CN112446561A - 广告设计图质量检测方法及装置 - Google Patents
广告设计图质量检测方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112446561A CN112446561A CN201910744474.XA CN201910744474A CN112446561A CN 112446561 A CN112446561 A CN 112446561A CN 201910744474 A CN201910744474 A CN 201910744474A CN 112446561 A CN112446561 A CN 112446561A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- advertisement design
- design drawing
- objective evaluation
- objective
- advertisement
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 238000013461 design Methods 0.000 title claims abstract description 277
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 72
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 206
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 12
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 2
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000004141 dimensional analysis Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0276—Advertisement creation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请提出一种广告设计图质量检测方法及装置，其中，该方法在获取待检测的广告设计图后，采用预先训练的美学评估网络，对广告设计图进行分析，确定出广告设计图在主观感受维度上的主观评价值，并确定广告设计图在各个客观评价指标上的评分，然后，根据预设的与各个客观评价指标对应的权重，以及广告设计图在各个客观评价指标上的评分，生成广告设计图在客观质量维度上的客观评价值，以及根据主观评价值和客观评价值，生成广告设计图的质量检测结果。由此，结合主观因素和客观因素两个方面对广告设计图的设计质量进行全面评估，提高了广告设计图质量检测的效率，方便了用户对广告设计图进行质量检测，提高了用户的体验度。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种广告设计图质量检测方法及装置。
背景技术
在平面设计领域中，在根据广告任务设计出对应的广告设计图后，在需要获知所设计出的广告设计图的质量时，相关技术中主要是通过找专业人士对广告设计图的质量进行评价，然而，这种人为评价耗费时间成本、人力成本以及经济成本较高，并且，不方便用户快速获知广告设计图的质量检测结果，用户获知广告设计图质量检测结果的用户体验度不理想。
发明内容
本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本申请的第一个目的在于提出一种广告设计图质量检测方法。
本申请的第二个目的在于提出一种广告设计图质量检测装置。
本申请的第三个目的在于提出一种电子设备。
本申请的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
本申请的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。
为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种广告设计图质量检测方法，包括：获取待检测的广告设计图；将所述广告设计图输入到预先训练的美学评估网络，得到所述广告设计图在主观感受维度上的主观评价值；确定所述广告设计图在各个客观评价指标上的评分；根据预设的与各个客观评价指标对应的权重，以及所述广告设计图在各个客观评价指标上的评分，生成所述广告设计图在客观质量维度上的客观评价值；根据所述主观评价值和所述客观评价值，生成所述广告设计图的质量检测结果。
本申请实施例的广告设计图质量检测方法，在获取待检测的广告设计图后，采用预先训练的美学评估网络，对广告设计图进行分析，确定出广告设计图在主观感受维度上的主观评价值，并确定广告设计图在各个客观评价指标上的评分，然后，根据预设的与各个客观评价指标对应的权重，以及广告设计图在各个客观评价指标上的评分，生成广告设计图在客观质量维度上的客观评价值，以及根据主观评价值和客观评价值，生成广告设计图的质量检测结果。由此，提供了一种基于人工智能的广告设计图质量检测方法，结合主观因素和客观因素两个方面对广告设计图的设计质量进行全面评估，方便了用户获知广告设计图的质量检测结果，提高了广告设计图质量检测的效率，方便了用户对广告设计图进行质量检测，提高了用户的体验度。
为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种广告设计图质量检测装置，包括：获取模块，用于获取待检测的广告设计图；主观评价模块，用于将所述广告设计图输入到预先训练的美学评估网络，得到所述广告设计图在主观感受维度上的主观评价值；第一确定模块，用于确定所述广告设计图在各个客观评价指标上的评分；客观评价模块，用于根据预设的与各个客观评价指标对应的权重，以及所述广告设计图在各个客观评价指标上的评分，生成所述广告设计图在客观质量维度上的客观评价值；质量检测生成模块，用于根据所述主观评价值和所述客观评价值，生成所述广告设计图的质量检测结果。
本申请实施例提供的广告设计图质量检测装置，在获取待检测的广告设计图后，采用预先训练的美学评估网络，对广告设计图进行分析，确定出广告设计图在主观感受维度上的主观评价值，并确定广告设计图在各个客观评价指标上的评分，然后，根据预设的与各个客观评价指标对应的权重，以及广告设计图在各个客观评价指标上的评分，生成广告设计图在客观质量维度上的客观评价值，以及根据主观评价值和客观评价值，生成广告设计图的质量检测结果。由此，提供了一种基于人工智能的广告设计图质量检测方法，结合主观因素和客观因素两个方面对广告设计图的设计质量进行全面评估，方便了用户获知广告设计图的质量检测结果，提高了广告设计图质量检测的效率，方便了用户对广告设计图进行质量检测，提高了用户的体验度。
为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的广告设计图质量检测方法。
为了实现上述目的，本申请第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令被处理器执行时，实现如上所述的广告设计图质量检测方法。
为了实现上述目的，本申请第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，实现如上所述的资质审核方法。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是根据本申请一个实施例的广告设计图质量检测方法的流程示意图；
图2是根据本申请另一个实施例的广告设计图质量检测方法的流程示意图
图3是根据本申请一个实施例的广告设计图质量检测装置的结构示意图；
图4是根据本申请另一个实施例的广告设计图质量检测装置的结构示意图；
图5是根据本申请一个实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的广告设计图质量检测方法、装置和电子设备。
图1是根据本申请一个实施例的广告设计图质量检测方法的流程示意图。其中，需要说明的是，本实施例提供的广告设计图质量检测方法执行主体为广告设计图质量检测装置中，广告设计图质量检测装置可以为终端设备、服务器等硬件设备，或者为硬件设备上安装的软件。
如图1所示，该广告设计图质量检测方法可以包括：
步骤101，获取待检测的广告设计图。
在本实施例中，以广告设计图质量检测装置为具有质量检测功能的系统为例进行描述。
其中，可以理解的是，上述系统除了具有质量检测功能之外，该系统还可以具有广告设计功能，用户在需要广告设计时，可通过该系统提供的广告设计功能设计广告。
在本实施例中，待检测的广告设计图可以是用户上传至该系统中的广告设计图，也可以是用户通过该系统设计的广告设计图，该实施例对此不作限定。
作为一种示例性的实施方式，在用户有广告设计图质量评估需求时，用户可向该系统上传需要待检测的广告设计图，并通过触发相关控件来发送质量评估请求。
步骤102，将广告设计图输入到预先训练的美学评估网络，得到广告设计图在主观感受维度上的主观评价值。
在本实施例中，为了结合主观因素和客观因素两方面对广告设计图进行全面评价，在获取待检测的广告设计图后，可采用预先训练的美学评估网络，确定该广告设计图在主观感受维度上的主观评价值，即，确定广告设计图在主观感受维度上的主观评分。
在本实施例中，美学评估网络是基于深度学习的评估网络。该美学评估网络可以对广告设计图进行主观感受维度上自动评分。
在本实施例中，为了使得该美学评估网络可以准确对广告设计图进行准确评分，在将广告设计图输入到预先训练的美学评估网络之前，还可以采用大于预设数量的样本广告设计图对美学评估网络进行训练，直至美学评估网络输出的客观评价值与相应样本广告设计图标注的客观评价值匹配时，美学评估网络训练完成。
具体地，在广告设计图输入到预先训练的美学评估网络，美学评估网络对广告设计图进行分析，确定出广告设计图主观感受维度上的主观评价值并输出。
本实施例中，以主观评价值分为1-7分为例进行描述，可以理解的是，主观评分值越高，表示对应广告设计图主观感受越好，主观评分值越低，表示对应广告设计图主观感受越差。
作为一种示例性的实施方式，可根据设计师给出的1-7分的评分标准对大量的样本广告设计图的客观评价值进行标注，并根据标注后的样本广告设计图对美学评估网络进行训练，并利用美学评估网络对待检测的平面设计进行自动评分。
其评判标准主要考察了该广告设计图是否达到了“信息的完整性”、“画面合理”、“主标题明显”、“图形和谐”、“布局美观”等其他细节品质方面的要求。
步骤103，确定广告设计图在各个客观评价指标上的评分。
在本实施例中，确定广告设计图在各个客观评价指标上的评分的具体实现方式可以为：根据各个客观评价指标，提取广告设计图在各个客观评价指标上的特征信息。根据各个客观评价指标各自对应的特征信息，确定广告设计图在各个客观评价指标上的评分。
其中，客观评价指标是系统中预先设置的，客观评价指标可以包括但不限于“文本对齐”、“留白”、“重叠”、“平衡”、“文本边界”、“文本超出边界”、“文字尺寸”、“图片尺寸”等指标，例如，客观评价指标还可以包括片留白面积”，“留白区域的流动性”等等一些其他的观评价指标。
可以理解的是，对于不同客观评价指标而言，其评价广告设计图时，所使用的广告设计图的特征信息是不同的。下面分别进行描述。
1.文本对齐。
文本对齐指标，其所使用的广告设计图的特征信息为文本元素之间的对齐程度信息。
具体地，根据文本对齐指标，对广告设计图进行特征提取，以获取广告设计图中文本元素之间的对齐程度信息，并根据对齐程度信息，确定广告设计图在文本对齐指标上的评分。
其中，文本元素的对齐方式可以分为6种对齐方式—“上、下、左、右、X中轴、Y中轴”。
其中，文本元素之间的对齐程度越高，广告设计图在文本对齐指标上得分越高。
2.留白。
其中，可以理解的是，广告设计图留白过多或过少都会影响视觉效果。因此，结合广告设计图的留白程度确定广告设计图在留白指标上的评分。
具体地，可根据留白指标，可确定广告设计图的留白信息，即，留白指标，其对应的特征信息为广告设计图的留白信息。
具体而言，可获取广告设计图的留白信息，然后，根据广告设计图的留白信息和广告设计图本身尺寸，确定广告设计图的留白程度，并确定留白程度和预设阈值之间的关系，如果留白程度越接近这个阈值，得分越高；比阈值过大或者过小，得分都会减低。
3.重叠。
其中，需要理解的是，广告设计图中如果元素之间的重叠，会影响信息传递的完整性，因此，可根据重叠指标，提取广告设计图中元素与元素之间的重叠信息，并根据所提取到的重叠信息，确定该广告设计图中元素之间的重叠程度。对应地，根据重叠程度，确定该广告设计图在重叠指标上的评分。
其中，重叠程度越高，得分越低。
4.平衡。
对元素排布的均匀程度、对称性进行评价。元素排布得越均匀，视觉效果越平衡，得分越高。
5.文本边界。
因为文字距离边界过近或过远都会影响视觉效果，在客观评价指标为文本边界指标时，文本边界指标对应的特征信息为广告设计图中文本元素与广告设计图边界之间的距离信息。
在本实施例中，可广告设计图中文本元素与广告设计图边界之间的距离信息，并将获取的距离信息与预设适当距离进行比较，如果所获取的距离信息越接近这个适当距离，得分越高；越偏离这个适当距离，得分越低。
6.文本超出边界。
在客观评价指标为文本超出边界指标时，文本超出边界指标对应的特征信息为广告设计图中文本元素超出边界信息。
对文本元素是否超出边界进行评判。如果文本元素的位置超出边界，那么就会影响信息传递的完整性。因此，文本超出边界的部分越多，得分越低。
7.元素的尺寸。
对元素的尺寸进行评判。不同类型的元素会有不同的阈值，一旦有元素低于它的阈值，就会给一个低分。
其中，需要说明的是，上述步骤102和103不分先后执行顺序。
步骤104，根据预设的与各个客观评价指标对应的权重，以及广告设计图在各个客观评价指标上的评分，生成广告设计图在客观质量维度上的客观评价值。
具体地，根据预设的与各个客观评价指标对应的权重，以及广告设计图在各个客观评价指标上的评分，进行加权处理，所得到的加权处理结果，即为广告设计图在客观质量维度上的客观评价值。
作为一种示例性的实施方式，在获取待检测的广告设计图后，可将该广告设计图输入到该系统中的客观评价体系功能模块中，以通过该客观评价体系功能模块得到该广告设计图在客观质量维度上的客观评价值。
其中，客观评价体系功能模块，得到该广告设计图在客观质量维度上的客观评价值的具体实现过程与上述步骤103和104相同，此处不再赘述。
步骤105，根据主观评价值和客观评价值，生成广告设计图的质量检测结果。
在本实施例中，在生成广告设计图的质量检测结果后，可向用户提供质量检测结果提供给用户，例如，可以语音播放和/或文字显示的方式向用户提供广告设计图的质量检测结果。
其中，质量检测结果中可以包括广告设计图在主观感受维度上的主观评价值、在客观质量维度上的客观评价值，还可以包括广告设计图的综合评价值。
在本实施例中，广告设计图的综合评价值可以是根据主观感受维度以及客观质量维度各自对应的权重，以及主观评价值和客观评价值进行加权处理而得到的。
本申请实施例的广告设计图质量检测方法，在获取待检测的广告设计图后，采用预先训练的美学评估网络，对广告设计图进行分析，确定出广告设计图在主观感受维度上的主观评价值，并确定广告设计图在各个客观评价指标上的评分，然后，根据预设的与各个客观评价指标对应的权重，以及广告设计图在各个客观评价指标上的评分，生成广告设计图在客观质量维度上的客观评价值，以及根据主观评价值和客观评价值，生成广告设计图的质量检测结果。由此，提供了一种基于人工智能的广告设计图质量检测方法，结合主观因素和客观因素两个方面对广告设计图的设计质量进行全面评估，方便了用户获知广告设计图的质量检测结果，提高了广告设计图质量检测的效率，方便了用户对广告设计图进行质量检测，提高了用户的体验度。
基于上述实施例的基础上，为了方便相应用户可快速对广告设计图进行修改，在本实施例中，确定广告设计图在各个客观评价指标上的评分之后，可结合广告设计图的主观评价值和广告设计图在各个客观评价指标上的评分情况，对广告设计图给出对应的指导建议，以方便相应用户获知广告设计图指导建议，进而根据指导建议修改广告设计图。
下面结合图2对该实施例的广告设计图质量检测方法进行进一步描述。
图2是根据本申请另一个实施例的广告设计图质量检测方法的流程示意图。
如图2所示，该方法可以包括：
步骤201，获取待检测的广告设计图。
步骤202，将广告设计图输入到预先训练的美学评估网络，得到广告设计图在主观感受维度上的主观评价值。
步骤203，确定广告设计图在各个客观评价指标上的评分。
步骤204，根据预设的与各个客观评价指标对应的权重，以及广告设计图在各个客观评价指标上的评分，生成广告设计图在客观质量维度上的客观评价值。
步骤205，根据主观评价值和客观评价值，生成广告设计图的质量检测结果。
其中，需要说明的是，步骤201-205与上述实施例中的步骤101-105相同，此处不再赘述。
步骤206，根据主观评价值，确定广告设计图在主观感受维度上的第一指导建议。
其中，可以理解的是，对于不同主观评价值，给出的指导建议是不同的。
例如，主观评价值为1分，对应的指导建议可以为建议对图形和谐，以及广告设计图配色进行调整。又例如，主观评价值为6分，对应的指导建议可以为建议主标题再明显一些。
步骤207，根据广告设计图在各个客观评价指标上的评分，确定广告设计图在各个客观评价指标上的第二指导建议。
可以理解的是，对于不同客观评价指标，可结合观评价指标上的评分，确定该广告设计图在对应客观评价指标上对应的指导建议，例如，客观评价指标为元素的尺寸指标，如果确定该广告设计图中元素的尺寸不符合要求，可确定广告设计图中不符合尺寸要求的元素，并输出针对该元素的指导建议，以方便用户根据指导建议对该元素进行修改。
又例如，客观评价指标为留白指标，可根据该广告设计图在留白指标上的评分，确定该广告设计图的留白程度是过大，可向用户输出广告设计图的留白较多，建议对其进行修改。
再比如，客观评价指标为文本边界指标，可根据该广告设计图在文本边界指标，确定该广告设计图文本是否超出边界，如果超出边界，可标识出超出边界的文本，并向用户输出对应的修改建议，以方便用户根据修改建议对广告设计图进行修改。
步骤208，向用户提供第一指导建议和第二指导建议。
其中，需要说明的是，本实施例的质量检测结果以及针对广告设计图的指导建议可以同时向目标用户提供，也可以通过质量检测结果界面向目标用户提供质量检测结果，对应地，质量检测结果界面上设置有指导建议控件，目标用户可通过触发指导建议控件来查看针对该广告设计图的指导建议，该实施例对此不作具体限定。
本申请实施例的广告设计图质量检测方法，在获取待检测的广告设计图后，采用预先训练的美学评估网络，对广告设计图进行主观感受维度上分析，并结合客观评价指标对广告设计图进行客观分析，以及结合客观评价指标的权重和广告设计图在对应客观评价指标上的评分，得到广告设计图在客观质量维度上的客观评价值，以及在确定出该广告设计图的质量检测结果的同时，确定出针对该广告设计图的指导建议。由此，方便了用户快速获知针对广告设计图的指导建议，进一步提高了用户获知广告设计图的指导建议的效率，进一步提高了用户的体验度。
图3是根据本申请一个实施例的广告设计图质量检测装置的结构示意图。
图3所示，该广告设计图质量检测装置包括获取模块110、主观评价模块120、第一确定模块130、客观评价模块140和质量检测生成模块150，其中：
获取模块110，用于获取待检测的广告设计图。
主观评价模块120，用于将广告设计图输入到预先训练的美学评估网络，得到广告设计图在主观感受维度上的主观评价值。
第一确定模块130，用于确定广告设计图在各个客观评价指标上的评分。
客观评价模块140，用于根据预设的与各个客观评价指标对应的权重，以及广告设计图在各个客观评价指标上的评分，生成广告设计图在客观质量维度上的客观评价值。
质量检测生成模块150，用于根据主观评价值和客观评价值，生成广告设计图的质量检测结果。
在本申请的一个实施例中，第一确定模块130，具体用于：根据各个客观评价指标，提取广告设计图在各个客观评价指标上的特征信息。根据各个客观评价指标各自对应的特征信息，确定广告设计图在各个客观评价指标上的评分。
在本申请的一个实施例中，美学评估网络，是采用大于预设数量的样本广告设计图对美学评估网络进行训练，直至美学评估网络输出的客观评价值与相应样本广告设计图标注的客观评价值匹配时，美学评估网络训练完成。
在本申请的一个实施例中，为了方便相应用户获知广告设计图对应的指导建议，进而快速完成广告设计图的修改，在图3所示的装置实施例的基础上，如图4所示，该装置还可以包括：
第二确定模块160，用于根据主观评价值，确定广告设计图在主观感受维度上的第一指导建议。
第三确定模块170，用于根据客观评价值，确定广告设计图在客观质量维度上的第二指导建议。
指导建议提供模块180，用于向用户提供第一指导建议和第二指导建议。
其中，需要说明的是，前述对广告设计图质量检测方法实施例的解释说明也适用于该实施例的广告设计图质量检测装置，其实现原理类似，此处不再赘述。
本申请实施例的广告设计图质量检测装置，在获取待检测的广告设计图后，采用预先训练的美学评估网络，对广告设计图进行分析，确定出广告设计图在主观感受维度上的主观评价值，并确定广告设计图在各个客观评价指标上的评分，然后，根据预设的与各个客观评价指标对应的权重，以及广告设计图在各个客观评价指标上的评分，生成广告设计图在客观质量维度上的客观评价值，以及根据主观评价值和客观评价值，生成广告设计图的质量检测结果。由此，提供了一种基于人工智能的广告设计图质量检测方法，结合主观因素和客观因素两个方面对广告设计图的设计质量进行全面评估，方便了用户获知广告设计图的质量检测结果，提高了广告设计图质量检测的效率，方便了用户对广告设计图进行质量检测，提高了用户的体验度。
图5是根据本申请一个实施例的电子设备的结构示意图。该电子设备包括：
存储器1001、处理器1002及存储在存储器1001上并可在处理器1002上运行的计算机程序。
处理器1002执行程序时实现上述实施例中提供的广告设计图质量检测方法。
进一步地，电子设备还包括：
通信接口1003，用于存储器1001和处理器1002之间的通信。
存储器1001，用于存放可在处理器1002上运行的计算机程序。
存储器1001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。
处理器1002，用于执行程序时实现上述实施例的广告设计图质量检测方法。
如果存储器1001、处理器1002和通信接口1003独立实现，则通信接口1003、存储器1001和处理器1002可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选的，在具体实现上，如果存储器1001、处理器1002及通信接口1003，集成在一块芯片上实现，则存储器1001、处理器1002及通信接口1003可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器1002可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
本实施例还提供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上的广告设计图质量检测方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种广告设计图质量检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测的广告设计图；
将所述广告设计图输入到预先训练的美学评估网络，得到所述广告设计图在主观感受维度上的主观评价值；
确定所述广告设计图在各个客观评价指标上的评分；
根据预设的与各个客观评价指标对应的权重，以及所述广告设计图在各个客观评价指标上的评分，生成所述广告设计图在客观质量维度上的客观评价值；
根据所述主观评价值和所述客观评价值，生成所述广告设计图的质量检测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述广告设计图在各个客观评价指标上的评分，包括：
根据各个客观评价指标，提取所述广告设计图在各个客观评价指标上的特征信息；
根据各个客观评价指标各自对应的特征信息，确定所述广告设计图在各个客观评价指标上的评分。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述美学评估网络，是采用大于预设数量的样本广告设计图对所述美学评估网络进行训练，直至所述美学评估网络输出的客观评价值与相应样本广告设计图标注的客观评价值匹配时，所述美学评估网络训练完成。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述客观评价指标为文本边界指标时，所述文本边界指标的特征信息为所述广告设计图中文本元素与广告设计图边界之间的距离信息。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述客观评价指标为文本超出边界指标时，所述文本超出边界指标对应的特征信息为所述广告设计图中文本元素超出边界信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定所述广告设计图在各个客观评价指标上的评分之后，还包括：
根据主观评价值，确定所述广告设计图在主观感受维度上的第一指导建议；
根据所述广告设计图在各个客观评价指标上的评分，确定所述广告设计图在各个客观评价指标上的第二指导建议；
向与所述广告设计图对应的目标用户提供所述第一指导建议和第二指导建议。
7.一种广告设计图质量检测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待检测的广告设计图；
主观评价模块，用于将所述广告设计图输入到预先训练的美学评估网络，得到所述广告设计图在主观感受维度上的主观评价值；
第一确定模块，用于确定所述广告设计图在各个客观评价指标上的评分；
客观评价模块，用于根据预设的与各个客观评价指标对应的权重，以及所述广告设计图在各个客观评价指标上的评分，生成所述广告设计图在客观质量维度上的客观评价值；
质量检测生成模块，用于根据所述主观评价值和所述客观评价值，生成所述广告设计图的质量检测结果。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，具体用于：
根据各个客观评价指标，提取所述广告设计图在各个客观评价指标上的特征信息；
根据各个客观评价指标各自对应的特征信息，确定所述广告设计图在各个客观评价指标上的评分。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述美学评估网络，是采用大于预设数量的样本广告设计图对所述美学评估网络进行训练，直至所述美学评估网络输出的客观评价值与相应样本广告设计图标注的客观评价值匹配时，所述美学评估网络训练完成。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
第二确定模块，用于根据主观评价值，确定所述广告设计图在主观感受维度上的第一指导建议；
第三确定模块，用于根据所述广告设计图在各个客观评价指标上的评分，确定所述广告设计图在各个客观评价指标上的第二指导建议；
指导建议提供模块，用于向用户提供所述第一指导建议和第二指导建议。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910744474.XA CN112446561A (zh) | 2019-08-13 | 2019-08-13 | 广告设计图质量检测方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910744474.XA CN112446561A (zh) | 2019-08-13 | 2019-08-13 | 广告设计图质量检测方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112446561A true CN112446561A (zh) | 2021-03-05 |
Family
ID=74740646
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910744474.XA Withdrawn CN112446561A (zh) | 2019-08-13 | 2019-08-13 | 广告设计图质量检测方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112446561A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113256134A (zh) * | 2021-06-02 | 2021-08-13 | 岑英杰 | 一种基于美学工具箱的智能美学分析系统 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060147107A1 (en) * | 2005-01-04 | 2006-07-06 | Microsoft Corporation | Method and system for learning-based quality assessment of images |
| US20070255589A1 (en) * | 2006-04-27 | 2007-11-01 | Klinger Advanced Aesthetics, Inc. | Systems and methods using a dynamic database to provide aesthetic improvement procedures |
| CN102387049A (zh) * | 2011-11-25 | 2012-03-21 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种基于snmp协议的云服务质量评价方法 |
| US20140028695A1 (en) * | 2012-07-27 | 2014-01-30 | Disney Enterprises, Inc. | Image aesthetic signatures |
| KR20160083620A (ko) * | 2014-12-31 | 2016-07-12 | 한국조폐공사 | 이미지 평가 방법 및 이를 구현하기 위한 이미지 평가 시스템 |
| CN107590445A (zh) * | 2017-08-25 | 2018-01-16 | 西安电子科技大学 | 基于脑电信号的美学图像质量评价方法 |
| CN107610123A (zh) * | 2017-10-11 | 2018-01-19 | 中共中央办公厅电子科技学院 | 一种基于深度卷积神经网络的图像美学质量评价方法 |
| CN108427828A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-08-21 | 李荣陆 | 一种自动评估平面设计布局质量与优化的装置 |
| CN108921829A (zh) * | 2018-06-20 | 2018-11-30 | 广州晖恒广告策划有限公司 | 一种基于视觉注意机制的广告设计客观评价方法 |
| US20190026884A1 (en) * | 2016-03-30 | 2019-01-24 | Institute Of Automation, Chinese Academy Of Sciences | Method for assessing aesthetic quality of natural image based on multi-task deep learning |
| CN109544524A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-03-29 | 中共中央办公厅电子科技学院 | 一种基于注意力机制的多属性图像美学评价系统 |
-
2019
- 2019-08-13 CN CN201910744474.XA patent/CN112446561A/zh not_active Withdrawn
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060147107A1 (en) * | 2005-01-04 | 2006-07-06 | Microsoft Corporation | Method and system for learning-based quality assessment of images |
| US20070255589A1 (en) * | 2006-04-27 | 2007-11-01 | Klinger Advanced Aesthetics, Inc. | Systems and methods using a dynamic database to provide aesthetic improvement procedures |
| CN102387049A (zh) * | 2011-11-25 | 2012-03-21 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种基于snmp协议的云服务质量评价方法 |
| US20140028695A1 (en) * | 2012-07-27 | 2014-01-30 | Disney Enterprises, Inc. | Image aesthetic signatures |
| KR20160083620A (ko) * | 2014-12-31 | 2016-07-12 | 한국조폐공사 | 이미지 평가 방법 및 이를 구현하기 위한 이미지 평가 시스템 |
| US20190026884A1 (en) * | 2016-03-30 | 2019-01-24 | Institute Of Automation, Chinese Academy Of Sciences | Method for assessing aesthetic quality of natural image based on multi-task deep learning |
| CN107590445A (zh) * | 2017-08-25 | 2018-01-16 | 西安电子科技大学 | 基于脑电信号的美学图像质量评价方法 |
| CN107610123A (zh) * | 2017-10-11 | 2018-01-19 | 中共中央办公厅电子科技学院 | 一种基于深度卷积神经网络的图像美学质量评价方法 |
| CN108427828A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-08-21 | 李荣陆 | 一种自动评估平面设计布局质量与优化的装置 |
| CN108921829A (zh) * | 2018-06-20 | 2018-11-30 | 广州晖恒广告策划有限公司 | 一种基于视觉注意机制的广告设计客观评价方法 |
| CN109544524A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-03-29 | 中共中央办公厅电子科技学院 | 一种基于注意力机制的多属性图像美学评价系统 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113256134A (zh) * | 2021-06-02 | 2021-08-13 | 岑英杰 | 一种基于美学工具箱的智能美学分析系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103528617B (zh) | 一种座舱仪表自动识别和检测方法及装置 | |
| CN104867225B (zh) | 一种纸币的面向识别方法及装置 | |
| CN108875013B (zh) | 处理地图数据的方法及装置 | |
| CN110909035B (zh) | 个性化复习题集生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN109597937B (zh) | 网络课程推荐方法及装置 | |
| RU2008135986A (ru) | Способ оценки качества изображения, способ формирования документа, компьютерный программный продукт, пользовательский интерфейс, файл данных и электронное устройство | |
| CN105159924A (zh) | 学习资源推送方法和系统 | |
| CN105070130A (zh) | 水平测评方法和系统 | |
| JPWO2020189189A1 (ja) | 検査装置及び方法 | |
| CN111860568B (zh) | 数据样本的均衡分布方法、装置及存储介质 | |
| CN109426655A (zh) | 数据分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| CN114140463A (zh) | 一种焊接缺陷识别方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110580217A (zh) | 软件代码健康度的检测方法、处理方法、装置及电子设备 | |
| CN112446561A (zh) | 广告设计图质量检测方法及装置 | |
| US10665123B2 (en) | Smart examination evaluation based on run time challenge response backed by guess detection | |
| Rahman et al. | Visual saliency prediction and evaluation across different perceptual tasks | |
| CN110009012A (zh) | 一种风险样本识别方法、装置及电子设备 | |
| CN111611781B (zh) | 数据标注方法、问答方法、装置及电子设备 | |
| CN113642466B (zh) | 活体检测和模型训练方法、设备及介质 | |
| CN110705278A (zh) | 主观题阅卷方法和主观题阅卷装置 | |
| CN116071335A (zh) | 墙面验收方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN108074240B (zh) | 识别方法、识别装置、计算机可读存储介质及程序产品 | |
| CN108039081B (zh) | 机器人教学测评方法及装置 | |
| CN116151460A (zh) | 车辆智能化产品的优化方法、装置、服务器及存储介质 | |
| CN111597957B (zh) | 基于形态学图像处理的变压器绕组故障诊断方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20210305 |
|
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |