一种基于自学习的商品详情页的生成方法技术

本发明专利技术公开了一种基于自学习的商品详情页的生成方法，至少包括以下步骤：S1、提供图像处理模型；S2、构建详情页模板库；S3、构建图片库；S4、提供图像或图像集，提取图像或图像集主体颜色；针对所述图像用姿态相似度算法匹配图片库中图片，结合主体颜色和匹配度排序图像集；S5、根据所述图像或图像集的类别，使其与详情页模板库进行匹配；S6、根据S5中匹配的详情页模板以及配置参数，匹配模块上图片占位框和图像；S7、根据模块上的图片占位框中的裁剪规则，裁剪对应的图像；S8、生成商品详情页。

A method of product detail page generation based on self-learning

【技术实现步骤摘要】
一种基于自学习的商品详情页的生成方法
本专利技术属于视觉版面设计的自动化领域，具体涉及一种基于自学习的商品详情页的生成方法。
技术介绍
电商商品详情页依靠美工修图、排版、调整、裁剪，再将制作好的商品详情页上传和发布到各个电商平台。这种传统流程需要几十分钟到几个小时。目前，现有技术是通过命名匹配的方式生成电商平台商品详情页。首先对模板上的图片占位框进行命名，然后对素材图片文件指定命名，通过计算机程序将指定命名的素材图片文件放置在模板上相同命名的图片占位框上即可。该方法缺点：需要设计师预先在头脑中规划详情页版面，然后指定素材图在详情页上的位置，最后给图片文件命名。该方法仅仅在详情页模板上填充已经命名好的图片，没有智能排版布局的功能，提升效率很有限。中国专利公布号为CN105068985A提出的“一种基于人工智能机器的自动化设计排版方法”。S1、根据第三方电商平台所要求的字段建立信息映射对接框架；S2、根据产品图片进行智能自动排版。S3、微调审核确认后形成最终的商品详情页，根据客户最终确认可将最终形成的商品详情页全自动上传到各大第三方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于自学习的商品详情页的生成方法，其特征在于，至少包括以下步骤：/nS1、提供图像处理模型；/nS2、构建详情页模板库；/nS3、构建图片库；/nS4、提供图像或图像集，提取图像或图像集主体颜色；针对所述图像用姿态相似度算法匹配图片库中图片，结合主体颜色和匹配度排序图像集；/nS5、根据所述图像或图像集的类别，使其与详情页模板库进行匹配；/nS6、根据S5中匹配的详情页模板以及配置参数，匹配模块上图片占位框和图像；/nS7、根据模块上的图片占位框中的裁剪规则，裁剪对应的图像；/nS8、生成商品详情页。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于自学习的商品详情页的生成方法，其特征在于，至少包括以下步骤：
S1、提供图像处理模型；
S2、构建详情页模板库；
S3、构建图片库；
S4、提供图像或图像集，提取图像或图像集主体颜色；针对所述图像用姿态相似度算法匹配图片库中图片，结合主体颜色和匹配度排序图像集；
S5、根据所述图像或图像集的类别，使其与详情页模板库进行匹配；
S6、根据S5中匹配的详情页模板以及配置参数，匹配模块上图片占位框和图像；
S7、根据模块上的图片占位框中的裁剪规则，裁剪对应的图像；
S8、生成商品详情页。


2.如权利要求1所述的基于自学习的商品详情页的生成方法，其特征在于，所述图像处理模型的构建方法如下：
S11、收集商品图像；
S12、基于深度神经网络训练模型对商品图像进行分类；
S13、基于ConvolutionalPoseMachines模型选择商品图像关键点；
S14、基于FasterR-CNN模型定位商品图像目标检测框；
S15、对所述商品图像提取主体颜色，并按主体颜色分类。


3.如权利要求1所述的基于自学习的商品详情页的生成方法，其特征在于，所述详情页模板库的构建方法如下：
S21、将新详情页录入模板库；
S22、基于所述模板库中的模板元件序列，训练CRF...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭石，
申请(专利权)人：杭州光云科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33