CN110708593A - 视频内容中嵌入广告的方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及图像处理技术领域，提出一种视频内容中嵌入广告的方法、装置及存储介质，该方法包括获取图片训练数据，并基于图片训练数据训练物体识别模型；基于物体识别模型对视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，确定待嵌入广告的广告位置信息，并将广告位置信息存入数据库；播放器向服务器发送视频播放请求，并获取服务器从数据库中调取的广告位置信息；播放器根据广告位置信息，从广告平台获取待嵌入的广告信息；当播放器播放视频时，播放器根据广告位置信息将广告渲染到对应的位置。本发明在用户观看视频的过程中，广告内容可同时投放给用户，广告内容跟视频内容的上下文场景相吻合，用户在观看广告时不会产生抵触情绪。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种视频内容中嵌入广告的方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
广告营销，顾名思义是指企业通过广告对产品展开宣传推广，促成消费者的直接购买，扩大产品的销售，提高企业的知名度、美誉度和影响力的活动。随着经济全球化和市场经济的迅速发展，在企业营销战略中广告营销活动发挥着越来越重要的作用，是企业营销组合中的一个重要组成部分。
目前，广告业务也是很多互联网公司的变现手段，尤其是对于提供视频内容服务的互联网公司。Youtube，Netflix，爱奇艺，腾讯视频等视频平台都需要吸引大量的广告投放客户才能支撑自己正常的视频业务发展，广告收入在视频平台的营收收入占用很重要的地位。怎样更好的把广告投放到目标客户群是一个重要的课题，它将直接影响一个视频平台的长期业务发展。
当前的视频广告基本都是在播放视频内容之前，或者在播放视频的过程中，强行插入几段视频广告，用户如果想看后面感兴趣的视频内容必须要等待广告播放完才能继续，这样插入广告的方式不但浪费了用户的很多时间，而且还会打断正常观看视频的用户对视频内容的理解，用户从情绪上对这样的广告是比较抵触和厌烦的。
发明内容
本发明提供一种视频内容中嵌入广告的方法、电子装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于通过对视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，确定广告的嵌入位置，进而在用户观看视频的过程中，广告内容可以同时投放给用户，广告内容跟视频内容的上下文场景相吻合，用户在观看广告时不会产生抵触情绪。
为实现上述目的，本发明提供一种视频内容中嵌入广告的方法，应用于电子装置，所述方法进一步包括广告位置信息获取和广告位置信息调用两部分；其中，
所述广告位置信息获取包括：
获取图片训练数据，并基于所述图片训练数据训练物体识别模型；
基于所述物体识别模型对视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，确定待嵌入广告的广告位置信息，并将所述广告位置信息存入数据库；
所述广告位置信息调用包括：
播放器向服务器发送视频播放请求，并获取所述服务器从所述数据库中调取的所述广告位置信息；
所述播放器根据所述广告位置信息，从广告平台获取待嵌入的广告信息；
当所述播放器播放视频时，所述播放器根据所述广告位置信息将所述广告渲染到对应的位置。
优选地，所述获取图片训练数据，并基于所述图片训练数据训练物体识别模型的步骤包括：
创建神经网络模型作为所述物体识别模型的训练模型，所述神经网络模型包括13层卷积层、3层全连接层和1层输出层；
对所述输出层进行归一化处理得到各物体类别的概率，所述输出层包含至少一千种物体类别；
基于所述物体类别的概率进行物体识别。
优选地，所述基于所述物体识别模型对视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，确定待嵌入广告的广告位置信息的步骤包括：
基于所述物体识别模型对所述视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，分割出所述视频帧中的物体；
对分割出的物体进行识别，并根据识别结果进行场景分析，获取当前视频帧所处的场景信息；
根据所述场景信息确定可嵌入广告的广告位置信息。
优选地，所述广告位置信息包括广告起始时间、广告终止时间和广告可嵌入的像素位置信息。
优选地，所述广告信息包括广告图片、广告视频或者广告动画。
为实现上述目的，本发明还提供一种电子装置，该电子装置包括：存储器、处理器，所述存储器中包括视频内容中嵌入广告的程序，所述视频内容中嵌入广告的程序被所述处理器执行时实现广告位置信息获取和广告位置信息调用两步骤：
所述广告位置信息获取包括：
获取图片训练数据，并基于所述图片训练数据训练物体识别模型；
基于所述物体识别模型对视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，确定待嵌入广告的广告位置信息，并将所述广告位置信息存入数据库；
所述广告位置信息调用包括：
播放器向服务器发送视频播放请求，并获取所述服务器从所述数据库中调取的所述广告位置信息；
所述播放器根据所述广告位置信息，从广告平台获取待嵌入的广告信息；
当所述播放器播放视频时，所述播放器根据所述广告位置信息将所述广告渲染到对应的位置。
优选的，所述获取图片训练数据，并基于所述图片训练数据训练物体识别模型的步骤包括：
创建神经网络模型作为所述物体识别模型的训练模型，所述神经网络模型包括13层卷积层、3层全连接层和1层输出层；
对所述输出层进行归一化处理得到各物体类别的概率，所述输出层包含至少一千种物体类别；
基于所述物体类别的概率进行物体识别。
优选的，所述基于所述物体识别模型对视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，确定待嵌入广告的广告位置信息的步骤包括：
基于所述物体识别模型对所述视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，分割出所述视频帧中的物体；
对分割出的物体进行识别，并根据识别结果进行场景分析，获取当前视频帧所处的场景信息；
根据所述场景信息确定可嵌入广告的广告位置信息。
优选的，所述广告位置信息包括广告起始时间、广告终止时间和广告可嵌入的像素位置信息。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括视频内容中嵌入广告的程序，所述视频内容中嵌入广告的程序被处理器执行时，实现如上所述的视频内容中嵌入广告的方法中的任意步骤。
本发明提出的视频内容中嵌入广告的方法、电子装置及计算机可读存储介质，能够在用户观看视频的过程中，同时投放广告内容给用户，广告内容跟视频内容的上下文场景比较吻合，整个过程就好像广告内容是很自然的拍摄到视频中的感觉，用户在观看广告时不易产生抵触的感觉，从而达到较好的广告投放的效果。
附图说明
图1为本发明视频内容中嵌入广告的方法较佳实施例的应用环境示意图；
图2为图1中视频内容中嵌入广告的程序较佳实施例的模块示意图；
图3为本发明视频内容中嵌入广告的方法较佳实施例的流程图；
图4为网球比赛场景示意图；
图5为图4进行物体识别后的场景示意图；
图6为本发明视频内容中嵌入广告的方法较佳实施例的流程图二。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种视频内容中嵌入广告的方法，应用于一种电子装置1。参照图1所示，为本发明视频中嵌入广告的方法较佳实施例的应用环境示意图。
在本实施例中，电子装置1可以是服务器、智能手机、平板电脑、便携计算机、桌上型计算机等具有运算功能的终端设备。
该电子装置1包括：处理器12、存储器11、网络接口14及通信总线15。
存储器11包括至少一种类型的可读存储介质。所述至少一种类型的可读存储介质可为如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器11等的非易失性存储介质。在一些实施例中，所述可读存储介质可以是所述电子装置1的内部存储单元，例如该电子装置1的硬盘。在另一些实施例中，所述可读存储介质也可以是所述电子装置1的外部存储器11，例如所述电子装置1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。
在本实施例中，所述存储器11的可读存储介质通常用于存储安装于所述电子装置1的视频内容中嵌入广告的程序10等。所述存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行视频内容中嵌入广告的程序10等。
网络接口14可选地可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)，通常用于在该电子装置1与其他电子设备之间建立通信连接。
通信总线15用于实现这些组件之间的连接通信。
图1仅示出了具有组件11-15的电子装置1，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
可选地，该电子装置1还可以包括用户接口，用户接口可以包括输入单元比如键盘(Keyboard)、语音输入装置比如麦克风(microphone)等具有语音识别功能的设备、语音输出装置比如音响、耳机等，可选地用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。
可选地，该电子装置1还可以包括显示器，显示器也可以称为显示屏或显示单元。在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)触摸器等。显示器用于显示在电子装置1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
可选地，该电子装置1还包括触摸传感器。所述触摸传感器所提供的供用户进行触摸操作的区域称为触控区域。此外，这里所述的触摸传感器可以为电阻式触摸传感器、电容式触摸传感器等。而且，所述触摸传感器不仅包括接触式的触摸传感器，也可包括接近式的触摸传感器等。此外，所述触摸传感器可以为单个传感器，也可以为例如阵列布置的多个传感器。
此外，该电子装置1的显示器的面积可以与所述触摸传感器的面积相同，也可以不同。可选地，将显示器与所述触摸传感器层叠设置，以形成触摸显示屏。该装置基于触摸显示屏侦测用户触发的触控操作。
可选地，该电子装置1还可以包括射频(Radio Frequency，RF)电路，传感器、音频电路等等，在此不再赘述。
在图1所示的装置实施例中，作为一种计算机存储介质的存储器11中可以包括操作系统、以及视频中嵌入广告的程序10；处理器12执行存储器11中存储的视频内容中嵌入广告的程序10时实现广告位置信息获取和广告位置信息调用两部分步骤；其中，
S110：广告位置信息获取；
所述广告位置信息获取进一步包括：
S111：获取图片训练数据，并基于所述图片训练数据训练物体识别模型；
S112：基于所述物体识别模型对视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，确定待嵌入广告的广告位置信息，并将所述广告位置信息存入数据库；
S120：广告位置信息调用；
所述广告位置信息调用进一步包括：
S121：播放器向服务器发送视频播放请求，并获取所述服务器从所述数据库中调取的所述广告位置信息；
S122：所述播放器根据所述广告位置信息，从广告平台获取待嵌入的广告信息；
S123：当所述播放器播放视频时，所述播放器根据所述广告位置信息将所述广告渲染到对应的位置。
优选地，所述获取图片训练数据，并基于所述图片训练数据训练物体识别模型的步骤包括：
创建神经网络模型作为所述物体识别模型的训练模型，所述神经网络模型包括13层卷积层、3层全连接层和1层输出层；
对所述输出层进行归一化处理得到各物体类别的概率，所述输出层包含至少一千种物体类别；
基于所述物体类别的概率进行物体识别。
优选地，所述基于所述物体识别模型对视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，确定待嵌入广告的广告位置信息的步骤包括：
基于所述物体识别模型对所述视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，分割出所述视频帧中的物体；
对分割出的物体进行识别，并根据识别结果进行场景分析，获取当前视频帧所处的场景信息；
根据所述场景信息确定可嵌入广告的广告位置信息。
优选地，所述广告位置信息包括广告起始时间、广告终止时间和广告可嵌入的像素位置信息。
优选地，所述广告信息包括广告图片、广告视频或者广告动画。
上述实施例提出的电子装置1，基于深度卷积神经网络对视频帧中的物体对象进行分析识别，进而确定视频中可嵌入广告的广告位信息，然后在视频实际播放过程中，将广告渲染到对应的广告位处，实现广告与视频的结合，广告与视频的上下文场景比较吻合，用户在观看视频时不会产生明显的抵触情绪，从而达到较好的广告投放效果。
在其他实施例中，视频内容中嵌入广告的程序10还可以被分割为一个或者多个模块，一个或者多个模块被存储于存储器11中，并由处理器12执行，以完成本发明。本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段。参照图2所示，为图1中视频内容中嵌入广告的程序10较佳实施例的程序模块图。所述视频内容中嵌入广告的程序10可以被分割为：广告位置信息获取单元11和广告位置信息调用单元12，所述广告位置信息获取单元11包括模型训练模块111、广告位置信息确定单元112，所述广告位置信息调用单元12包括广告位置信息请求单元121、广告嵌入单元122、视频播放单元123。所述模块111-123所实现的功能或操作步骤均与上文类似，此处不再详述，示例性地，例如其中：
模型训练模块111，用于获取图片训练数据，并基于所述图片训练数据训练物体识别模型；
广告位置信息确定单元112，用于基于所述物体识别模型对视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，确定待嵌入广告的广告位置信息，并将所述广告位置信息存入数据库；
广告位置信息请求单元121，用于播放器向服务器发送视频播放请求，并获取所述服务器从所述数据库中调取的所述广告位置信息；
广告嵌入单元122，用于所述播放器根据所述广告位置信息，从广告平台获取待嵌入的广告信息；
视频播放单元123，用于当所述播放器播放视频时，所述播放器根据所述广告位置信息将所述广告渲染到对应的位置。
此外，本发明还提供一种视频内容中嵌入广告的方法。参照图3所示，为本发明视频内容中嵌入广告的方法较佳实施例的流程图。该方法可以由一个装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。
在本实施例中，视频内容中嵌入广告的方法包括：步骤S110和步骤S120。
S110：广告位置信息获取；
所述广告位置信息获取进一步包括：
S111：获取图片训练数据，并基于所述图片训练数据训练物体识别模型。
其中，获取图片训练数据，并基于所述图片训练数据训练物体识别模型的步骤包括：
1、创建神经网络模型作为所述物体识别模型的训练模型，所述神经网络模型包括13层卷积层、3层全连接层和1层输出层；
2、对所述输出层进行归一化处理得到各物体类别的概率，所述输出层包含至少一千种物体类别；
3、基于所述物体类别的概率进行物体识别。
具体地，通过人工智能对现实中大量的物体对象图片进行训练，得到一个训练完成的训练模型，该模型训练过程可采用VGG16的神经网络结构对Imagenet数据集进行训练，该神经网络分为卷积层、全连接层和输出层。其中，卷积层包括5个部分(conv1-conv5)共13层，全连接层设置有三层，加在一起共16层。
为了保证高预测准确率，在模型训练过程中对神经网络中的所有参数进行训练。训练模型的输出层是一个拥有上千个类别的softmax层，通过softmax归一化得到每个类别的概率，从原理上讲是对连续视频帧像素进行边缘检测，从而实现物体分割，提取每个分割后的物体中的特征，来识别物体的类别。
S112：基于所述物体识别模型对视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，确定待嵌入广告的广告位置信息，并将所述广告位置信息存入数据库。
其中，所述基于所述物体识别模型对视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，确定待嵌入广告的广告位置信息的步骤包括：
1、基于所述物体识别模型对所述视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，分割出所述视频帧中的物体；
2、对分割出的物体进行识别，并根据识别结果进行场景分析，获取当前视频帧所处的场景信息；
3、根据所述场景信息确定可嵌入广告的广告位置信息。
具体地，在通过物体识别模块识别出连续视频帧像素中的物体类别后，可通过一个或者多个物体类别对识别进行场景分析，分析出当前视频处于一个什么样的场景，进而找到可嵌入广告的广告位置信息。例如，场景可以为体育场、餐厅、图书馆、超市等等，如果场景为篮球场，则可嵌入广告的广告位可以为篮球场的场地或者周边围栏等位置。
例如图4所示为一个网球比赛的场景，通过对当前帧的像素分析可以将图片中的人、椅子等信息识别出来，如图5所示。嵌入广告的位置可以为像素变化较小的连续区域，如图4中网球场中的大片区域可以嵌入广告。另外，通过对视频帧的像素点灰度值的分析，可以找到物体的边缘轮廓，进而确定像素变化比较小的连续区域，对视频内容进行场景识别主要是分析出视频中可嵌入广告的起始和终止时间，可嵌入广告的像素位置，即广告位置信息的top，left，right，bottom信息。
进一步地，视频内容中的广告位置信息包括广告起始、终止位置和广告可嵌入的像素位置，获取广告位置信息后，可将这些信息存入数据库中，在一个视频内容中可以嵌入多个广告。
S120：广告位置信息调用，所述广告位置信息调用进一步包括：
S121：播放器向服务器发送视频播放请求，并获取所述服务器从所述数据库中调取的所述广告位置信息。
其中，播放器在请求播放视频的时候，服务端会将视频内容中可以嵌入广告的位置，场景等广告位置信息一并返回给播放器，播放器拿到广告的场景和时长等信息后，从广告平台请求一些比较合适的广告内容用于嵌入广告。
S122：所述播放器根据所述广告位置信息，从广告平台获取待嵌入的广告信息。
其中，广告(内容)平台会提供广告素材，广告素材中可以包含图片，视频，动画等多种类型的内容，广告分类可以按适合投放的广告场景如体育场，餐厅，图书馆，超市等进行分类，不同的广告分类可以投放到不同的视频场景中，具体可根据识别出的场景选择待插入的广告。
S123：当所述播放器播放视频时，所述播放器根据所述广告位置信息将所述广告渲染到对应的位置。
其中，当视频开始播放，并播放到广告嵌入的时间起始位置，播放器根据训练模型中对物体边缘和场景分析得到广告位置的top，left，right，bottom，以及当前广告内容的宽高，实时把广告内容渲染到广告位置，在广告时间段可以对广告内容做平移，旋转，缩放等操作。
具体地，在实时渲染广告内容的过程中，广告内容的宽高和持续时间和广告位置的宽高和持续时间很可能不一致，这样我们需要通过OpengGL的平移，旋转，缩放来适配广告位置的宽高和持续时间，并且对于静态图片可以实现一些动画效果。其中，OpengGL(OpenGraphics Library，开放图形库或者“开放式图形库”)是用于渲染2D、3D矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口(API)。
最为具体示例，图6示出了本发明视频内容中嵌入广告的方法流程。
如图6所示，本发明实施例视频内容中嵌入广告的方法包括：
通过视频服务器对视频进行分析，该视频分析过程可采用AI视频分析系统，即上述内容中的物体识别模型等，分析确定插入广告的起始时间、终止时间和像素位置信息，并将其保存在数据库中备用。
然后，在播放器向视频服务器请求播放视频时，视频服务器从数据库中调取上述广告位置信息并将其发送至播放器。
继而，播放器可根据视频服务器发送来的广告位置信息，从广告平台获取合适的广告信息。
最后，根据广告信息在视频播放过程中，将广告渲染在视频中，实现视频内容中嵌入广告的效果。
利用上述本发明的视频内容中嵌入广告的方法，能够在用户观看视频的过程中，同时投放广告内容给用户，广告内容跟视频内容的上下文场景比较吻合，整个过程就好像广告内容是很自然的拍摄到视频中的感觉，用户在观看广告时不易产生抵触的感觉，从而达到较好的广告投放的效果。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括视频内容中嵌入广告的程序，所述视频内容中嵌入广告的程序被处理器执行时实现如下操作：
广告位置信息获取和广告位置信息调用两部分；其中，
所述广告位置信息获取包括：
获取图片训练数据，并基于所述图片训练数据训练物体识别模型；
基于所述物体识别模型对视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，确定待嵌入广告的广告位置信息，并将所述广告位置信息存入数据库；
所述广告位置信息调用包括：
播放器向服务器发送视频播放请求，并获取所述服务器从所述数据库中调取所述广告位置信息；
所述播放器根据所述广告位置信息，从广告平台获取待嵌入的广告信息；
当所述播放器播放视频时，所述播放器根据所述广告位置信息将所述广告渲染到对应的位置。
优选地，所述获取图片训练数据，并基于所述图片训练数据训练物体识别模型的步骤包括：
创建神经网络模型作为所述物体识别模型的训练模型，所述神经网络模型包括13层卷积层、3层全连接层和1层输出层；
通过所述输出层归一化得到各物体类别的概率，所述输出层包含至少一千种物体类别；
基于所述物体类别的概率进行物体识别。
优选地，所述基于所述物体识别模型对视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，确定待嵌入广告的广告位置信息的步骤包括：
基于所述物体识别模型对所述视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，分割出所述视频帧中的物体；
对分割出的物体进行识别，并根据识别结果进行场景分析，获取当前视频帧所处的场景信息；
根据所述场景信息确定可嵌入广告的广告位置信息。
优选地，所述广告位置信息包括广告起始时间、广告终止时间和广告可嵌入的像素位置信息。
优选地，所述广告信息包括广告图片、广告视频或者广告动画。
本发明之计算机可读存储介质的具体实施方式与上述视频内容中嵌入广告的方法、电子装置的具体实施方式大致相同，在此不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。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上述实施例方法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，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，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，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。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种视频内容中嵌入广告的方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括广告位置信息获取和广告位置信息调用两部分；其中，
所述广告位置信息获取包括：
获取图片训练数据，并基于所述图片训练数据训练物体识别模型；
基于所述物体识别模型对视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，确定待嵌入广告的广告位置信息，并将所述广告位置信息存入数据库；
所述广告位置信息调用包括：
播放器向服务器发送视频播放请求，并获取所述服务器从所述数据库中调取的所述广告位置信息；
所述播放器根据所述广告位置信息，从广告平台获取待嵌入的广告信息；
当所述播放器播放视频时，所述播放器根据所述广告位置信息将所述广告渲染到对应的位置。
2.根据权利要求1所述的视频内容中嵌入广告的方法，其特征在于，
所述获取图片训练数据，并基于所述图片训练数据训练物体识别模型的步骤包括：
创建神经网络模型作为所述物体识别模型的训练模型，所述神经网络模型包括13层卷积层、3层全连接层和1层输出层；
对所述输出层进行归一化处理得到各物体类别的概率，所述输出层包含至少一千种物体类别；
基于所述物体类别的概率进行物体识别。
3.根据权利要求1所述的视频内容中嵌入广告的方法，其特征在于，所述基于所述物体识别模型对视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，确定待嵌入广告的广告位置信息的步骤包括：
基于所述物体识别模型对所述视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，分割出所述视频帧中的物体；
对分割出的物体进行识别，并根据识别结果进行场景分析，获取当前视频帧所处的场景信息；
根据所述场景信息确定可嵌入广告的广告位置信息。
4.根据权利要求1所述的视频内容中嵌入广告的方法，其特征在于，
所述广告位置信息包括广告起始时间、广告终止时间和广告可嵌入的像素位置信息。
5.根据权利要求1所述的视频内容中嵌入广告的方法，其特征在于，
所述广告信息包括广告图片、广告视频或者广告动画。
6.一种电子装置，其特征在于，该电子装置包括：存储器、处理器，所述存储器中包括视频内容中嵌入广告的程序，所述视频内容中嵌入广告的程序被所述处理器执行时实现广告位置信息获取和广告位置信息调用两步骤：
所述广告位置信息获取包括：
获取图片训练数据，并基于所述图片训练数据训练物体识别模型；
基于所述物体识别模型对视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，确定待嵌入广告的广告位置信息，并将所述广告位置信息存入数据库；
所述广告位置信息调用包括：
播放器向服务器发送视频播放请求，并获取所述服务器从所述数据库中调取的所述广告位置信息；
所述播放器根据所述广告位置信息，从广告平台获取待嵌入的广告信息；
当所述播放器播放视频时，所述播放器根据所述广告位置信息将所述广告渲染到对应的位置。
7.根据权利要求6所述的电子装置，其特征在于，
所述获取图片训练数据，并基于所述图片训练数据训练物体识别模型的步骤包括：
创建神经网络模型作为所述物体识别模型的训练模型，所述神经网络模型包括13层卷积层、3层全连接层和1层输出层；
对所述输出层进行归一化处理得到各物体类别的概率，所述输出层包含至少一千种物体类别；
基于所述物体类别的概率进行物体识别。
8.根据权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述基于所述物体识别模型对视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，确定待嵌入广告的广告位置信息的步骤包括：
基于所述物体识别模型对所述视频中的连续视频帧像素进行边缘检测，分割出所述视频帧中的物体；
对分割出的物体进行识别，并根据识别结果进行场景分析，获取当前视频帧所处的场景信息；
根据所述场景信息确定可嵌入广告的广告位置信息。
9.根据权利要求6所述的电子装置，其特征在于，
所述广告位置信息包括广告起始时间、广告终止时间和广告可嵌入的像素位置信息。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括视频内容中嵌入广告的程序，所述视频内容中嵌入广告的程序被处理器执行时，实现如权利要求1至5中任一项所述的视频内容中嵌入广告的方法步骤。
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