[发明专利]广告信息推送方法和装置、存储介质、电子设备

权利要求书

1.一种广告信息推送方法，其特征在于，包括：

获取第一预设时间段内所拍摄的图像；

采用神经网络模型对所述图像进行场景识别，得到所述图像所属的场景类别，统计每个场景类别中所包含的图像的数目；其中，神经网络模型的具体训练过程为：将包含有背景训练目标和前景训练目标的训练图像输入到神经网络，得到反映所述训练图像中背景区域各像素点的第一预测置信度与第一真实置信度之间的差异的第一损失函数，以及反映所述训练图像中前景区域各像素点的第二预测置信度与第二真实置信度之间的差异的第二损失函数；所述第一预测置信度为采用所述神经网络预测出的所述训练图像中背景区域某一像素点属于所述背景训练目标的置信度，所述第一真实置信度表示在所述训练图像中预先标注的所述像素点属于所述背景训练目标的置信度；所述第二预测置信度为采用所述神经网络预测出的所述训练图像中前景区域某一像素点属于所述前景训练目标的置信度，所述第二真实置信度表示在所述训练图像中预先标注的所述像素点属于所述前景训练目标的置信度；将所述第一损失函数和第二损失函数进行加权求和得到目标损失函数；根据所述目标损失函数调整所述神经网络的参数，对所述神经网络进行训练，得到神经网络模型；

根据统计出的每个场景类别所包含的图像的数目，为所述场景类别设置对应的权值，场景类别中所包含的图像的数目越多则所对应的权值越大；

根据所述场景类别的权值计算第二预设时间段内与所述场景类别对应的广告信息的推送次数；

在第二预设时间段内按照所述广告信息的推送次数进行推送所述广告信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述图像进行场景识别，得到所述图像所属的场景类别，统计每个场景类别中所包含的图像的数目，包括：

对第一预设时间段内所拍摄的图像进行场景识别，得到每一图像所对应的场景识别结果；

对所述图像的场景识别结果按照预设分类规则进行分类，得到所述图像所属的场景类别；

统计每个场景类别中所包含的图像的数目。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述场景识别结果为对所述图像中所包含的主体要素所进行场景识别的结果，所述场景类别为对所述场景识别结果进行分类所得的类别。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取第一预设时间段内所拍摄的图像之前，包括：

预先为每一场景类别设置对应进行推送的广告类别，每一场景类别可以对应一个或多个进行推送的广告类别。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述场景类别的权值计算第二预设时间段内与所述场景类别对应的广告信息的推送次数，包括：

将所述场景类别的权值设置为与所述场景类别对应的进行推送的广告类别的权值；

将相同的广告类别的权值进行累加，得到所述广告类别的总权值；

根据所述广告类别的总权值的大小，在所述第二预设时间段内对应分配与所述广告类别对应的广告信息的推送次数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述广告信息的内容包含从所述图像中所获得的信息。