广告图片生成方法、装置以及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种广告图片生成方法、装置以及存储介质，涉及互联网技术领域，其中方法包括：利用目标检测网络模型在输入的检测图像中确定目标的类别信息和位置信息，根据目标图像生成广告展示图像；根据广告模板对广告展示图像进行处理，获得检测图像的主体颜色特征，基于主体颜色特征和预设的蒙版样式生成蒙版图像；将广告展示图像与蒙版图像进行合成处理，生成广告图片。本公开的方法、装置以及存储介质，基于商品主图可以实现广告图片生成，实现广告多样性的效果，大大提高商品的点击率和转化率，提升了用户的使用体验；提升了用户的感受度，增强了竞争力。

Advertising image generation method, device and storage medium

【技术实现步骤摘要】
广告图片生成方法、装置以及存储介质
本公开涉及互联网
，尤其涉及一种广告图片生成方法、装置以及存储介质。
技术介绍
电商网站每天有大量的商品广告需要对外播放，可以在电商网站的网页中播放商品的广告图片，不仅能直接吸引用户的注意，同时具有较高的商品点击率和转化率。通常，广告图片是由美工设计师设计，基于有限的模板库，将商品主图粘到特定的模板上，从而实现广告图片的自动生成。例如，首页的焦点横幅(banner)是最重要的广告位，基于模板生成横幅(banner)广告，模板数量完全取决于模板库的大小，维持一个海量的模板库需要大量的人力和财力。广告图片的改变会在固定的几种模式内，或者不发生变化。因此，广告图片的形式完全无法满足每个人每次页面更新时的替换，无法充分实现千人千面的效果，降低了整体的商品点击率和转化率。因此，需要一种新的广告图片生成的技术方案。
技术实现思路
有鉴于此，本公开要解决的一个技术问题是提供一种广告图片生成方法、装置以及存储介质。根据本公开的一个方面，提供一种广告图片生成方法，包括：利用目标检测网络模型在输入的检测图像中确定目标的类别信息和位置信息；基于预设的目标选取规则并根据所述类别信息和所述位置信息从所述检测图像中提取目标图像，根据所述目标图像生成广告展示图像；根据广告模板对所述广告展示图像进行处理，以使所述广告展示图像的外形与所述广告模板的外形相匹配；获得所述检测图像的主体颜色特征，基于所述主体颜色特征和预设的蒙版样式生成蒙版图像；将所述广告展示图像与所述蒙版图像进行合成处理，生成广告图片。可选地，所述目标检测网络模型为基于FasterRCNN算法的卷积神经网络模型；所述方法还包括：获得包含所述目标的样本图像；获得所述样本图像中的所述目标的位置信息、图像、分类信息；构建基于FasterRCNN算法的卷积神经网络模型，基于所述样本图像以及所述目标的位置信息、图像、分类信息对此卷积神经网络模型进行检测训练，得到所述目标检测网络模型。可选地，所述在输入的检测图像中确定目标的类别信息和位置信息包括：使用所述目标检测网络模型的卷积神经网络从检测图像中提取检测图像的卷积特征；使用所述目标检测网络模型的RPN网络从检测图像中提取存在所述目标的候选区域；对于所述候选区域，使用所述目标检测网络模型的ROIpooling层从检测图像的卷积特征图中提取特征向量，将每个候选区域的特征向量送入分类器进行分类，判断所述目标所属的种类，并确定出包含所述目标的矩形区域的坐标。可选地，所述卷积神经网络包括ResNet；其中，所述ResNet包括：ResNet-50，ResNet-50包括卷积层conv4_x。可选地，所述根据所述目标图像生成广告展示图像包括：将多个所述目标图像拼接为所述广告展示图像；所述根据广告模板对所述广告展示图像进行处理包括：基于所述广告模板的外形特征确定所述广告展示图像的拉伸方向以及最终外形；采用双线性插值算法在所述拉伸方向上进行图像插值处理，将所述广告展示图像的外形调整为所述最终外形。可选地，对拉伸后的所述广告展示图像中的像素点进行中值滤波处理，得到虚化后的所述广告展示图像。可选地，所述获得所述检测图像的主体颜色特征包括：将所述检测图像的像素点的rgb色彩空间转换到hsv色彩空间；计算与所述检测图像中的像素点相对应的饱和度值，其中，如果确定所述饱和度值小于或等于饱和度阈值，则保留此像素点；统计具有相同所述饱和度值的像素点个数，获得具有像素点最多的所述饱和度值，将此饱和度值对应的像素点颜色特征确定为所述主体颜色特征。可选地，所述将所述广告展示图像与所述蒙版图像进行合成处理包括：将所述蒙版图像放置到虚化后的所述广告展示图像上并添加图形元素；其中，所述图形元素包括：搜索框、消息框、信号标、文案。根据本公开的另一方面，提供一种广告图片生成装置，包括：图像目标检测模块，用于利用目标检测网络模型在输入的检测图像中确定目标的类别信息和位置信息；展示图像生成模块，用于基于预设的目标选取规则并根据所述类别信息和所述位置信息从所述检测图像中提取目标图像，根据所述目标图像生成广告展示图像；图像外形处理模块，用于根据广告模板对所述广告展示图像进行处理，以使所述广告展示图像的外形与所述广告模板的外形相匹配；蒙版图像生成模块，用于获得所述检测图像的主体颜色特征，基于所述主体颜色特征和预设的蒙版样式生成蒙版图像；图像合成处理模块，用于将所述广告展示图像与所述蒙版图像进行合成处理，生成广告图片。可选地，所述目标检测网络模型为基于FasterRCNN算法的卷积神经网络模型；还包括：检测模型生成模块，用于获得包含所述目标的样本图像；获得所述样本图像中的所述目标的位置信息、图像、分类信息；构建基于FasterRCNN算法的卷积神经网络模型，基于所述样本图像以及所述目标的位置信息、图像、分类信息对此卷积神经网络模型进行检测训练，得到所述目标检测网络模型。可选地，所述图像目标检测模块，用于使用所述目标检测网络模型的卷积神经网络从检测图像中提取检测图像的卷积特征；使用所述目标检测网络模型的RPN网络从检测图像中提取存在所述目标的候选区域；对于所述候选区域，使用所述目标检测网络模型的ROIpooling层从检测图像的卷积特征图中提取特征向量，将每个候选区域的特征向量送入分类器进行分类，判断所述目标所属的种类，并确定出包含所述目标的矩形区域的坐标。可选地，所述卷积神经网络包括ResNet；其中，所述ResNet包括：ResNet-50，ResNet-50包括卷积层conv4_x。可选地，所述展示图像生成模块，用于将多个所述目标图像拼接为所述广告展示图像；所述图像外形处理模块，用于基于所述广告模板的外形特征确定所述广告展示图像的拉伸方向以及最终外形；采用双线性插值算法在所述拉伸方向上进行图像插值处理，将所述广告展示图像的外形调整为所述最终外形。可选地，所述图像外形处理模块，用于对拉伸后的所述广告展示图像中的像素点进行中值滤波处理，得到虚化后的所述广告展示图像。可选地，所述蒙版图像生成模块，用于将所述检测图像的像素点的rgb色彩空间转换到hsv色彩空间；计算与所述检测图像中的像素点相对应的饱和度值，其中，如果确定所述饱和度值小于或等于饱和度阈值，则保留此像素点；统计具有相同所述饱和度值的像素点个数，获得具有像素点最多的所述饱和度值，将此饱和度值对应的像素点颜色特征确定为所述主体颜色特征。可选地，所述图像合成处理模块，用于将所述蒙版图像放置到虚化后的所述广告展示图像上并添加图形元素；其中，所述图形元素包括：搜索框、消息框、信号标、文案。根据本公开的又一方面，提供一种广告图片生成装置，包括：存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如上所述的方法。根据本公开的再一方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行如上所述的方法。本公开的广本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种广告图片生成方法，包括：/n利用目标检测网络模型在输入的检测图像中确定目标的类别信息和位置信息；/n基于预设的目标选取规则并根据所述类别信息和所述位置信息从所述检测图像中提取目标图像，根据所述目标图像生成广告展示图像；/n根据广告模板对所述广告展示图像进行处理，以使所述广告展示图像的外形与所述广告模板的外形相匹配；/n获得所述检测图像的主体颜色特征，基于所述主体颜色特征和预设的蒙版样式生成蒙版图像；/n将所述广告展示图像与所述蒙版图像进行合成处理，生成广告图片。/n

【技术特征摘要】
1.一种广告图片生成方法，包括：
利用目标检测网络模型在输入的检测图像中确定目标的类别信息和位置信息；
基于预设的目标选取规则并根据所述类别信息和所述位置信息从所述检测图像中提取目标图像，根据所述目标图像生成广告展示图像；
根据广告模板对所述广告展示图像进行处理，以使所述广告展示图像的外形与所述广告模板的外形相匹配；
获得所述检测图像的主体颜色特征，基于所述主体颜色特征和预设的蒙版样式生成蒙版图像；
将所述广告展示图像与所述蒙版图像进行合成处理，生成广告图片。


2.如权利要求1所述的方法，所述目标检测网络模型为基于FasterRCNN算法的卷积神经网络模型；所述方法还包括：
获得包含所述目标的样本图像；
获得所述样本图像中的所述目标的位置信息、图像、分类信息；
构建基于FasterRCNN算法的卷积神经网络模型，基于所述样本图像以及所述目标的位置信息、图像、分类信息对此卷积神经网络模型进行检测训练，得到所述目标检测网络模型。


3.如权利要求2所述的方法，所述在输入的检测图像中确定目标的类别信息和位置信息包括：
使用所述目标检测网络模型的卷积神经网络从检测图像中提取检测图像的卷积特征；
使用所述目标检测网络模型的RPN网络从检测图像中提取存在所述目标的候选区域；
对于所述候选区域，使用所述目标检测网络模型的ROIpooling层从检测图像的卷积特征图中提取特征向量，将每个候选区域的特征向量送入分类器进行分类，判断所述目标所属的种类，并确定出包含所述目标的矩形区域的坐标。


4.如权利要求3所述的方法，其中，所述卷积神经网络包括ResNet；其中，所述ResNet包括：ResNet-50，ResNet-50包括卷积层conv4_x。


5.如权利要求3所述的方法，所述根据所述目标图像生成广告展示图像包括：
将多个所述目标图像拼接为所述广告展示图像；
所述根据广告模板对所述广告展示图像进行处理包括：
基于所述广告模板的外形特征确定所述广告展示图像的拉伸方向以及最终外形；
采用双线性插值算法在所述拉伸方向上进行图像插值处理，将所述广告展示图像的外形调整为所述最终外形。


6.如权利要求5所述的方法，还包括：
对拉伸后的所述广告展示图像中的像素点进行中值滤波处理，得到虚化后的所述广告展示图像。


7.如权利要求6所述的方法，所述获得所述检测图像的主体颜色特征包括：
将所述检测图像的像素点的rgb色彩空间转换到hsv色彩空间；
计算与所述检测图像中的像素点相对应的饱和度值，其中，如果确定所述饱和度值小于或等于饱和度阈值，则保留此像素点；
统计具有相同所述饱和度值的像素点个数，获得具有像素点最多的所述饱和度值，将此饱和度值对应的像素点颜色特征确定为所述主体颜色特征。


8.如权利要求7所述的方法，所述将所述广告展示图像与所述蒙版图像进行合成处理包括：
将所述蒙版图像放置到虚化后的所述广告展示图像上并添加图形元素；
其中，所述图形元素包括：搜索框、消息框、信号标、文案。


9.一种广告图片生成装置，包括：
图像目标检测模块，用于利用目标检测网络模型在输入的检测图像中确定目标的类别信息和位置信息；
展示图像生成模块，用于基于预...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴立薪，曾建平，吕晶晶，包勇军，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11