[发明专利]智能设计生成结果的AI筛选方法、系统、设备及介质

权利要求书

1.一种智能设计生成结果的AI筛选方法，其特征在于：包括步骤：

获取投放效果较好的有效素材，基于特征分析规则，提取并储存有效素材的有效特征数据；

当接收到新设计的多个原始素材时，获取每个原始素材的特征数据并与所有的有效特征数据进行相似度比对，得到比对结果；

基于比对结果，将所有原始素材的名称数据根据相似度数据进行排序并发送至运营终端；

当接收到来自运营终端的选择指令时，从选择指令中获取名称数据，并将名称数据对应的原始素材发送至运营终端。

2.根据权利要求1所述的一种智能设计生成结果的AI筛选方法，其特征在于：所述当接收到新设计的多个原始素材时，获取每个原始素材的特征数据并与所有的有效特征数据进行相似度比对，得到比对结果的步骤之后，包括：

基于比对结果，将与原始素材最相似的有效素材的标记关联至该原始素材；

当接收到来自运营终端的筛选条件数据时，获取与筛选条件数据关联的标记；

筛选出所获取标记关联的原始素材；

将所筛选的原始素材的名称数据和对应的相似度数据发送至运营终端。

3.根据权利要求2所述的一种智能设计生成结果的AI筛选方法，其特征在于：所述获取投放效果较好的有效素材，基于特征分析规则，提取并储存有效素材的有效特征数据的步骤之前，包括：

获取现有的多个投放素材；

基于预设的用于筛选出投放效果好的素材的业务规则，对多个投放素材进行筛选，得到有效素材；

基于分类规则将有效素材进行分类，基于分类的标签信息生成标记。

4.根据权利要求1所述的一种智能设计生成结果的AI筛选方法，其特征在于：所述当接收到新设计的多个原始素材时，获取每个原始素材的特征数据并与所有的有效特征数据进行相似度比对，得到比对结果的步骤，包括：

当接收到新设计的多个原始素材时，获取原始素材的特征数据；

依据所选的若干不同的对比规则，将特征数据与所有的有效特征数据按照不同的对比规则进行相似度比对，得到不同的对比规则生成的分数值；

基于若干分数值和不同对比规则预设的权重系数，生成原始素材的相似度数据。

5.根据权利要求4所述的一种智能设计生成结果的AI筛选方法，其特征在于：所述不同的对比规则包括：汉明距离对比规则、直方图对比规则、二进制对比规则以及哈希算法对比规则；所述基于若干分数值和不同对比规则预设的权重系数，生成原始素材的相似度数据的步骤，包括：

获取原始素材和有效素材的灰度像素比较数组和汉明距离，通过汉明距离对比规则计算得到分数值，匹配的权重系数为30%；

获取原始素材和有效素材的灰度直方图，通过直方图对比规则计算得到分数值，匹配的权重系数为20%；

获取原始素材和有效素材的二进制码，通过二进制对比规则计算得到分数值，匹配的权重系数为20%；

获取原始素材和有效素材的哈希数组，通过哈希算法对比规则计算饿到分数值，匹配的权重系数为30%；

基于汉明距离对比规则、直方图对比规则、二进制对比规则以及哈希算法对比规则各自计算得到的分数值及对应的权重系数，计算得到相似度数据。

6.根据权利要求2所述的一种智能设计生成结果的AI筛选方法，其特征在于：所述将所筛选的原始素材的名称数据和对应的相似度数据发送至运营终端的步骤之前，包括：

获取所筛选的原始素材的相似度数据，依据相似度数据从高至低的顺序，对原始素材进行排序。

7.根据权利要求3所述的一种智能设计生成结果的AI筛选方法，其特征在于：所述将所筛选的原始素材的名称数据和对应的相似度数据发送至运营终端的步骤之后，包括：

获取运营终端所选择投放的原始素材，作为新的投放素材；

基于业务规则，对新的投放素材进行筛选；

若新的投放素材符合业务规则，则提取新的投放素材的特征数据作为有效特征数据并进行储存。