[发明专利]基于图像数据的消息推送方法、设备及计算机存储介质在审
申请号: | 201980010277.3 | 申请日: | 2019-11-15 |
公开(公告)号: | CN111684441A | 公开(公告)日: | 2020-09-18 |
发明(设计)人: | 艾静雅;柳彤;朱大卫;汤慧秀 | 申请(专利权)人: | 深圳海付移通科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/535 | 分类号: | G06F16/535;G06F16/55;G06F16/51;G06F16/58;G06F16/583;G06F16/587 |
代理公司: | 深圳智汇远见知识产权代理有限公司 44481 | 代理人: | 李雪鹃;李俊 |
地址: | 518057 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 图像 数据 消息 推送 方法 设备 计算机 存储 介质 | ||
1.一种基于图像数据的消息推送方法,其特征在于,所述方法包括:
获取当前的场景信息;
基于所述当前的场景信息,从预先建立的映射数据表中,获取与所述当前的场景信息相匹配的目标图像数据类;其中,所述映射数据表是根据预设的标签对图像数据库中的图像进行分类并关联场景信息所建立的;
根据所述目标图像数据类的标签,进行消息推送。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述图像数据库中的多个图像;
根据所述预设的标签对所述图像数据库中的图像进行分类;
获取每个所述图像的场景信息;
根据多个所述图像的分类和对应的所述场景信息,建立所述映射表。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
所述根据所述预设的标签对所述图像数据库中的图像进行分类,包括:
将每个所述图像输入至已训练的深度学习网络,以输出对应标签;其中,所述深度学习网络是基于对预先建立对应关系的图像和所述预设的标签进行监督学习训练得到的;
根据输出的所述对应标签对所述图像数据库中的图像进行分析,分类生成数据列表。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,
所述根据多个所述图像的分类和对应的场景信息,建立所述映射表:
基于所述数据列表,结合对应的所述场景信息,进行数据链接;
根据所述数据列表和所述数据链接,建立所述映射数据表。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述获取当前的场景信息,包括:
获取当前的时间信息;
所述基于所述当前的场景信息,从预先建立的映射数据表中,获取所述当前的场景信息相匹配的目标图像数据类,包括:
基于所述当前的时间信息,从预先建立的映射数据表中,获取所述当前的时间信息相匹配的目标图像数据类。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述获取当前的场景信息,包括:
获取当前的位置信息;
所述基于所述当前的场景信息,从预先建立的映射数据表中,获取所述当前的场景信息相匹配的目标图像数据类,包括:
基于所述当前的位置信息,从预先建立的映射数据表中,获取所述当前的位置信息相匹配的目标图像数据类。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述获取当前的场景信息,包括:
获取当前的环境参数信息;
所述基于所述当前的场景信息,从预先建立的映射数据表中,获取所述当前的场景信息相匹配的目标图像数据类,包括:
基于所述当前的环境参数信息,从预先建立的映射数据表中,获取所述当前的环境参数信息相匹配的目标图像数据类。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述根据所述目标图像数据类的标签,进行消息推送,包括:
对所述目标图像数据类的标签进行分析后,提取关键词;
扩充所述关键词得到推送消息并进行消息推送。
9.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
所述获取所述图像数据库中的多个图像,包括:
获取客户端的本地图像库中的多个图像和/或网络缓存的多个图像。
10.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
在所述获取客户端的本地图像库中的多个图像和/或网络缓存的多个图像之前,还包括:
获取读取本地图像库的权限和/或读取上网记录的权限。
11.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
在所述获取当前的场景信息之前,还包括:
获取进行消息推送的权限。
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