技术特征：
1.一种视频的处理方法，其特征在于，包括：获取直播视频中显示的不同类型的对象，其中，所述对象包括：推荐的前景对象，以及在所述直播视频中展现的除所述前景对象之外的备选对象；基于筛选条件，从所述不同类型的对象中识别出所述直播视频中展示的所述前景对象，其中，所述筛选条件由至少一个用于表征具有所述前景对象特点的特征参数构成；输出所述前景对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征参数包括如下至少之一：所述对象在所述直播视频中的显示位置、显示时长、运动信息和与推荐信息的匹配结果，其中，所述推荐信息包括所述直播视频中同步输出的文字信息和主播输出的语音信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述筛选条件由如下至少一个特征参数确定的条件构成：在所述直播视频中的显示位置位于关键位置，其中，所述关键位置包括：所述直播视频的中心位置、与主播间距最小的位置和预定的固定位置；在所述直播视频中的显示时长超过预定时长；在所述直播视频中的预定时间段内产生的移动频率最高；在所述直播视频中展示的所有对象中发生移动的时间最长；与所述直播视频中显示的对象特征与所述推荐信息匹配度最高。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：解析所述推荐信息，生成关键特征信息，其中，所述关键特征信息包括如下至少之一：从所述文字信息中解析到的关键词句和从所述语音信息中解析到的关键词句；将所述直播视频中显示的每个对象的对象特征分别与所述关键特征信息比对，获取比对结果，其中，所述比对结果用于表征每个对象分别与所述推荐信息的匹配度。5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，获取直播视频中显示的不同类型的对象，包括：获取待检测的所述直播视频；采用预测模型识别所述待检测的直播视频，从所述直播视频的直播画面中检测出不同类型的对象，其中，采用检测框来标识识别到的对象。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在采用预测模型识别所述待检测的直播视频之前，所述方法还包括：获取历史直播视频中的多帧历史图片；对每帧历史图片进行标注，标注出所述历史图片中的前景对象和备选对象，其中，所述历史图片中的前景对象和备选对象采用不同的检测框进行标识；基于标注了前景对象和备选对象的历史图片来训练神经网络模型，生成所述预测模型。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，获取历史直播视频中的多帧历史图片，包括：获取待识别的所述历史直播视频，获取每帧视频帧对应的运动历史图，以及所述视频帧中每个像素对应的坐标；基于所述视频帧中每个像素对应的坐标，沿通道维度进行图像拼接，得到所述多帧历
史图片。8.一种视频的处理方法，其特征在于，包括：在显示界面中播放直播视频；在所述显示界面中显示所述直播视频中播放的不同类型的对象，其中，所述对象包括：推荐的前景对象，以及在所述直播视频中展现的除所述前景对象之外的备选对象；在所述直播视频中标注出所述前景对象，其中，所述前景对象为所述直播视频播放的对象中满足筛选条件的对象，其中，所述筛选条件由至少一个用于表征具有所述前景对象特点的特征参数构成。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述特征参数包括如下至少之一：所述对象在所述直播视频中的显示位置、显示时长、运动信息和与推荐信息的匹配结果，其中，所述推荐信息包括所述直播视频中同步输出的文字信息和主播输出的语音信息。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述筛选条件由如下至少一个特征参数确定的条件构成：在所述直播视频中的显示位置位于关键位置，其中，所述关键位置包括：所述直播视频的中心位置、与主播间距最小的位置和预定的固定位置；在所述直播视频中的显示时长超过预定时长；在所述直播视频中的预定时间段内产生的移动频率最高；在所述直播视频中展示的所有对象中发生移动的时间最长；与所述直播视频中显示的对象特征与所述推荐信息匹配度最高。11.一种视频的处理装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取直播视频中显示的不同类型的对象，其中，所述对象包括：推荐的前景对象，以及在所述直播视频中展现的除所述前景对象之外的备选对象；识别模块，用于基于筛选条件，从所述不同类型的对象中识别出所述直播视频中展示的所述前景对象，其中，所述筛选条件由至少一个用于表征具有所述前景对象特点的特征参数构成；输出模块，用于输出所述前景对象。12.一种视频的处理装置，其特征在于，包括：播放模块，用于在显示界面中播放直播视频；显示模块，用于在所述显示界面中显示所述直播视频中播放的不同类型的对象，其中，所述对象包括：推荐的前景对象，以及在所述直播视频中展现的除所述前景对象之外的备选对象；标注模块，用于在所述直播视频中标注出所述前景对象，其中，所述前景对象为所述直播视频播放的对象中满足筛选条件的对象，其中，所述筛选条件由至少一个用于表征具有所述前景对象特点的特征参数构成。13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至10中任意一项所述的视频的处理方法。14.一种计算机终端，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述处理器用于运行所述存储器中存储的程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至10中任意一项所述的视频的处
理方法。15.一种视频的处理系统，其特征在于，包括：处理器；以及存储器，与所述处理器连接，用于为所述处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取直播视频中显示的不同类型的对象，其中，所述对象包括：推荐的前景对象，以及在所述直播视频中展现的除所述前景对象之外的备选对象；基于筛选条件，从所述不同类型的对象中识别出展示所述直播视频中展示的所述前景对象，其中，所述筛选条件由至少一个用于表征具有所述前景对象特点的特征参数构成；输出所述前景对象。16.一种视频的处理方法，其特征在于，包括：通过调用第一接口获取直播视频，其中，所述第一接口包括：第一参数，所述第一参数的参数值为所述直播视频；确定所述直播视频中显示的不同类型的对象，其中，所述对象包括：推荐的前景对象，以及在所述直播视频中展现的除所述前景对象之外的备选对象；基于筛选条件，从所述不同类型的对象中识别出所述直播视频中展示的所述前景对象，其中，所述筛选条件由至少一个用于表征具有所述前景对象特点的特征参数构成；通过调用第二接口输出所述前景对象，其中，所述第二接口包括：第二参数，所述第二参数的参数值为所述前景对象。17.一种视频的处理方法，其特征在于，包括：获取视频中显示的多个对象，其中，所述对象包括：前景对象和备选对象；基于筛选条件，从所述多个对象中识别出所述视频的所述前景对象，其中，所述筛选条件由至少一个用于表征具有所述前景对象特点的特征参数构成；输出所述前景对象。
技术总结
本申请公开了一种视频的处理方法、装置及系统。其中，该方法包括：获取直播视频中显示的不同类型的对象，其中，对象包括：推荐的前景对象，以及在直播视频中展现的除前景对象之外的备选对象；基于筛选条件，从不同类型的对象中识别出直播视频中展示的前景对象，其中，筛选条件由至少一个用于表征具有前景对象特点的特征参数构成；输出前景对象。本申请解决了相关技术中的图像识别方法对直播视频中主推产品的识别准确度较低的技术问题。品的识别准确度较低的技术问题。品的识别准确度较低的技术问题。
技术研发人员：谢晨伟 张严浩 熊雄 郑赟 潘攀 徐盈辉
受保护的技术使用者：阿里巴巴集团控股有限公司
技术研发日：2020.11.10
技术公布日：2022/5/10