[发明专利]图像推荐方法和装置、终端、可读存储介质

权利要求书

1.一种图像推荐方法，其特征在于，包括：

获取待标注图像数据；

利用预设神经网络对所述图像数据的背景进行分类检测，输出第一置信度图，以及对所述图像数据的前景进行目标检测，输出第二置信度图；所述第一置信度图中的每个像素点表示图像数据中每个像素点属于背景检测目标的置信度，所述第二置信度图中的每个像素点表示图像数据中每个像素点属于前景检测目标的置信度；

根据所述第一置信度图和所述第二置信度图进行加权得到所述图像数据的最终置信度图；

根据所述最终置信度图确定所述图像数据的标签信息，并对携带所述标签信息的图像数据进行存储；

获取用户对携带所述标签信息的图像数据的喜好等级；

根据所述喜好等级向用户推荐图像数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述预设神经网络的基础网络层对所述图像数据进行特征提取得到特征数据；

将所述特征数据输入到所述预设神经网络的分类网络对所述图像数据的背景进行分类检测得到背景类别，以及将所述特征数据输入到所述预设神经网络的目标检测网络对所述图像数据的前景进行目标检测得到前景类别。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标签信息包括前景类别信息和/或背景类别信息；所述对携带所述标签信息的图像数据进行存储，包括：

获取所述背景类别信息包括的第一类目信息以及所述前景类别信息包括的第二类目信息；

当所述标签信息中包括所述背景类别信息时，根据所述背景类别信息将所述图像数据对应存储在预设存储空间，其中，所述预设存储空间按照所述第一类目信息和所述第二类目信息划分为多个区间；

当所述标签信息中未包括所述背景类别信息时，根据所述前景类别信息将所述图像数据对应存储在所述预设存储空间。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户对携带所述标签信息的图像数据的喜好等级，包括：

获取用户对具有所述标签信息的图像数据的操作信息，其中，所述操作信息包括用户浏览所述图像数据的持续时长、用户点选操作所述图像数据的次数和用户对所述图像数据的评分中的至少一种；

为每种所述操作信息配置权重，并计算用户操作所述图像数据的总权重；

根据所述总权重获取用户对具有所述标签信息的图像数据的喜好等级。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述喜好等级向用户推荐图像数据，包括：

按照预设规则获取同一所述喜好等级的图像数据的推荐优先级；

根据由高至低的所述喜好等级及所述推荐优先级向用户推荐图像数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设规则包括标注所述标签信息的时刻与当前时刻的间隔时长和具有同一所述标签信息的数量。

7.一种图像推荐装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取待标注图像数据；

分类标签模块，用于基于预设神经网络对所述图像数据进行识别分类以标注形成所述图像数据的标签信息，并对携带所述标签信息的图像数据进行存储；

等级确认模块，用于获取用户对携带所述标签信息的图像数据的喜好等级；

图像推荐模块，用于根据所述喜好等级向用户推荐图像数据；

所述分类标签模块还包括：

神经网络单元，用于利用预设神经网络对所述图像数据的背景进行分类检测，输出第一置信度图，以及对所述图像数据的前景进行目标检测，输出第二置信度图；所述第一置信度图中的每个像素点表示图像数据中每个像素点属于背景检测目标的置信度，所述第二置信度图中的每个像素点表示图像数据中每个像素点属于前景检测目标的置信度；

置信度单元，根据所述第一置信度图和所述第二置信度图进行加权得到所述图像数据的最终置信度图；

标签生成单元，用于根据所述最终置信度图确定所述图像数据的标签信息。