CN108769823A - 直播间显示方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种直播间显示方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取目标分类标签下至少一个直播间的直播画面截图；将所述直播画面截图输入至图像检测模型中，得到符合设定类型条件的直播画面截图；对所述设定类型条件的直播画面截图所对应的直播间添加显示标识符；在所述目标分类标签对应的显示界面中，按照所述显示标识符对所述至少一个直播间进行排列显示。通过本发明实施例的技术方案，能够将正在进行表演的直播间及时有效地显示给用户，以便用户能够及时发现当前正在进行表演的直播间，减少用户的操作，吸引用户进入观看，提高用户的平均在线观看时间。

Description

直播间显示方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及互联网技术，尤其涉及一种直播间显示方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着互联网技术的迅猛发展，网络直播作为一个新的技术领域进入大众视野，用户可以在各自的终端上观看到直播间主播的精彩表演。
目前，最常见的直播间显示方式就是，按照直播间中的当前用户数量对直播间进行排列显示。在娱乐直播领域，主播跳舞是用户喜闻乐见的表演形式。然而主播跳舞的时间比较短，一旦开始跳舞，用户很难在大量直播间中及时发现当前正在进行跳舞表演的直播间。
发明内容
本发明实施例提供一种直播间显示方法、装置、设备及存储介质，以实现将正在进行表演的直播间及时有效地显示给用户，以便用户能够及时发现当前正在进行表演的直播间，减少用户的操作，吸引用户进入观看，提高用户的平均在线观看时间。
第一方面，本发明实施例提供了一种直播间显示方法，包括：
获取目标分类标签下至少一个直播间的直播画面截图；
将所述直播画面截图输入至图像检测模型中，得到符合设定类型条件的直播画面截图；
对所述设定类型条件的直播画面截图所对应的直播间添加显示标识符；
在所述目标分类标签对应的显示界面中，按照所述显示标识符对所述至少一个直播间进行排列显示。
第二方面，本发明实施例还提供了一种直播间显示装置，该装置包括：
截图获取模块，用于获取目标分类标签下至少一个直播间的直播画面截图；
截图输入模块，用于将所述直播画面截图输入至图像检测模型中，得到符合设定类型条件的直播画面截图；
标识符添加模块，用于对所述设定类型条件的直播画面截图所对应的直播间添加显示标识符；
排列显示模块，用于在所述目标分类标签对应的显示界面中，按照所述显示标识符对所述至少一个直播间进行排列显示。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，该设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例中任一所述的直播间显示方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的直播间显示方法。
本发明实施例通过将从目标分类标签下至少一个直播间获取的直播画面截图，输入至经训练的图像检测模型中，得到符合设定类型条件的直播画面截图，进而对该设定类型条件的直播画面截图所对应的直播间添加显示标识符，并在目标分类标签对应的显示界面中，按照显示标识符对至少一个直播间进行排列显示，通过实时根据直播内容为直播间添加显示标识符，从而将正在进行表演的直播间及时有效地显示给用户，以便用户能够及时发现当前正在进行表演的直播间，减少用户的操作，吸引用户进入观看，提高用户的平均在线观看时间。
附图说明
图1a是本发明实施例一提供的一种直播间显示方法的流程示意图；
图1b是本发明实施例一适用的一种直播间显示界面的示意图；
图2a是本发明实施例二提供的一种直播间显示方法的流程示意图；
图2b是本发明实施例二适用的一种直播间显示界面的示意图；
图3是本发明实施例三提供的一种直播间显示装置的结构示意图；
图4是本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1a为本发明实施例一提供的一种直播间显示方法的流程示意图。该方法可适用于对网络直播平台上的直播间进行排列显示的情况，该方法可以由直播间显示装置来执行，该装置可由硬件和/或软件组成，并一般可集成在服务器以及所有包含能够提供网络直播功能的终端中。本实施例以服务器为执行主体进行举例说明，具体包括如下：
S110、获取目标分类标签下至少一个直播间的直播画面截图。
本实施例中直播间可以为由网络直播平台提供的正在进行直播的网络直播间，分类标签为网络直播平台上按照直播间类型为各直播间所贴的标签，直播间按照各自所属的分类标签进行分类显示，可选的，目标分类标签可以是特定的肢体表演的直播间，例如舞蹈类的直播间。其中，网络直播平台可由服务器和若干终端组成。具体的，主播可通过在其所使用的终端上登录主播账号建立或者进入与该主播账号关联的直播间，以进行直播，用户也可以通过在其所使用的终端上登录用户账号进入该直播间，以及时观看主播所直播的内容。
示例性的，可按照预设频率间隔获取目标分类标签下至少一个直播间的直播画面截图，其中该至少一个直播间处于正在直播的状态。例如，每隔10秒从网络直播平台上当前正在直播的舞蹈类的各直播间，分别获取当前直播间画面的截图。
在网络直播中，主播的直播内容不同，获取的直播画面截图也会有差异，例如，若主播当前正在跳舞，那么直播画面截图的内容会包含站立的人体特征，与非跳舞时所获取的直播画面截图相比具有一定的差异性，从而可通过该差异性，对直播画面截图进行识别。具体的，从当前正在跳舞的直播间获取的直播画面截图中，能够识别到人体的头部和腿部；而从当前没有在跳舞的直播间获取的直播画面截图中，最多仅能识别到人体的头部和/或手部。
S120、将直播画面截图输入至图像检测模型中，得到符合设定类型条件的直播画面截图。
其中，图像检测模型用于对输入的直播画面截图进行识别，以识别出符合设定类型条件的直播画面截图。设定类型条件可以包括跳舞条件。具体的，图像检测模型可以是按照预设深度学习算法训练出来的模型。示例性的，将获取的直播画面截图输入至该图像检测模型中，可筛选出满足跳舞条件的直播画面截图，也即通过图像检测模型可从舞蹈类的各直播间中识别出当前正在进行跳舞表演的直播间。
具体的，图像检测模型的工作原理可以是，当输入直播画面截图时，图像检测模型对输入的直播画面截图进行图像识别，对识别出的图像信息进行分析，判断输入的直播画面截图中包含的图像信息是否符合设定类型条件，若符合，则将该直播画面截图输出，若不符合，则将该直播画面截图丢弃。例如，将从主播当前正在跳舞的直播间获取的直播画面截图输入至图像检测模型中，图像检测模型对该直播画面截图进行识别分析后，得出该直播画面截图符合跳舞条件，并输出该直播画面截图。
本实施例中将直播画面截图输入至图像检测模型的目的在于，根据获取的直播画面截图判断该直播间是否正在进行表演，筛选出正在进行表演的直播间，以便为正在进行表演的直播间标注上显示标识符，与其他正在直播但当前未进行表演的直播间进行区别显示，使得用户可以迅速找到正在进行精彩表演的直播间。
可选的，在将直播画面截图输入至图像检测模型中，得到符合设定类型条件的直播画面截图之前，还包括：分别获取舞蹈类的直播画面图像样本以及非舞蹈类的直播画面图像样本；使用直播画面图像样本对第一深度学习模型进行训练，得到图像检测模型。
其中，直播画面图像样本可以从网络直播平台中的各直播视频中抽取，也可以通过特定搜索引擎从互联网上下载，在此不作限定。具体的，以从网络直播平台中的各直播视频中提取直播画面图像样本为例，从目标网络直播平台中搜索各分类标签下的多个直播视频，然后从多个直播视频中分别提取多个视频帧，对提取到的视频帧标注舞蹈类或非舞蹈类标签，从而获得直播画面图像样本。其中，直播类别包括但不限于舞蹈类、唱歌类、美食类、竞技游戏类、旅游类、美妆类等。具体的，对获取的直播画面图像样本进行分类的方式具体可以是人工评估分类方式，也即通过人工的方式将从各直播视频中获取的包含跳舞表演的视频帧标注上舞蹈类标签，以作为舞蹈类的直播画面图像样本，将其他不包含跳舞表演的视频帧标注上非舞蹈类标签，以作为非舞蹈类的直播画面图像样本。
本实施例中第一深度学习模型可以是基于人工神经网络算法建立的训练模型，例如卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)，CNN是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。具体的，对第一深度学习模型进行训练的过程可以是调整各神经网络参数的过程，经过不断的训练，获得最优的神经网络参数，具有最优神经网络参数的第一深度学习模型即为最终要获得的模型。示例性的，在获得多个直播画面图像样本后，使用多个直播画面图像样本对第一深度学习模型进行训练，不断调整第一深度学习模型中的神经网络参数，使得第一深度学习模型具有对输入的直播画面截图进行识别的能力，从而获得图像检测模型。
可选的，分别获取舞蹈类的直播画面图像样本以及非舞蹈类的直播画面图像样本，包括：调用搜索引擎接口搜索并下载分别与舞蹈类和非舞蹈类对应的设定关键词相匹配的多个视频文件；从舞蹈类的视频文件中分别抽取多个视频画面帧，作为舞蹈类的直播画面图像样本；从非舞蹈类的视频文件中随机抽取多个视频画面帧，作为非舞蹈类的直播画面图像样本。
示例性的，舞蹈类对应的设定关键词可以是能够利用特定的搜索引擎搜索到舞蹈类的视频文件的下载地址的关键词，例如具体舞蹈名或舞蹈库名；非舞蹈类对应的设定关键词可以是能够利用特定的搜索引擎搜索到非舞蹈类的视频文件的下载地址的关键词。例如，舞蹈类的其中一个视频文件，可以为根据舞蹈名“Locking”等搜索具有.avi或.mov等视频格式的视频文件；非舞蹈类的其中一个视频文件，可以为根据关键词“主播唱歌类直播视频”等搜索具有.avi或.mov等视频格式的视频文件。
具体的，在获取了下载地址后，可直接访问该下载地址，并将各资源中的音频文件下载保存至对应类别的样本库地址。当需要对第一深度学习模型进行训练时，从该样本库中的舞蹈类的视频文件中随机抽取多个视频画面帧作为舞蹈类的直播画面图像样本，并从样本库中的非舞蹈类的视频文件中随机抽取多个视频画面帧作为非舞蹈类的直播画面图像样本。
S130、对设定类型条件的直播画面截图所对应的直播间添加显示标识符。
示例性的，每个直播间在开播时可由主播或平台工作人员人工标注一个分类标签，而标注有同一分类标签的直播间被显示在该分类标签所对应的显示界面中，该各分类标签所对应的显示界面均可存在于用户所使用的终端上。在直播过程中，可根据目标分类标签下的各直播间是否正在进行表演来对直播间动态添加显示标识符，也即利用显示标识符来区分当前正在进行表演的直播间，其中，显示标识符可以是目标分类标签下显示的所有直播间中，当前正在进行表演的直播间所特有的标识符，例如显示标识符可以是一段文字标记，也可以是一个图案标记。举一个具体例子，当设定类型条件为跳舞条件时，通过图像检测模型筛选出符合跳舞条件的直播画面截图，为该直播画面截图所对应的直播间，也即为当前正在进行跳舞表演的直播间，添加显示标识符“跳舞中”，而若再次进行图像检测时，从添加有显示标识符“跳舞中”的直播间获取的直播画面截图不再满足跳舞条件，也即该直播间的主播已结束跳舞表演，则去掉该直播间的显示标识符。
由于主播跳舞是用户比较喜闻乐见的一种表演形式，因此，在舞蹈类的直播间显示界面中，将当前正在进行跳舞表演的直播间和舞蹈类的其他直播间分开标注，可以让用户及时发现当前正在跳舞的直播间，减少用户为了寻找正在跳舞的直播间而不断点击进入不同直播间的操作，进而吸引用户进入观看，另一方面也提高了主播的表演积极性，尤其是跳舞积极性。
S140、在目标分类标签对应的显示界面中，按照显示标识符对至少一个直播间进行排列显示。
示例性的，在用户所使用的终端界面上，可显示多个分类选项卡，每个选项卡对应于不同的分类标签，其中，在每个分类选项卡所对应的显示界面中，对该分类标签下的至少一个直播间进行显示，当目标分类标签下，包含有添加了显示标识符的直播间，则对添加有显示标识符的直播间与其他没有添加显示标识符的直播间进行区别显示。具体的，用户可通过点击界面上的分类选项卡，查看目标分类标签下所有正在直播的直播间，而在这些直播间中，显示有显示标识符的直播间为当前正在进行表演的直播间，其他没有显示标识符的直播间为当前没有进行表演的直播间，从而实现了将正在进行表演的直播间及时有效地显示给用户，方便用户及时发现当前正在进行表演的直播间。
举一个实际例子，从舞蹈类的各直播间中，分别获取当前的直播画面截图并一一输入至图像检测模型中，若得到符合跳舞条件的直播画面截图，则为该直播画面截图所属的直播间添加显示标识符，并在如图1b所示的，用户所使用的终端界面中，“舞蹈类”标签所对应的显示界面下，显示各舞蹈类直播间的相关信息，例如显示该直播间的直播界面缩略图或对应的预设封面图，在其中添加有显示标识符的舞蹈类直播间(如第一直播间1、第二直播间2和第三直播间3)所对应的图像中显示“跳舞中”的字样，以与其他没有添加显示标识符的舞蹈类直播间进行区别显示。
本实施例的技术方案，通过将从目标分类标签下至少一个直播间获取的直播画面截图，输入至经训练的图像检测模型中，得到符合设定类型条件的直播画面截图，进而对该设定类型条件的直播画面截图所对应的直播间添加显示标识符，并在目标分类标签对应的显示界面中，按照显示标识符对至少一个直播间进行排列显示，通过实时根据直播内容为直播间添加显示标识符，从而将正在进行表演的直播间及时有效地显示给用户，以便用户能够及时发现当前正在进行表演的直播间，减少用户的操作，吸引用户进入观看，提高用户的平均在线观看时间。
实施例二
图2a为本发明实施例二提供的一种直播间显示方法的流程示意图。本实施例以上述实施例为基础进行优化，提供了优选的直播间显示方法，具体是，对在目标分类标签对应的显示界面中，按照显示标识符对至少一个直播间进行排列显示进行了进一步优化。具体包括如下：
S210、获取目标分类标签下至少一个直播间的直播画面截图。
S220、将直播画面截图输入至图像检测模型中，得到符合设定类型条件的直播画面截图。
S230、对设定类型条件的直播画面截图所对应的直播间添加显示标识符。
S240、从至少一个直播间中，获取添加有显示标识符的目标直播间。
本实施例中，添加有显示标识符的目标直播间为所有符合设定类型条件的直播画面截图所对应的直播间，例如舞蹈类直播间中的目标直播间为当前正在进行跳舞表演的直播间。其中，显示标识符可以是目标分类标签下显示的所有直播间中，当前正在进行表演的直播间所特有的标识符，例如显示标识符可以是一段文字标记，也可以是一个图案标记。例如，获取舞蹈类直播间中，所有标记有“跳舞中”的直播间，作为目标直播间。
S250、在目标分类标签对应的显示界面中，对目标直播间进行置顶显示。
示例性的，若目标分类标签下，包含有添加了显示标识符的直播间，也即目标直播间，则在目标分类标签对应的显示界面中，对添加有显示标识符的直播间进行置顶显示，也即将添加有显示标识符的直播间排列于其他没有添加显示标识符的直播间之前进行显示。具体的，当目标直播间为多个直播间时，可按照预设排列方式对目标直播间进行排列后置顶显示，其中，预设排列方式包括但不限于按照各目标直播间中当前用户数量的多少、或表演评分的高低进行排列的方式。
将目标直播间进行置顶显示的好处在于，可以按照人类从上至下的观察习惯，将当前正在表演的直播间显示在更加显眼的位置，方便用户迅速发现正在表演的直播间，吸引用户进入观看；另外一方面，主播为了使自己的直播间显示在更容易被发现的位置，也会提高表演频率，从而提高了主播的表演积极性。
例如，如图2b所示的用户终端界面中，“舞蹈类”标签所对应的显示界面下，显示各舞蹈类直播间的相关信息，例如显示该直播间的直播界面缩略图(或对应的预设封面图)、直播间的主播信息(如昵称和头像)、主播个性签名和当前直播间内的用户数量等，将显示有“跳舞中”字样的直播间进行置顶显示，以排列显示在其他没有“跳舞中”字样的直播间之前。
可选的，在目标分类标签对应的显示界面中，对目标直播间进行置顶显示，包括：获取目标直播间的设定时长的直播视频片段；将直播视频片段输入至舞蹈评分模型中，得到目标直播间对应的评分信息；在目标分类标签对应的显示界面中，按照评分信息对目标直播间进行排列后置顶显示。
示例性的，可实时截取目标直播间中从当前系统时间戳到目标时间戳的直播视频片段。其中，目标时间戳可以是已播过的根据当前系统时间戳往回倒设定时长的时间戳。以一个具体例子为例，若当前系统时间为20:30:15，而设定时长为5s，则获取该目标直播间的直播视频中20:30:10～20:30:15的直播视频片段。
其中，舞蹈评分模型用于对输入的直播视频片段进行分类，识别出满足预设评分条件的直播画面截图。预设评分条件可以包括100分条件、90分条件和60分条件等等。具体的，舞蹈评分模型可以是按照预设深度学习算法训练出来的模型。示例性的，将获取的直播视频片段输入至该图像检测模型中，其所输出的该直播间对应的评分信息为具体的分数，例如100分、90分或60分等等。
具体的，舞蹈评分模型的工作原理可以是，当输入直播视频片段时，舞蹈评分模型对输入的直播视频片段进行人物动作识别，对识别出的人物动作信息进行分析，判断输入的直播视频片段中包含的人物动作信息是否满足预设评分条件，并输出与预设评分条件对应的评分信息作为该目标直播间的评分信息。例如，将从主播当前正在跳舞的直播间获取的直播视频片段输入至舞蹈评分模型中，舞蹈评分模型对该直播视频片段进行识别分析后，判断该输入的直播视频片段满足90分条件，则输出对该直播视频片段的评分为90分的概率较大。
本实施例中将直播视频片段输入至舞蹈评分模型的目的在于，根据直播视频片段的内容对直播间中主播的舞蹈进行实时打分，进而按照评分高低对目标直播间进行排列后再置顶显示于其他非目标直播间之前，以便用户可以迅速找到当前跳舞跳得最好的直播间。
示例性的，在目标分类标签对应的显示界面中，也即如图2b所示的舞蹈类标签所对应的显示界面中，对所有标记有“跳舞中”的直播间，按照评分的高低进行排列显示。具体的，可按照各目标直播间当前对应的评分信息中分数的高低，由前到后依次对目标直播间进行排列显示，例如，如图2b所示，标记有“跳舞中”的直播间为第一直播间1、第二直播间2和第三直播间3，其中，当前第一直播间1的主播跳舞获得的分数为90分，而第二直播间2的主播跳舞获得的分数为80分，第三直播间3的主播跳舞获得的分数为70分，则将第一直播间1排列显示在第一位，将第二直播间2排列显示在第二位，将第三直播间3排列显示在第三位，并将第一直播间1、第二直播间2和第三直播间3进行置顶显示。
在本实施例中加入对目标直播间的评分机制的有益效果在于，可以增强主播对跳舞质量的重视程度，提升用户的观看体验，从而吸引更多的用户观看主播表演。
可选的，在将直播视频片段输入至舞蹈评分模型中，得到目标直播间对应的评分信息之前，还包括：分别获取各个评分等级对应的舞蹈视频样本；使用舞蹈视频样本对第二深度学习模型进行训练，得到舞蹈评分模型。
其中，舞蹈视频样本可以从网络直播平台中的各直播视频中抽取，也可以通过特定搜索引擎从互联网上下载，在此不作限定。具体的，以从网络直播平台中的各直播视频中提取舞蹈视频样本为例，从目标网络直播平台中搜索包含有跳舞表演的直播视频，然后从多个直播视频中分别提取多个跳舞表演视频片段，对提取到的跳舞表演视频片段进行人工评估打分，从而获得各个评分等级对应的舞蹈视频样本。
本实施例中第二深度学习模型可以是基于人工神经网络算法建立的训练模型，例如循环神经网络(Recurrent neural Network，RNN)，RNN是一种节点定向连接成环的人工神经网络，这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。不同于前馈神经网络的是，RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它可以更容易处理如不分段的语音识别、视频识别等。具体的，对第二深度学习模型进行训练的过程可以是调整各神经网络参数的过程，经过不断的训练，获得最优的神经网络参数，具有最优神经网络参数的第二深度学习模型即为最终要获得的模型。示例性的，在获得多个不同评分等级对应的舞蹈视频样本后，使用各个评分等级对应的舞蹈视频样本对第二深度学习模型进行训练，不断调整第二深度学习模型中的神经网络参数，使得第二深度学习模型具有对输入的直播视频片段进行评分的能力，从而获得视频评分模型。
本实施例的技术方案，通过在目标分类标签对应的显示界面中，对添加有显示标识符的目标直播间进行置顶显示，实现了将当前正在表演的直播间显示在更加显眼的位置，进一步地方便用户迅速发现正在表演的直播间，减少用户的操作，吸引用户进入观看，提高用户的平均在线观看时间，同时，主播为了使自己的直播间显示在更容易被发现的位置，也会提高表演频率，从而提高了主播的表演积极性。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种直播间显示装置的结构示意图。参考图3，直播间显示装置包括：截图获取模块310、截图输入模块320、标识符添加模块330以及排列显示模块340，下面对各模块进行具体说明。
截图获取模块310，用于获取目标分类标签下至少一个直播间的直播画面截图。
截图输入模块320，用于将所述直播画面截图输入至图像检测模型中，符合设定类型条件的直播画面截图。
标识符添加模块330，用于对所述设定类型条件的直播画面截图所对应的直播间添加显示标识符。
排列显示模块340，用于在所述目标分类标签对应的显示界面中，按照所述显示标识符对所述至少一个直播间进行排列显示。
本实施例提供的直播间显示装置，通过设置的截图获取模块310、信号输入模块320、标签更新模块330以及排列显示模块340，将从目标分类标签下至少一个直播间获取的直播画面截图，输入至经训练的图像检测模型中，得到符合设定类型条件的直播画面截图，进而对该设定类型条件的直播画面截图所对应的直播间添加显示标识符，并在目标分类标签对应的显示界面中，按照显示标识符对至少一个直播间进行排列显示，通过实时根据直播内容为直播间添加显示标识符，从而将正在进行表演的直播间及时有效地显示给用户，以便用户能够及时发现当前正在进行表演的直播间，减少用户的操作，吸引用户进入观看，提高用户的平均在线观看时间。
可选的，设定类型条件可以包括：跳舞条件。
可选的，直播间显示装置还包括：样本获取模块和模型训练模块。
其中，样本获取模块，用于在将所述直播画面截图输入至图像检测模型中，得到符合设定类型条件的直播画面截图之前，分别获取舞蹈类的直播画面图像样本以及非舞蹈类的直播画面图像样本。
模型训练模块，用于使用所述直播画面图像样本对第一深度学习模型进行训练，得到所述图像检测模型。
可选的，样本获取模块具体可以用于：调用搜索引擎接口搜索并下载分别与舞蹈类和非舞蹈类对应的设定关键词相匹配的多个视频文件；从舞蹈类的视频文件中分别抽取多个视频画面帧，作为舞蹈类的直播画面图像样本；从非舞蹈类的视频文件中随机抽取多个视频画面帧，作为非舞蹈类的直播画面图像样本。
可选的，排列显示模块340具体可以包括：目标获取子模块以及置顶显示子模块。
其中，目标获取子模块，用于从所述至少一个直播间中，获取添加有显示标识符的目标直播间。
置顶显示子模块，用于在所述目标分类标签对应的显示界面中，对所述目标直播间进行置顶显示
可选的，置顶显示子模块具体可以用于：获取所述目标直播间的设定时长的直播视频片段；将所述直播视频片段输入至舞蹈评分模型中，得到所述目标直播间对应的评分信息；在所述目标分类标签对应的显示界面中，按照所述评分信息对所述目标直播间进行排列后置顶显示。
可选的，置顶显示子模块具体还可以用于：在将所述直播视频片段输入至舞蹈评分模型中，得到所述目标直播间对应的评分信息之前，分别获取各个评分等级对应的舞蹈视频样本；使用所述舞蹈视频样本对第二深度学习模型进行训练，得到所述舞蹈评分模型。
上述产品可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图，如图4所示，本实施例提供的一种计算机设备，包括：处理器41和存储器42。该计算机设备中的处理器可以是一个或多个，图4中以一个处理器41为例，所述计算机设备中的处理器41和存储器42可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
本实施例中计算机设备的处理器41中集成了上述实施例提供的直播间显示装置。此外，该计算机设备中的存储器42作为一种计算机可读存储介质，可用于存储一个或多个程序，所述程序可以是软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中直播间显示方法对应的程序指令/模块(例如，附图3所示的直播间显示装置中的模块，包括：截图获取模块310、截图输入模块320、标识符添加模块330以及排列显示模块340)。处理器41通过运行存储在存储器42中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中直播间显示方法。
存储器42可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等。此外，存储器42可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器42可进一步包括相对于处理器41远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
并且，当上述计算机设备所包括一个或者多个程序被所述一个或者多个处理器41执行时，程序进行如下操作：
获取目标分类标签下至少一个直播间的直播画面截图；将直播画面截图输入至图像检测模型中，得到符合设定类型条件的直播画面截图；对设定类型条件的直播画面截图所对应的直播间添加显示标识符；在目标分类标签对应的显示界面中，按照显示标识符对至少一个直播间进行排列显示。
实施例五
本发明实施例五还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被直播间显示装置执行时实现如本发明实施例一提供的直播间显示方法，该方法包括：获取目标分类标签下至少一个直播间的直播画面截图；将直播画面截图输入至图像检测模型中，得到符合设定类型条件的直播画面截图；对设定类型条件的直播画面截图所对应的直播间添加显示标识符；在目标分类标签对应的显示界面中，按照显示标识符对至少一个直播间进行排列显示。
当然,本发明实施例所提供的一种计算机可读存储介质,其上存储的计算机程序被执行时不限于实现如上所述的方法操作,还可以实现本发明任意实施例所提供的直播间显示方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的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，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，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)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述直播间显示装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种直播间显示方法，其特征在于，包括：
获取目标分类标签下至少一个直播间的直播画面截图；
将所述直播画面截图输入至图像检测模型中，得到符合设定类型条件的直播画面截图；
对所述设定类型条件的直播画面截图所对应的直播间添加显示标识符；
在所述目标分类标签对应的显示界面中，按照所述显示标识符对所述至少一个直播间进行排列显示。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设定类型条件包括：跳舞条件。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述直播画面截图输入至图像检测模型中，得到符合设定类型条件的直播画面截图之前，还包括：
分别获取舞蹈类的直播画面图像样本以及非舞蹈类的直播画面图像样本；
使用所述直播画面图像样本对第一深度学习模型进行训练，得到所述图像检测模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别获取舞蹈类的直播画面图像样本以及非舞蹈类的直播画面图像样本，包括：
调用搜索引擎接口搜索并下载分别与舞蹈类和非舞蹈类对应的设定关键词相匹配的多个视频文件；
从舞蹈类的视频文件中分别抽取多个视频画面帧，作为舞蹈类的直播画面图像样本；
从非舞蹈类的视频文件中随机抽取多个视频画面帧，作为非舞蹈类的直播画面图像样本。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述目标分类标签对应的显示界面中，按照所述显示标识符对所述至少一个直播间进行排列显示，包括：
从所述至少一个直播间中，获取添加有显示标识符的目标直播间；
在所述目标分类标签对应的显示界面中，对所述目标直播间进行置顶显示。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述目标分类标签对应的显示界面中，对所述目标直播间进行置顶显示，包括：
获取所述目标直播间的设定时长的直播视频片段；
将所述直播视频片段输入至舞蹈评分模型中，得到所述目标直播间对应的评分信息；
在所述目标分类标签对应的显示界面中，按照所述评分信息对所述目标直播间进行排列后置顶显示。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在将所述直播视频片段输入至舞蹈评分模型中，得到所述目标直播间对应的评分信息之前，还包括：
分别获取各个评分等级对应的舞蹈视频样本；
使用所述舞蹈视频样本对第二深度学习模型进行训练，得到所述舞蹈评分模型。
8.一种直播间显示装置，其特征在于，包括：
截图获取模块，用于获取目标分类标签下至少一个直播间的直播画面截图；
截图输入模块，用于将所述直播画面截图输入至图像检测模型中，得到符合设定类型条件的直播画面截图；
标识符添加模块，用于对所述设定类型条件的直播画面截图所对应的直播间添加显示标识符；
排列显示模块，用于在所述目标分类标签对应的显示界面中，按照所述显示标识符对所述至少一个直播间进行排列显示。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的直播间显示方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的直播间显示方法。
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