本发明涉及软件技术领域，更具体地说，涉及一种广告视频文件分级查找方法。
背景技术：
现有的广告播放方式中，一般仅限于固定或循环播放一些广告视频，而不会根据周围环境变化自适应调换，导致很多广告播放资源浪费，没有起到很好的广告投放效果，达不到预期的经济收益。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种广告视频文件分级查找方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
构造一种广告视频文件分级查找方法，其中，包括以下步骤：
获取目标用户的一个或多个特征描述数据；
按照其中一个特征描述数据查找广告视频文件数据库，得到第一子数据库；
按照第二个特征描述数据，在所述第一子数据库中查找广告视频文件，得到第二子数据库；
播放所述第二子数据库中的广告视频文件。
本发明所述的广告视频文件分级查找方法，其中，所述步骤：获取目标用户的一个或多个特征描述数据，具体包括：
传感器自动感应广告机前是否有目标用户；
在有目标用户时，启动所述摄像机工作，获取包含目标用户在内的当前场景图像。
本发明所述的广告视频文件分级查找方法，其中，所述特征描述数据具体包括：用户身高、年龄、性别、体重、肤色。
本发明所述的广告视频文件分级查找方法，其中，所述广告视频文件数据库中的广告视频按不同特征描述数据存储。
本发明所述的广告视频文件分级查找方法，其中，同一特征描述数据对应的广告视频文件存储在一个文件夹中。
本发明所述的广告视频文件分级查找方法，其中，所述方法进一步包括步骤：
将所述特征描述数据按优先级顺序排列，根据所述优先级顺序依次从所述广告视频库中查找合适的广告视频。
本发明所述的广告视频文件分级查找方法，其中，所述优先级顺序中，用户性别和年龄并列为第一优先级的特征描述数据。
本发明所述的广告视频文件分级查找方法，其中，所述方法进一步包括步骤：
获取包含目标用户在内的当前场景图像；
对摄像机获取的当前场景图像进行3D渲染，得到3D模型；
将当前场景图像与3D模型、广告视频文件融合输出显示。
本发明所述的广告视频文件分级查找方法，其中，所述步骤：对摄像机获取的当前场景图像进行3D渲染，得到3D模型，具体包括：
对摄像机捕获的当前场景图像和样本图像进行配准，计算摄像机的姿态，得到单应性矩阵；
根据单应性矩阵，绘制出能将当前场景图像中的目标图片完全覆盖的矩形平面3D模型。
本发明所述的广告视频文件分级查找方法，其中，所述步骤：
对摄像机捕获的当前场景图像和样本图像进行配准，计算摄像机的姿态，得到单应性矩阵，具体包括：
对摄像机捕获的当前场景图像和样本图像进行配准，得到初始单应性矩阵；
根据图像配准成功的图像特征点、初始单应性矩阵及摄像机实时捕获的当前场景图像，对目标图片进行光流跟踪，由跟踪算法得到单应性矩阵。
本发明的有益效果在于：通过对当前场景图像的获取及分析，实时判断当前需要投放广告的目标用户具体信息，以实现广告精准投放。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，下面描述中的附图仅仅是本发明的部分实施例，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附图：
图1是本发明较佳实施例的广告视频文件分级查找方法流程。
具体实施方式
为了使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
本发明较佳实施例的广告视频文件分级查找方法流程如图1所示，包括以下步骤：
步骤S10、获取目标用户的一个或多个特征描述数据；
步骤S20、按照其中一个特征描述数据查找广告视频文件数据库，得到第一子数据库；
步骤S30、按照第二个特征描述数据，在第一子数据库中查找广告视频文件，得到第二子数据库；
步骤S40、播放第二子数据库中的广告视频文件。
具体地，上述各步骤中特征描述数据具体包括：用户身高、年龄、性别、体重、肤色。当只有一个目标用户时，上述各特征描述数据为该目标用户的特征，当有多个目标用户时，同时检测多个目标用户，并得到各自的特征描述数据，并根据多个目标用户各自的不同类型特征描述数据生成图表，取其中同类型特征描述数据最多的特征。
上述广告视频文件分级查找方法进一步包括步骤：
获取包含目标用户在内的当前场景图像；
对摄像机获取的当前场景图像进行3D渲染，得到3D模型；
将当前场景图像与3D模型、广告视频文件融合输出显示。
采用上述步骤可以实现3D广告视频播放，并将目标用户置于该广告视频文件中，使其有身临其境的感觉，更好的体验广告效果。
上述广告视频文件分级查找方法中，广告视频库中的广告视频按不同特征描述数据进行存储。具体地，是按照不同类型的特征描述数据进行存储，例如，将针对同一性别的广告视频文件存储在一个文件夹中，将针对同一年龄的广告视频文件存储在一个文件夹中，等等。
上述方法进一步包括步骤：将特征描述数据按优先级顺序排列，根据优先级顺序依次从广告视频库中查找合适的广告视频。例如，先查找第一优先级的特征描述数据对应的文件夹，得到第一组广告视频，在当前的第一组广告视频文件中，再按第二优先级的特征描述数据进行查找，得到第二组广告视频，在当前的第二组广告视频文件中，依此类推，可以查找其中多个特征描述数据，得到最终可以播放的广告视频文件列表，依次进行播放。
优选地，上述优先级顺序中，用户性别和年龄并列为第一优先级的特征描述数据。
上述步骤：对摄像机获取的当前场景图像进行3D渲染，得到3D模型，具体包括：
对摄像机捕获的当前场景图像和样本图像进行配准，计算摄像机的姿态，得到单应性矩阵；
根据单应性矩阵，绘制出能将当前场景图像中的目标图片完全覆盖的矩形平面3D模型。
上述广告视频文件分级查找方法中，对摄像机捕获的当前场景图像和样本图像进行配准，计算摄像机的姿态，得到单应性矩阵，具体包括：
对摄像机捕获的当前场景图像和样本图像进行配准，得到初始单应性矩阵；
根据图像配准成功的图像特征点、初始单应性矩阵及摄像机实时捕获的当前场景图像，对目标图片进行光流跟踪，由跟踪算法得到单应性矩阵。
上述步骤：对摄像机获取的当前场景图像进行3D渲染，得到3D模型，具体包括：
对摄像机捕获的当前场景图像和样本图像进行配准，计算摄像机的姿态，得到单应性矩阵；
根据单应性矩阵，绘制出能将当前场景图像中的目标图片完全覆盖的矩形平面3D模型。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。