在此不再赘述,可以参照上述方法实施例的详细描述。
图5为本发明实施例提供的服务器实体结构示意图,如图5所示,所述服务器包括:处理器(processor)501、存储器(memory)502和总线503;
其中,所述处理器501、存储器502通过总线503完成相互间的通信;
所述处理器501用于调用所述存储器502中的程序指令,以执行上述各方法实施例所提供的方法,例如包括:接收终端发送的视频图像,并根据所述视频图像,获取所述视频图像的文字描述信息;解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词;获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告,并将所述投放广告发送至所述终端,以供所述终端接收、并显示所述投放广告。
本实施例公开一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法,例如包括:接收终端发送的视频图像,并根据所述视频图像,获取所述视频图像的文字描述信息;解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词;获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告,并将所述投放广告发送至所述终端,以供所述终端接收、并显示所述投放广告。
本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法,例如包括:接收终端发送的视频图像,并根据所述视频图像,获取所述视频图像的文字描述信息;解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词;获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告,并将所述投放广告发送至所述终端,以供所述终端接收、并显示所述投放广告。
图6为本发明实施例提供的终端实体结构示意图,如图6所示,所述终端包括:处理器(processor)601、存储器(memory)602和总线603;
其中,所述处理器601、存储器602通过总线603完成相互间的通信;
所述处理器601用于调用所述存储器602中的程序指令,以执行上述各方法实施例所提供的方法,例如包括:在应用程序播放视频的过程中,若所述应用程序的标识存在于预先设置的白名单中,则根据预设时间间隔周期性截取正在播放的视频图像;发送所述视频图像至服务器,以供所述服务器根据所述视频图像返回投放广告;接收、并显示所述投放广告。
本实施例公开一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法,例如包括:在应用程序播放视频的过程中,若所述应用程序的标识存在于预先设置的白名单中,则根据预设时间间隔周期性截取正在播放的视频图像;发送所述视频图像至服务器,以供所述服务器根据所述视频图像返回投放广告;接收、并显示所述投放广告。
本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法,例如包括:在应用程序播放视频的过程中,若所述应用程序的标识存在于预先设置的白名单中,则根据预设时间间隔周期性截取正在播放的视频图像;发送所述视频图像至服务器,以供所述服务器根据所述视频图像返回投放广告;接收、并显示所述投放广告。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的服务器和终端等实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的实施例的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明的实施例进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明的实施例各实施例技术方案的范围。
Claims (9)
1.一种投放广告的处理方法,其特征在于,包括:
接收终端发送的视频图像,并根据所述视频图像,获取所述视频图像的文字描述信息;
解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词;
获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告,并将所述投放广告发送至所述终端,以供所述终端接收、并显示所述投放广告。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述并根据所述视频图像,获取所述视频图像的文字描述信息,包括:
采用深度学习框架Torch中的Neuraltalk2数据模型,获取所述视频图像的文字描述信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述采用深度学习框架Torch中的Neuraltalk2模型,获取所述视频图像的文字描述信息,包括:
预先采用OpenResty搭建基于HTTP的图像解析接口;
在OpenResty主线程启动时加载所述Neuraltalk2数据模型;
OpenResty子线程在接收到图像分析请求时,调用主线程的Neuraltalk2数据模型,以获取所述视频图像的文字描述信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词,包括:
采用Python库的自然语言处理工具包NLTK,解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词。
5.一种投放广告的处理方法,其特征在于,包括:
在应用程序播放视频的过程中,若所述应用程序的标识存在于预先设置的白名单中,则根据预设时间间隔周期性截取正在播放的视频图像;
发送所述视频图像至服务器,以供所述服务器根据所述视频图像返回投放广告;
接收、并显示所述投放广告。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述白名单和所述预设时间间隔在所述服务器中预先设置,并从所述服务器中获取。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述显示所述投放广告,包括:
在显示屏幕上显示所述投放广告。
8.一种投放广告的处理服务器,其特征在于,包括:
接收模块,用于接收终端发送的视频图像,并根据所述视频图像,获取所述视频图像的文字描述信息;
解析模块,用于解析所述文字描述信息,以获取所述文字描述信息中的关键词;
获取模块,用于获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告,并将所述投放广告发送至所述终端,以供所述终端接收、并显示所述投放广告。
9.一种投放广告的处理终端,其特征在于,包括:
截取单元,用于在应用程序播放视频的过程中,若所述应用程序的标识存在于预先设置的白名单中,则根据预设时间间隔周期性截取正在播放的视频图像;
发送单元,用于发送所述视频图像至服务器,以供所述服务器根据所述视频图像返回投放广告;
显示单元,用于接收、并显示所述投放广告。
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