[发明专利]图片展示方法、装置、设备及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201910202226.2 申请日: 2019-03-16
公开(公告)号: CN110060122A 公开(公告)日: 2019-07-26
发明(设计)人: 黄诗睿 申请(专利权)人: 平安城市建设科技(深圳)有限公司
主分类号: G06Q30/06 分类号: G06Q30/06;G06Q50/16;G06F16/54;G06T7/00;G06K9/00
代理公司: 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 代理人: 胡海国
地址: 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 图片 预设 场景类型 展示方式 计算机可读存储介质 场景识别 图片展示 图片展示装置 规则确定 算法计算 用户发布 上传 展示 筛选 学习
【权利要求书】:

1.一种图片展示方法,其特征在于,所述图片展示方法包括:

获取用户发布房源时上传的第一房源图片集,并基于预设图片清晰度得分算法计算第一房源图片集中各个第一房源图片的清晰度得分;

将各个第一房源图片的清晰度得分分别与预设分数阈值进行对比,筛选清晰度得分大于或等于所述预设分数阈值的第二房源图片集;

基于场景识别模型对第二房源图片集中各个第二房源图片进行场景识别,确定各个第二房源图片对应的场景类型;

基于各个第二房源图片的场景类型与基于场景类型的预设展示规则确定第二房源图片集的展示方式;

基于所述展示方式对第二房源图片集进行展示。

2.如权利要求1所述的图片展示方法,其特征在于,所述基于场景识别模型对第二房源图片集中各个第二房源图片进行场景识别的步骤之前包括:

获取第三房源图片集以及用户对第三房源图片集中各个第三房源图片标注的场景类型信息,构建用于训练场景识别模型的训练集;

将所述训练集中的各第三房源图片作为深度学习模型的输入,将对应标注的场景类型信息作为深度学习模型的输出,训练得到深度学习场景识别模型;

所述基于场景识别模型对第二房源图片集中各个第二房源图片进行场景识别,确定各个第二房源图片对应的场景类型的步骤包括:

将第二房源图片集中各个第二房源图片输入到所述深度学习场景识别模型中进行处理,确定各个第二房源图片对应的场景类型。

3.如权利要求1所述的图片展示方法,其特征在于,所述基于场景类型的预设展示规则包括基于场景类型的展示顺序规则,所述基于各个第二房源图片的场景类型与基于场景类型的预设展示规则确定第二房源图片集的展示方式包括:

根据基于场景类型的展示顺序规则,以及各个第二房源图片的场景类型确定各个第二房源图片的展示顺序;

所述基于所述展示方式对第二房源图片集进行展示的步骤包括:

基于各个第二房源图片的展示顺序对第二房源图片集进行展示。

4.如权利要求3所述的图片展示方法,其特征在于,所述基于场景类型的预设展示规则包括基于场景类型的封面图展示规则,所述基于各个第二房源图片的展示顺序对第二房源图片集进行展示的步骤之前,所述基于各个第二房源图片的场景类型与基于场景类型的预设展示规则确定第二房源图片集的展示方式还包括:

根据基于场景类型的封面图展示规则,以及各个第二房源图片的场景类型确定第二房源图片集中用于作为封面图的第二房源图片;

所述基于各个第二房源图片的展示顺序对第二房源图片集进行展示的步骤包括:

基于各个第二房源图片的展示顺序,以及用于作为封面图的第二房源图片对第二房源图片集进行展示。

5.如权利要求3所述的图片展示方法,其特征在于,所述基于各个第二房源图片的展示顺序对第二房源图片集进行展示的步骤之前包括:

将属于同个场景类型的各第二房源图片的清晰度得分进行对比,根据清晰度得分的对比结果确定同个场景类型的各第二房源图片基于清晰度得分的展示顺序;

所述基于各个第二房源图片的展示顺序对第二房源图片集进行展示的步骤包括:

根据基于场景类型的展示顺序以及基于清晰度得分的展示顺序确定各个第二房源图片的展示顺序。

6.如权利要求1所述的图片展示方法,其特征在于,所述预设图像清晰度得分算法至少包括基于方差函数的清晰度算法或基于能量梯度函数的清晰得分算法。

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