广告标志的识别准确性验证方法、装置、设备和存储介质与流程

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种广告标志的识别准确性验证方法、装置、设备和存储介质。

背景技术：

随着互联网新增流量的枯竭，流量成本越来越高，人口红利消失殆尽，寻找下一块流量价值洼地已经成为当前各大互联网公司的统一认知。从线下找寻新的流量入口，采用线上和线下相结合的方式运营，正慢慢成为各大公司的基本运营框架。

在线下投放广告，为了吸引潜在用户，实现从线下到线上的引流已经成为一种趋势。但是，以图片海报为主的线下广告投放量较大，投放位置分散，投放效果不能保证，也即是说，海量的线下广告在内容和位置上是否被正确投放不能得到保证，这对于广告主来说是缺乏安全感的，因此，采用互联网思维去监控线下广告的投放情况已经成为广告主所关心的问题。目前，可以采集线下广告投放图片，通过人工审核线下广告投放图片的方式，来推算线下广告是否被正确投放，以此提升广告预算的使用价值，但是，这也面临新的问题，通过人工审核海量的线下广告投放图片，效率极为低下。随着人工智能(artificialintelligence，简称ai)的发展，利用ai算法模型识别线下广告投放图片中的广告标志(logo)，后续可以对线下广告投放图像中识别出的广告标志的信息进行统计分析，进而确定线下广告是否被正确投放。但是，在实现本发明过程中，发明人发现，ai算法模型对广告标志的识别准确性尚不能保证，如果ai算法模型的识别准确性较低，将使得审核结果不具有参考性。

技术实现要素：

本发明实施例的主要目的在于提供一种广告标志的识别准确性验证方法、装置、设备和存储介质，以解决现有技术中的ai算法模型对广告标志的识别准确性不能保证的问题。

针对上述技术问题，本发明实施例是通过以下技术方案来解决的：

本发明实施例提供了一种广告标志的识别准确性验证方法，包括：获取线下广告投放图像以及所述线下广告投放图像对应的图像标注信息；在所述线下广告投放图像中，提取线下广告图像；将所述线下广告图像输入预设的标志识别算法模型，并获取所述标志识别算法模型输出的所述线下广告图像对应的广告标志识别信息；根据所述广告标志识别信息和所述图像标注信息，验证所述标志识别算法模型的识别准确性；其中，如果所述广告标志识别信息与所述图像标注信息匹配，则确定所述标志识别算法模型识别准确，反之，则确定所述标志识别算法模型识别错误。

其中，在所述线下广告投放图像中，提取线下广告图像之后，在将所述线下广告图像输入预设的标志识别算法模型之前，还包括：利用预设的图像类型识别接口对所述线下广告图像进行图像类型识别；其中，所述图像类型包括广告类型和宣传类型；如果所述线下广告图像被所述图像类型识别接口识别为广告类型，则将所述线下广告图像输入预设的标志识别算法模型。

其中，在利用所述图像类型识别接口对所述线下广告图像进行图像类型识别之前，还包括：将所述线下广告图像转换为预设的传输编码格式；将传输编码格式转换后的所述线下广告图像传输到位于预设服务端的所述图像类型识别接口。

其中，所述传输编码格式为基于64个可打印字符来表示二进制数据base64传输编码格式。

其中，所述获取线下广告投放图像以及所述线下广告投放图像对应图像标注信息，包括：获取多幅线下广告投放图像以及每幅所述线下广告投放图像分别对应图像标注信息；在所述根据所述广告标志识别信息和所述图像标注信息，验证所述标志识别算法模型的识别准确性之后，还包括：针对所述多幅线下广告投放图像，确定所述标志识别算法模型识别准确的次数以及识别错误的次数；根据所述标志识别算法模型识别准确的次数以及识别错误的次数，确定所述标志识别算法模型的识别准确率。

其中，在所述根据所述广告标志识别信息和所述图像标注信息，验证所述标志识别算法模型的识别准确性之后，还包括：针对所述多幅线下广告投放图像执行多轮识别准确性验证操作；确定所述标志识别算法模型在每轮识别准确性验证操作中的识别准确率；在确定出的多个识别准确率中，确定识别准确率大于预设的准确率阈值的个数；根据所述识别准确率大于预设的准确率阈值的个数以及所述识别准确性验证操作的执行轮数，确定所述标志识别算法模型的识别稳定指数。

其中，所述图像标注信息包括：所述线下广告投放图像的投放位置信息；在将所述线下广告图像输入预设的标志识别算法模型之前，还包括：从预设的广告投放信息库中，获取所述投放位置信息对应的广告投放信息；所述广告投放信息包括线下广告图像在广告框图像中的区域位置信息；在所述线下广告投放图像中提取广告框图像；根据所述广告投放信息，在所述广告框图像中分割出线下广告图像，以便将所述线下广告图像输入预设的标志识别算法模型。

本发明实施例还提供了一种广告标志的识别准确性验证装置，包括：获取模块，用于获取线下广告投放图像以及所述线下广告投放图像对应的图像标注信息；提取模块，用于在所述线下广告投放图像中，提取线下广告图像；算法模块，用于将所述线下广告图像输入预设的标志识别算法模型，并获取所述标志识别算法模型输出的所述线下广告图像对应的广告标志识别信息；验证模块，用于根据所述广告标志识别信息和所述图像标注信息，验证所述标志识别算法模型的识别准确性；其中，如果所述广告标志识别信息与所述图像标注信息匹配，则确定所述标志识别算法模型识别准确，反之，则确定所述标志识别算法模型识别错误。

本发明实施例还提供了一种广告标志的识别准确性验证设备，所述广告标志的识别准确性验证设备包括处理器、存储器；所述处理器用于执行所述存储器中存储的广告标志的识别准确性验证程序，以实现上述任一项所述的广告标志的识别准确性验证方法。

本发明实施例还提供了一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述任一项所述的广告标志的识别准确性验证方法。

本发明实施例有益效果如下：

在本发明实施例中，获取线下广告投放图像，在该线下广告投放图像中包括真实的线下广告图像，提取出该真实的线下广告图像，利用标志识别算法模型确定线下广告图像对应的广告标志识别信息，通过比较广告标志识别信息和预先为线下广告投放图像设置的图像标注信息，就可以验证标志识别算法模型的识别准确性，从而可以根据标志识别算法模型的识别准确性，对标志识别算法模型进行调整，保证标注识别算法模型的识别准确性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明一实施例的广告标志的识别准确性验证方法的流程图；

图2是根据本发明一实施例的广告标志的识别准确性验证装置的结构图；

图3是根据本发明一实施例的广告标志的识别准确性验证设备的结构图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图及具体实施例，对本发明作进一步地详细说明。

根据本发明的实施例，提供了一种广告标志的识别准确性验证方法。

如图1所示，为根据本发明一实施例的广告标志的识别准确性验证方法的流程图。

步骤s110，获取线下广告投放图像以及所述线下广告投放图像对应的图像标注信息。

线下广告投放图像，是指在线下拍摄、线下获取或者后台获取的线下广告图像。线下广告图像被设置在线下广告投放装置中。线下广告投放装置例如是广告框，广告屏等。

在线下广告投放图像中至少包括一幅线下广告图像。线下广告图像，是指线下广告的纸质海报图像或者电子显示图像。如果线下广告图像是纸质海报图像，则可以调用摄像头拍摄线下广告图像，进而获得该线下广告图像。该摄像头可以位于线下广告投放装置前方的摄像头。如果线下广告图像是电子显示图像，则可以调用摄像头拍摄线下广告图像，调用线下的图像采集装置获取线下广告图像，或者，请求后台远程采集该线下广告图像，再从后台获取该线下广告图像。例如：利用图像采集装置拷贝线下广告图像，或者请求后台对线下广告图像进行截图操作，再从后台获取该线下广告图像的截图。

图像标注信息，至少包括：线下广告投放图像中的线下广告图像对应的广告标志标注信息。当然，图像标注信息还可以包括：线下广告图像对应的广告内容信息和线下广告投放图像的投放位置信息。

广告标志标注信息是指线下广告图像中的广告标志对应的信息。可以为每幅线下广告图像对应设置一个广告标志标注信息。广告标志标注信息至少包括以下之一：广告标志图像，广告标志名称和广告标志代码。

广告内容信息是指线下广告图像中的广告内容对应的描述信息。例如：线下广告图像中为a明星手持b化妆品的图像，广告内容信息为文本“a明星手持b化妆品”。

投放位置信息，是指线下广告投放图像的拍摄地点。例如：投放位置信息为线下广告投放图像所在的城市、小区、楼号和单元号。

如果线下广告图像是纸质海报图像，则可以在拍摄该线下广告图像之后采集线下广告图像对应的广告标志标注信息。

如果线下广告图像是电子显示图像，则可以在调用摄像头拍摄线下广告图像或者调用线下的图像采集装置获取线下广告图像之后，采集线下广告图像对应的广告标志标注信息。例如：采集用户输入的广告标志标注信息或者从线下广告图像投放装置中获取预先存储的与线下广告图像对应的广告标志标注信息。还可以在从后台采集线下广告图像之后，从后台获取线下广告投放图像的投放位置信息对应的广告标志标注信息。

步骤s120，在所述线下广告投放图像中，提取线下广告图像。

由于在线下广告投放图像中至少包括一幅线下广告图像，所以需要在线下广告投放图像中提取线下广告投放图像中包括的每幅线下广告图像。而且，如果线下广告投放图像是在线下拍摄得到的，那么在线下广告投放图像中可能不仅仅只包括线下广告图像，还可能包括干扰图像，如安装线下广告的墙面图像。所以在本实施例中，为了便于验证标志识别算法模型的识别准确性，减少线下广告投放图像中的干扰信息，更加需要在线下广告投放图像中提取线下广告投放图像中包括的每幅线下广告图像。

下面提供两种线下广告图像的提取方式，当然，本领域技术人员应当知道的是以下两种线下广告图像的提取方式仅用于说明本发明实施例，而不用于限定本发明实施例。

方式一，在线下广告投放图像中可以包括广告框图像和广告框背景图像，广告框图像中可以包括一幅或者多幅线下广告图像。那么，可以在线下广告投放图像中提取广告框图像，在广告框图像中分割出所述一幅或者多幅线下广告图像。进一步地，由于广告框的内边沿和外边沿都为闭合线段，而且为了在广告框中区分不同的线下广告图像，也会为线下广告图像设置边缘线，该边缘线也为闭合线段。那么，如果线下广告投放图像中包括一幅线下广告图像，则在线下广告投放图像中包括两条以下的闭合线段，如广告框的内边沿和外边沿分别对应的闭合线段；如果线下广告投放图像中包括多幅线下广告图像，则在线下广告投放图像中包括多于两条的闭合线段，如广告框的内边沿和外边沿分别对应的闭合线段，以及每幅线下广告图像的边缘线。

所以，本实施例可以利用预设的轮廓检测算法，在线下广告投放图像中检测闭合线段；如果检测出两条以下的闭合线段，则提取边长最小的闭合线段中的图像，作为线下广告图像；如果检测出多于两条的闭合线段，则忽略边长最大和边长次最大的两条闭合线段，提取面积相互不重叠的每条闭合线段中的图像，分别作为线下广告图像。

例如：广告框中设置有2幅线下广告图像，这两幅线下广告图像互不重叠，在忽略广告框的内边沿的闭合线段的和外边沿的闭合线段之后，在剩余闭合线段中，提取两个面积相互不重叠的闭合线段中的图像，这两幅图像即为两幅线下广告图像。

方式二，图像标注信息包括：线下广告投放图像的投放位置信息；从预设的广告投放信息库中，获取所述投放位置信息对应的广告投放信息；所述广告投放信息包括线下广告图像在广告框图像中的区域位置信息；根据所述广告投放信息，在所述广告框图像中分割出线下广告图像，以便将所述线下广告图像输入预设的标志识别算法模型，确定所述广告图像对应的广告标志识别信息。进一步地，广告投放信息包括但不限于：广告框中设置的线下广告数量，每幅线下广告图像在广告框中的区域位置，每幅线下广告图像的广告内容信息。

步骤s130，将所述线下广告图像输入预设的标志识别算法模型，并获取所述标志识别算法模型输出的所述线下广告图像对应的广告标志识别信息。

广告标志识别信息，至少包括以下之一：广告标志图像，广告标志名称和广告标志代码。

标志识别算法模型，用于在输入的线下广告图像中识别广告标志图像，并根据该广告标志图像输出广告标志识别信息。进一步地，标志识别算法模型用于在一幅线下广告图像中识别广告标志图像，提取出该广告标志图像，识别广告标志图像对应的广告标志名称，获取该广告标志名称对应的广告标志代码，并输出线下广告图像对应的广告标志图像，广告标志名称和广告标志代码。其中，广告标志代码具有唯一性。

步骤s140，根据所述广告标志识别信息和所述图像标注信息，验证所述标志识别算法模型的识别准确性；其中，如果所述广告标志识别信息与所述图像标注信息匹配，则确定所述标志识别算法模型识别准确，反之，则确定所述标志识别算法模型识别错误。

如果所述广告标志识别信息与所述图像标注信息中的其中一个广告标志标注信息相同，则判定所述广告标志识别信息与所述图像标注信息匹配；如果所述广告标志识别信息与所述图像标注信息中的所有广告标志标注信息都不同，则判定所述广告标志识别信息与所述图像标注信息不匹配。

在本实施例中，根据投放线下广告的目的不同，可以将线下广告分为广告类型和宣传类型。

广告类型的线下广告用于转化线下流量。例如：商业广告为广告类型。

宣传类型的线下广告用于宣传公益信息。例如：倡导道德文明的广告为宣传类型。

在所述线下广告投放图像中，提取线下广告图像之后，在利用预设的标志识别算法模型，确定所述线下广告投放图像中的线下广告图像对应的广告标志识别信息之前，还包括：利用预设的图像类型识别接口对所述线下广告图像进行图像类型识别；如果所述线下广告图像被所述图像类型识别接口识别为广告类型，则将所述线下广告图像输入预设的标志识别算法模型。进一步地，如果在线下广告投放图像中提取出多幅线下广告图像，则需要利用图像类型识别接口分别对每幅线下广告图像进行图像类型识别。

进一步地，如果图像类型识别接口被设置在预设服务端，则在利用所述图像类型识别接口对所述线下广告图像进行图像类型识别之前，将所述线下广告图像转换为预设的传输编码格式；将传输编码格式转换后的所述线下广告图像传输到位于预设服务端的所述图像类型识别接口。所述传输编码格式为base64(基于64个可打印字符来表示二进制数据)传输编码格式。

在本发明实施例中，获取线下广告投放图像，在该线下广告投放图像中包括真实的线下广告图像，提取出该真实的线下广告图像，利用标志识别算法模型确定线下广告图像对应的广告标志识别信息，通过比较广告标志识别信息和预先为线下广告投放图像设置的图像标注信息，就可以验证标志识别算法模型的识别准确性，从而可以根据标志识别算法模型的识别准确性，对标志识别算法模型进行调整，保证标注识别算法模型的识别准确性。

在本实施例中，在确定标志识别算法模型的识别准确性的基础上，还可以对标志识别算法模型的识别准确率进行计算。

具体而言，可以获取多幅线下广告投放图像以及每幅所述线下广告投放图像分别对应图像标注信息；在所述根据所述广告标志识别信息和所述图像标注信息，验证所述标志识别算法模型的识别准确性之后，还包括：针对所述多幅线下广告投放图像，确定所述标志识别算法模型识别准确的次数以及识别错误的次数；根据所述标志识别算法模型识别准确的次数以及针对所述多幅线下广告投放图像，确定所述标志识别算法模型的识别准确率。进一步地，识别准确率＝识别准确的次数÷(识别准确的次数+识别错误的次数)。

如果标志识别算法模型的识别准确率大于预设的准确率阈值，则表示标志识别算法模型的识别准确率较高，如果标志识别算法模型的识别准确率小于等于该准确率阈值，则表示标志识别算法模型的识别准确率较低，需要调整标志识别算法模型中的参数，继续确定标志识别算法模型的识别准确率，直到标志识别算法模型的识别准确率大于该准确率阈值为止。

在本实施例中，在确定标志识别算法模型的识别准确率的基础上，还可以对标志识别算法模型的识别稳定性进行确认。

具体而言，针对所述多幅线下广告投放图像执行多轮识别准确性验证操作；确定所述标志识别算法模型在每轮识别准确性验证操作中的识别准确率；在确定出的多个识别准确率中，确定识别准确率大于预设的准确率阈值的个数；根据所述识别准确率大于预设的准确率阈值的个数以及所述识别准确性验证操作的执行轮数，确定所述标志识别算法模型的识别稳定指数。进一步地，识别稳定指数＝识别准确率大于预设的准确率阈值的个数÷识别准确性验证操作的执行轮次。

如果识别稳定指数大于预设的稳定阈值，则表示标志识别算法模型已经稳定；如果识别稳定指数小于等于该稳定阈值，则表示标志识别算法模型尚未稳定，可以对标志识别算法模型中的参数进行调整，继续确定对标志识别算法模型的识别稳定指数，直到标志识别算法模型稳定为止。

本发明实施例还提供了一种广告标志的识别准确性验证装置。如图2所示，为根据本发明一实施例的广告标志的识别准确性验证装置的结构图。

该广告标志的识别准确性验证装置包括：获取模块210，提取模块220，确定模块230和验证模块240。

获取模块210，用于获取线下广告投放图像以及所述线下广告投放图像对应的图像标注信息。

提取模块220，用于在所述线下广告投放图像中，提取线下广告图像。

确定模块230，用于将所述线下广告图像输入预设的标志识别算法模型，并获取所述标志识别算法模型输出的所述线下广告图像对应的广告标志识别信息。

验证模块240，用于根据所述广告标志识别信息和所述图像标注信息，验证所述标志识别算法模型的识别准确性；其中，如果所述广告标志识别信息与所述图像标注信息匹配，则确定所述标志识别算法模型识别准确，反之，则确定所述标志识别算法模型识别错误。

本发明所述的装置的功能已经在上述所示的方法实施例中进行了描述，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。

本实施例提供一种广告标志的识别准确性验证设备。如图3所示，为根据本发明一实施例的广告标志的识别准确性验证设备的结构图。

在本实施例中，所述广告标志的识别准确性验证设备，包括但不限于：处理器310、存储器320。

所述处理器310用于执行存储器320中存储的广告标志的识别准确性验证程序，以实现上述所述的广告标志的识别准确性验证方法。

具体而言，所述处理器310用于执行存储器320中存储的广告标志的识别准确性验证程序，以实现以下步骤：获取线下广告投放图像以及所述线下广告投放图像对应的图像标注信息；在所述线下广告投放图像中，提取线下广告图像；将所述线下广告图像输入预设的标志识别算法模型，并获取所述标志识别算法模型输出的所述线下广告图像对应的广告标志识别信息；根据所述广告标志识别信息和所述图像标注信息，验证所述标志识别算法模型的识别准确性；其中，如果所述广告标志识别信息与所述图像标注信息匹配，则确定所述标志识别算法模型识别准确，反之，则确定所述标志识别算法模型识别错误。

其中，在所述线下广告投放图像中，提取线下广告图像之后，在将所述线下广告图像输入预设的标志识别算法模型之前，还包括：利用预设的图像类型识别接口对所述线下广告图像进行图像类型识别；其中，所述图像类型包括广告类型和宣传类型；如果所述线下广告图像被所述图像类型识别接口识别为广告类型，则将所述线下广告图像输入预设的标志识别算法模型。

其中，在利用所述图像类型识别接口对所述线下广告图像进行图像类型识别之前，还包括：将所述线下广告图像转换为预设的传输编码格式；将传输编码格式转换后的所述线下广告图像传输到位于预设服务端的所述图像类型识别接口。

其中，所述传输编码格式为base64传输编码格式。

其中，所述获取线下广告投放图像以及所述线下广告投放图像对应图像标注信息，包括：获取多幅线下广告投放图像以及每幅所述线下广告投放图像分别对应图像标注信息；在所述根据所述广告标志识别信息和所述图像标注信息，验证所述标志识别算法模型的识别准确性之后，还包括：针对所述多幅线下广告投放图像，确定所述标志识别算法模型识别准确的次数以及识别错误的次数；根据所述标志识别算法模型识别准确的次数以及识别错误的次数，确定所述标志识别算法模型的识别准确率。

其中，在所述根据所述广告标志识别信息和所述图像标注信息，验证所述标志识别算法模型的识别准确性之后，还包括：针对所述多幅线下广告投放图像执行多轮识别准确性验证操作；确定所述标志识别算法模型在每轮识别准确性验证操作中的识别准确率；在确定出的多个识别准确率中，确定识别准确率大于预设的准确率阈值的个数；根据所述识别准确率大于预设的准确率阈值的个数以及所述识别准确性验证操作的执行轮数，确定所述标志识别算法模型的识别稳定指数。

其中，所述图像标注信息包括：所述线下广告投放图像的投放位置信息；在将所述线下广告图像输入预设的标志识别算法模型之前，还包括：从预设的广告投放信息库中，获取所述投放位置信息对应的广告投放信息；所述广告投放信息包括线下广告图像在广告框图像中的区域位置信息；在所述线下广告投放图像中提取广告框图像；根据所述广告投放信息，在所述广告框图像中分割出线下广告图像，以便将所述线下广告图像输入预设的标志识别算法模型。

本发明实施例还提供了一种存储介质。这里的存储介质存储有一个或者多个程序。其中，存储介质可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器；存储器也可以包括非易失性存储器，例如只读存储器、快闪存储器、硬盘或固态硬盘；存储器还可以包括上述种类的存储器的组合。

当存储介质中一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述的广告标志的识别准确性验证方法。由于上面已经该广告标志的识别准确性验证方法进行了详细描述，故在此不做赘述。

以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。