[发明专利]基于照片库的场景设施识别方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于照片库的场景设施识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S110、提供一照片库，所述照片库中包含具有拍摄时定位信息的照片；

S120、遍历目标文本，在所述目标文本中抓取关于场景名称的第一关键词和关于场景设施类别的第二关键词；

S130、获得所述场景名称的定位信息；

S140、在所述照片库中根据所述定位信息获得备选照片集；

S150、对所述备选照片集中的照片基于图片识别进行设施检测获得场景设施类别标签；以及

S160、将所述目标文本中的第二关键词与具有相同的场景设施类别标签的照片建立映射关系。

2.根据权利要求1所述的基于照片库的场景设施识别方法，其特征在于，在所述步骤S110中，所述照片库包括用户设备中储存的照片集和/或与所述用户的网络帐户相关联的云端照片库。

3.根据权利要求1所述的基于照片库的场景设施识别方法，其特征在于，在所述步骤S120中，基于第一词典遍历所述目标文本获得所述第一关键词，所述第一词典中具有各种场景名称；

基于第二词典再次遍历所述目标文本获得所述第二关键词，所述第二词典中具有基于每个所述场景名称下的设施类别名称。

4.根据权利要求3所述的基于照片库的场景设施识别方法，其特征在于，所述场景名称是酒店名称，所述设施类别名称是酒店设施的名称和/或客房设施的名称。

5.根据权利要求3所述的基于照片库的场景设施识别方法，其特征在于，所述目标文本位于以下位置中的至少一个：

一旅游平台的酒店预定网页的文本中；

一酒店网页的文本中；

一办公楼租赁网页的文本中；

一房产销售网页的文本中。

6.根据权利要求1所述的基于照片库的场景设施识别方法，其特征在于，所述步骤S150中，通过建立基于深度卷积神经网络的图像信息挖掘算法模型，对照片进行画面识别，输出基于各个预设场景设施类别标签的置信度，输出置信度大于预设阈值的场景设施类别标签。

7.根据权利要求6所述的基于照片库的场景设施识别方法，其特征在于，所述步骤S150中，利用目标检测的方法提取图像信息，包含特征提取网络和特征金字塔网络，所述提取网络由全卷积网络构成，所述特征金字塔网络抽取特征提取网络的部分特征层做融合，并进行卷积计算，每一层有两个分支，分别输出目标的类别置信度和目标的位置。

8.根据权利要求1所述的基于照片库的场景设施识别方法，其特征在于，所述步骤S160中，基于所述第二关键词建立相关的场景设施类别标签的照片子集，在所述目标文本中生成各个所述第二关键词分别连接到所述照片子集的超链接。

9.根据权利要求1所述的基于照片库的场景设施识别方法，其特征在于，所述步骤S160中，基于每个所述第二关键词建立相关的场景设施类别标签的照片子集，将所述目标文本中所有所述第二关键词的照片子集组成备选照片合集，在所述目标文本的网页的页面的所有图片槽中，只允许选择所述备选照片合集中的图片。

10.一种基于照片库的场景设施识别系统，用于实现权利要求1所述的基于照片库的场景设施识别方法，其特征在于，包括：

照片库模块，提供一照片库，所述照片库中包含具有拍摄时定位信息的照片；

文本遍历模块，遍历目标文本，在所述目标文本中抓取关于场景名称的第一关键词和关于场景设施类别的第二关键词；

场景定位模块，获得所述场景名称的定位信息；

备选照片模块，在所述照片库中根据所述定位信息获得备选照片集；

设施识别模块，对所述备选照片集中的照片基于图片识别进行设施检测获得场景设施类别标签；以及

关联建立模块，将所述目标文本中的第二关键词与具有相同的场景设施类别标签的照片建立映射关系。