[发明专利]一种任务结果识别方法、装置、存储介质及电子设备有效
申请号: | 201711448937.5 | 申请日: | 2017-12-27 |
公开(公告)号: | CN108171160B | 公开(公告)日: | 2021-03-23 |
发明(设计)人: | 余蒙;于川;吴昊;吴晓东 | 申请(专利权)人: | 广州虎牙信息科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人: | 林祥 |
地址: | 511446 广东省广州市番禺区南村镇万博二*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本申请提供一种任务结果识别方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括:将目标任务数据发给客户端;对客户端发送的图像帧进行图像识别,识别出与所述目标任务数据相关的目标内容数据;根据所述目标内容数据与目标任务数据的匹配度,获得对目标任务的完成结果。旨在减少任务结果识别的成本。 | ||
搜索关键词: | 一种 任务 结果 识别 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
将目标任务数据发给客户端;
对客户端发送的图像帧进行图像识别,识别出与所述目标任务数据相关的目标内容数据;
根据所述目标内容数据与目标任务数据的匹配度,获得对目标任务的完成结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标直播内容数据包括以下任一:目标关键对象的动作特征数据及属性数据;所述目标关键对象包括主播形象或虚拟角色形象。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对客户端发送的图像帧进行图像识别,识别出与所述目标任务数据相关的目标内容数据,包括:将客户端发送的图像帧输入神经网络模型,获取所述神经网络模型的输出结果;
根据所述输出结果获取目标内容数据;
所述神经网络模型包括以下任一:卷积神经网络模型、深度神经网络模型、深度全卷积神经网络模型、循环神经网络模型、全卷积神经网络模型及深度卷积神经网络模型。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对客户端发送的图像帧进行图像识别,识别出与所述目标任务数据相关的目标内容数据,包括:根据所述目标任务数据,获取特征数据;
根据所述特征数据,对客户端发送的图像帧进行图像识别,获取关键图像帧;
从所述关键图像帧中识别出与所述目标任务数据相关的目标内容数据。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法由直播服务端执行,所述客户端为主播客户端;所述目标任务基于主播客户端的在线主播的主播信息和/或观众信息生成;
所述主播信息包括以下至少任一:主播的人气值、主播历史任务的完成情况、主播的身份信息、主播的被订阅信息、主播的被分享信息、主播的直播时长信息、主播客户端的定位信息及主播客户端开播模式信息;
所述观众信息包括以下至少任一:观众喜好信息、观众观看直播的记录信息、观众的身份信息及观众的性别信息。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法由直播服务端执行,所述客户端为主播客户端;获得对目标任务的完成结果之后,包括:
根据所述结果,将目标任务数据对应的资源发放给相应的观众客户端;
所述相应的观众客户端随机生成,或由主播客户端确定,或预先设定。
7.一种任务结果识别装置,其特征在于,包括:发送模块,用于将目标任务数据发给客户端;
处理模块,用于对客户端发送的图像帧进行图像识别,识别出与所述目标任务数据相关的目标内容数据;根据所述目标内容数据与目标任务数据的匹配度,获得对目标任务的完成结果。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述客户端为主播客户端;所述装置还包括:任务生成模块,用于基于主播客户端的在线主播的主播信息和/或观众信息生成目标任务数据;
所述主播信息包括以下任一:主播的人气值、主播历史任务的完成情况、主播的身份信息、主播的被订阅信息、主播的被分享信息、主播的直播时长信息、主播客户端的定位信息及主播客户端开播模式信息;
所述观众信息包括以下至少任一:观众喜好信息、观众观看直播的记录信息、观众的身份信息及观众的性别信息。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器;用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行如下操作:
将目标任务数据发给客户端;
对客户端发送的图像帧进行图像识别,识别出与所述目标任务数据相关的目标内容数据;
根据所述目标内容数据与目标任务数据的匹配度,获得对目标任务的完成结果。
10.一种存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行如下操作:将目标任务数据发给客户端;
对客户端发送的图像帧进行图像识别,识别出与所述目标任务数据相关的目标内容数据;
根据所述目标内容数据与目标任务数据的匹配度,获得对目标任务的完成结果。
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