一种投放广告的处理方法、服务器及终端技术

本发明专利技术实施例提供一种投放广告的处理方法、服务器及终端，所述方法包括：接收终端发送的视频图像，并根据所述视频图像，获取所述视频图像的文字描述信息；解析所述文字描述信息，以获取所述文字描述信息中的关键词；获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告，并将所述投放广告发送至所述终端，以供所述终端接收、并显示所述投放广告。所述服务器执行上述方法。所述终端执行另一方法。本发明专利技术实施例提供的投放广告方法、服务器及终端，能够自动获取与关键词所表示的内容相匹配的投放广告，从而提高在视频播放过程中投放广告的效率和准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种投放广告的处理方法、服务器及终端
本专利技术实施例涉及广告处理
，具体涉及一种投放广告的处理方法、服务器及终端。
技术介绍
现有在视频播放过程中投放广告的技术方案是：由人工预先观看视频后，记录下可以投放广告的视频时间点和可以投放广告的分类，然后在视频播放到相应的视频时间点时，显示对应分类的相关广告。但是，这样的技术方案需要人的工作量比较大、容易出错、导致工作效率低下。因此，如何避免上述技术方案的缺陷，提高在视频播放过程中投放广告的效率和准确度，成为亟须解决的问题。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术实施例提供一种投放广告的处理方法、服务器及终端。一方面，本专利技术实施例提供一种投放广告的处理方法，包括：接收终端发送的视频图像，并根据所述视频图像，获取所述视频图像的文字描述信息；解析所述文字描述信息，以获取所述文字描述信息中的关键词；获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告，并将所述投放广告发送至所述终端，以供所述终端接收、并显示所述投放广告。本专利技术实施例还提供一种投放广告的处理方法，包括：在应用程序播放视频的过程中，若所述应用程序的标识存在于预先设置的白名单中，则根据预设时间间隔周期性截取正在播放的视频图像；发送所述视频图像至服务器，以供所述服务器根据所述视频图像返回投放广告；接收、并显示所述投放广告。另一方面，本专利技术实施例提供一种投放广告的处理服务器，包括：接收模块，用于接收终端发送的视频图像，并根据所述视频图像，获取所述视频图像的文字描述信息；解析模块，用于解析所述文字描述信息，以获取所述文字描述信息中的关键词；获取模块，用于获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告，并将所述投放广告发送至所述终端，以供所述终端接收、并显示所述投放广告。本专利技术实施例提供一种投放广告的处理终端，包括：截取单元，用于在应用程序播放视频的过程中，若所述应用程序的标识存在于预先设置的白名单中，则根据预设时间间隔周期性截取正在播放的视频图像；发送单元，用于发送所述视频图像至服务器，以供所述服务器根据所述视频图像返回投放广告；显示单元，用于接收、并显示所述投放广告。本专利技术实施例提供的投放广告方法、服务器及终端，能够自动获取与关键词所表示的内容相匹配的投放广告，从而提高在视频播放过程中投放广告的效率和准确度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例投放广告的处理方法的流程示意图；图2为本专利技术另一实施例投放广告的处理方法的流程示意图；图3为本专利技术实施例投放广告的处理服务器结构示意图；图4为本专利技术实施例投放广告的处理终端结构示意图；图5为本专利技术实施例提供的服务器实体结构示意图；图6为本专利技术实施例提供的终端实体结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术实施例投放广告的处理方法的流程示意图，如图1所示，本实施例提供的一种投放广告的处理方法，包括以下步骤：S1：接收终端发送的视频图像，并根据所述视频图像，获取所述视频图像的文字描述信息。具体的，服务器接收终端发送的视频图像，并根据所述视频图像，获取所述视频图像的文字描述信息。终端可以是手机、网络电视等能够播放视频的设备。文字描述信息中描述的可以是视频图像中的场景；可以采用深度学习框架Torch中的Neuraltalk2数据模型，获取视频图像的文字描述信息。更具体的实现过程可以是：预先采用OpenResty搭建基于HTTP的图像解析接口；在OpenResty主线程启动时加载Neuraltalk2数据模型；OpenResty子线程在接收到图像分析请求(该请求可以在服务器接收到视频图像后立即触发，也可以设置延时后触发)时，调用主线程的Neuraltalk2数据模型，以获取视频图像的文字描述信息。S2：解析所述文字描述信息，以获取所述文字描述信息中的关键词。具体的，服务器解析所述文字描述信息，以获取所述文字描述信息中的关键词。可以采用Python库的自然语言处理工具包NLTK，解析所述文字描述信息，以获取所述文字描述信息中的关键词。举例说明如下：播放视频的内容是足球世界杯比赛，获取到的视频图像的文字描述信息是：某球员A接到某球员B的传球，将足球踢进球员C把守的球门。关键词可以包括名词：球员A、球员B、球员C、足球和球门；动词：接到、传球、踢进和把守。S3：获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告，并将所述投放广告发送至所述终端，以供所述终端接收、并显示所述投放广告。具体的，服务器获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告，并将所述投放广告发送至所述终端，以供所述终端接收、并显示所述投放广告。参照上述举例继续说明如下：参照上述球员A、球员B、接到、传球等关键词，可以获取的相匹配的投放广告可以包括：球员的球衣、球鞋；足球；进一步还可以对关键词的内容进行延伸，例如包括：球员A所在球队的队服、该届世界杯足球赛的指定用球等。可以根据关键词在广告系统中进行检索，以获取到相应的投放广告。上述技术方案是采用实时处理方式在播放视频的过程中实时处理、并投放广告。还可以采用预处理方式，预先确定相应的投放广告、投放的播放时刻：一、对要播放的视频进行关键帧图片抽取，并记录关键帧图片播放的时间点(投放的播放时刻)。二、使用图片分析接口对关键帧图片进行分析，得出图片的文字描述；再根据文字描述进行词性分析，取得名词、动词等关键词，再将关键词和关键帧图片播放的时间点以及此视频记录下来。三、广告系统根据此视频的关键词取得投放广告，并在视频播放时，在相应的关键帧图片播放的时间点显示该投放广告。本专利技术实施例提供的投放广告的处理方法，能够自动获取与关键词所表示的内容相匹配的投放广告，从而提高在视频播放过程中投放广告的效率和准确度。在上述实施例的基础上，所述并根据所述视频图像，获取所述视频图像的文字描述信息，包括：采用深度学习框架Torch中的Neuraltalk2数据模型，获取所述视频图像的文字描述信息。具体的，服务器采用深度学习框架Torch中的Neuraltalk2数据模型，获取所述视频图像的文字描述信息。可参照上述实施例，不再赘述。本专利技术实施例提供的投放广告的处理方法，通过采用深度学习框架Torch中的Neuraltalk2数据模型，更准确地获取视频图像的文字描述信息。在上述实施例的基础上，所述采用深度学习框架Torch中的Neuraltalk2模型，获取所述视频图像的文字描述信息，包括：预先采用OpenResty搭建基于HTTP的图像解析接口。具体的，服务器预先采用OpenResty搭建基于HTTP的图像解析接口。可参照上述实施例，不再赘述。在OpenResty主线程本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种投放广告的处理方法，其特征在于，包括：接收终端发送的视频图像，并根据所述视频图像，获取所述视频图像的文字描述信息；解析所述文字描述信息，以获取所述文字描述信息中的关键词；获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告，并将所述投放广告发送至所述终端，以供所述终端接收、并显示所述投放广告。

【技术特征摘要】
1.一种投放广告的处理方法，其特征在于，包括：接收终端发送的视频图像，并根据所述视频图像，获取所述视频图像的文字描述信息；解析所述文字描述信息，以获取所述文字描述信息中的关键词；获取与所述关键词所表示的内容相匹配的投放广告，并将所述投放广告发送至所述终端，以供所述终端接收、并显示所述投放广告。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述并根据所述视频图像，获取所述视频图像的文字描述信息，包括：采用深度学习框架Torch中的Neuraltalk2数据模型，获取所述视频图像的文字描述信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用深度学习框架Torch中的Neuraltalk2模型，获取所述视频图像的文字描述信息，包括：预先采用OpenResty搭建基于HTTP的图像解析接口；在OpenResty主线程启动时加载所述Neuraltalk2数据模型；OpenResty子线程在接收到图像分析请求时，调用主线程的Neuraltalk2数据模型，以获取所述视频图像的文字描述信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解析所述文字描述信息，以获取所述文字描述信息中的关键词，包括：采用Python库的自然语言处理工具包NLTK，解析所述文字描述信息，以获取所述文字描述信息中的关键词。5.一种投...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐立强，李兰辉，李为帅，叶剑飞，
申请(专利权)人：北京智驿信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京,11