图片搜索热度获取方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了图片搜索热度获取方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：若检测到用户端所上传的待搜索图片，通过卷积神经网络对待搜索图片进行特征提取得到对应的图片特征向量；在目标图片库中获取与图片特征向量之间的近似度超出近似度阈值的图片以作为搜索结果；获取搜索结果中与待搜索图片的近似度为最大值的目标图片；获取目标图片的当前搜索信息，根据其图片上传时间与目标图片的当前搜索信息中历史搜索时间之差作为预设的调节参数的指数，以对应获取待搜索图片对应的当前累计搜索值；将当前累计搜索值及目标图片发送至用户端。该方法实现了通过输入较冷门的待搜索图片，可以反馈相关性更高、实时性更强、搜索热度更高的目标图片。

Method, device, computer equipment and storage medium of image search heat

The invention discloses a method, a device, a computer device and a storage medium for obtaining the heat degree of a picture search. The method includes: if the image to be searched uploaded by the client is detected, the corresponding image feature vector is obtained by feature extraction of the image to be searched through convolution neural network; the image whose approximation degree to the image feature vector exceeds the threshold of the approximation degree is obtained as the search result in the target image library; the approximation degree between the search result and the image to be searched is the maximum value Get the current search information of the target image, and use the difference between the upload time of the image and the historical search time in the current search information of the target image as the index of the preset adjustment parameter to obtain the current cumulative search value corresponding to the image to be searched; send the current cumulative search value and the target image to the client. By inputting the colder image to be searched, the method can feedback the target image with higher relevance, stronger real-time performance and higher search heat.

【技术实现步骤摘要】
图片搜索热度获取方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种图片搜索热度获取方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
目前，图片搜索在搜索引擎中得到了广泛应用，当用户使用用户端需要查询某一类型的图片时一般是输入关键词(如人名、电影角色名等)，搜索引擎根据关键词对应在图片库中检索满足条件的图片后推送至用户端。但是用户在搜索引擎提供的搜索框中输入冷门的关键词搜索图片时，搜索引擎提供的图片相关度、时效性差，而且图片质量也不高。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种图片搜索热度获取方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术中用户在搜索引擎提供的搜索框中输入冷门的关键词搜索图片时，搜索引擎提供的图片相关度、时效性差，而且图片质量也不高的问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种图片搜索热度获取方法，其包括：若检测到用户端所上传的待搜索图片，通过卷积神经网络对待搜索图片进行特征提取，得到与待搜索图片对应的图片特征向量；在预先构建的目标图片库中获取与所述图片特征向量之间的近似度超出预设近似度阈值的图片，以作为搜索结果；获取所述搜索结果中与待搜索图片的近似度为最大值的目标图片；获取所述目标图片的当前搜索信息，根据所述待搜索图片的图片上传时间与所述目标图片的当前搜索信息中历史搜索时间之差作为预设的调节参数的指数，以对应获取待搜索图片对应的当前累计搜索值；其中，所述当前搜索信息包括当前图片特征向量、当前图片的历史搜索时间、当前图片的历史累计搜索值及图片原创者信息；以及将所述当前累计搜索值、所述目标图片及与所述目标图片对应的当前搜索信息发送至用户端。第二方面，本专利技术实施例提供了一种图片搜索热度获取装置，其包括：图片接收单元，用于若检测到用户端所上传的待搜索图片，通过卷积神经网络对待搜索图片进行特征提取，得到与待搜索图片对应的图片特征向量；搜索结果获取单元，用于在预先构建的目标图片库中获取与所述图片特征向量之间的近似度超出预设近似度阈值的图片，以作为搜索结果；目标图片获取单元，用于获取所述搜索结果中与待搜索图片的近似度为最大值的目标图片；搜索值获取单元，用于获取所述目标图片的当前搜索信息，根据所述待搜索图片的图片上传时间与所述目标图片的当前搜索信息中历史搜索时间之差作为预设的调节参数的指数，以对应获取待搜索图片对应的当前累计搜索值；其中，所述当前搜索信息包括当前图片特征向量、当前图片的历史搜索时间、当前图片的历史累计搜索值及图片原创者信息；以及搜索值发送单元，用于将所述当前累计搜索值、所述目标图片及与所述目标图片对应的当前搜索信息发送至用户端。第三方面，本专利技术实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的图片搜索热度获取方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的图片搜索热度获取方法。本专利技术实施例提供了一种图片搜索热度获取方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括若检测到用户端所上传的待搜索图片，通过卷积神经网络对待搜索图片进行特征提取，得到与待搜索图片对应的图片特征向量；在预先构建的目标图片库中获取与所述图片特征向量之间的近似度超出预设近似度阈值的图片，以作为搜索结果；获取所述搜索结果中与待搜索图片的近似度为最大值的目标图片；获取所述目标图片的当前搜索信息，根据所述待搜索图片的图片上传时间与所述目标图片的当前搜索信息中历史搜索时间之差作为预设的调节参数的指数，以对应获取待搜索图片对应的当前累计搜索值；将所述当前累计搜索值、所述目标图片及与所述目标图片对应的当前搜索信息发送至用户端。该方法实现了通过输入较冷门的待搜索图片，可以反馈相关性更高、实时性更强、搜索热度更高的目标图片。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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提供的图片搜索热度获取方法的应用场景示意图；图2为本专利技术实施例提供的图片搜索热度获取方法的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的图片搜索热度获取方法的子流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的图片搜索热度获取方法的另一子流程示意图；图5为本专利技术实施例提供的图片搜索热度获取方法的另一流程示意图；图6为本专利技术实施例提供的图片搜索热度获取装置的示意性框图；图7为本专利技术实施例提供的图片搜索热度获取装置的子单元示意性框图；图8为本专利技术实施例提供的图片搜索热度获取装置的另一子单元示意性框图；图9为本专利技术实施例提供的图片搜索热度获取装置的另一示意性框图；图10为本专利技术实施例提供的计算机设备的示意性框图。具体实施方式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做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。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。请参阅图1和图2，图1为本专利技术实施例提供的图片搜索热度获取方法的应用场景示意图；图2为本专利技术实施例提供的图片搜索热度获取方法的流程示意图，该图片搜索热度获取方法应用于服务器中，该方法通过安装于服务器中的应用软件进行执行。如图2所示，该方法包括步骤S110～S150。S110、若检测到用户端所上传的待搜索图片，通过卷积神经网络对待搜索图片进行特征提取，得到与待搜索图片对应的图片特征向量。在本实施例中，为了更清楚的理解技术方案的使用场景，下面对所涉及到的终端进行介绍。其中，在本申请中，是在服务器的角度来描述技术方案。一是服务器，服务器接收用户端上传的待搜索图片进行近似图片的搜索，将搜索得到的近似图片中与待搜索图片的近似度为最大值的目标图片、以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图片搜索热度获取方法，其特征在于，包括：/n若检测到用户端所上传的待搜索图片，通过卷积神经网络对待搜索图片进行特征提取，得到与待搜索图片对应的图片特征向量；/n在预先构建的目标图片库中获取与所述图片特征向量之间的近似度超出预设近似度阈值的图片，以作为搜索结果；/n获取所述搜索结果中与待搜索图片的近似度为最大值的目标图片；/n获取所述目标图片的当前搜索信息，根据所述待搜索图片的图片上传时间与所述目标图片的当前搜索信息中历史搜索时间之差作为预设的调节参数的指数，以对应获取待搜索图片对应的当前累计搜索值；其中，所述当前搜索信息包括当前图片特征向量、当前图片的历史搜索时间、当前图片的历史累计搜索值及图片原创者信息；以及/n将所述当前累计搜索值、所述目标图片及与所述目标图片对应的当前搜索信息发送至用户端。/n

【技术特征摘要】
1.一种图片搜索热度获取方法，其特征在于，包括：
若检测到用户端所上传的待搜索图片，通过卷积神经网络对待搜索图片进行特征提取，得到与待搜索图片对应的图片特征向量；
在预先构建的目标图片库中获取与所述图片特征向量之间的近似度超出预设近似度阈值的图片，以作为搜索结果；
获取所述搜索结果中与待搜索图片的近似度为最大值的目标图片；
获取所述目标图片的当前搜索信息，根据所述待搜索图片的图片上传时间与所述目标图片的当前搜索信息中历史搜索时间之差作为预设的调节参数的指数，以对应获取待搜索图片对应的当前累计搜索值；其中，所述当前搜索信息包括当前图片特征向量、当前图片的历史搜索时间、当前图片的历史累计搜索值及图片原创者信息；以及
将所述当前累计搜索值、所述目标图片及与所述目标图片对应的当前搜索信息发送至用户端。


2.根据权利要求1所述的图片搜索热度获取方法，其特征在于，所述获取所述目标图片的当前搜索信息，根据所述待搜索图片的图片上传时间与所述目标图片的当前搜索信息中历史搜索时间之差作为预设调节参数的指数，以对应获取待搜索图片对应的当前累计搜索值，包括：
获取所述目标图片的历史搜索时间及历史累计搜索值；
获取所述待搜索图片的图片上传时间；
获取所述待搜索图片的图片上传时间与所述目标图片的历史搜索时间的时间之差，将时间之差乘以-λ以作为欧拉数e的指数，计算得到当前搜索参数；λ为预设的调节参数；
将当前搜索参数与历史累计搜索值相加，以得到与所述待搜索图片对应的当前累计搜索值。


3.根据权利要求1所述的图片搜索热度获取方法，其特征在于，所述获取所述搜索结果中与待搜索图片的近似度为最大值的目标图片之后，还包括：
获取所述搜索结果中与待搜索图片的近似度为第二大值至预设的排名阈值之间的备选图片，以组成备选推荐图片集；
所述将所述当前累计搜索值、所述目标图片及与所述目标图片对应的当前搜索信息发送至用户端之后，还包括：
将所述备选推荐图片集发送至用户端。


4.根据权利要求1所述的图片搜索热度获取方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络对待搜索图片进行特征提取，得到与待搜索图片对应的图片特征向量，包括：
将待搜索图片进行预处理，得到预处理后图片，及与预处理后图片对应的图片像素矩阵；其中，将待搜索图片进行预处理为依序对所述待搜索图片进行灰度化、边缘检测和二值化处理；
将与预处理后图片对应的图片像素矩阵输入至卷积神经网络模型中输入层，得到特征图；
将特征图输入至卷积神经网络模型中池化层，得到与特征图对应的一维向量；
将与特征图对应的一维向量输入至卷积神经网络模型中全连接层，得到与特征图对应的图片特征向量。


5.根据权利要求1所述的图片搜索热度获取方法，其特征在于，所述在预先构建的目标图片库中获取与所述图片特征向量之间的近似度超出预设近似度阈...

【专利技术属性】
技术研发人员：程检萍，胡俊，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44