[发明专利]用于传输信息的方法和装置

说明书

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及网络技术领域，尤其涉及用于传输信息的方法和装置。

背景技术

目前，在用户之间进行信息传输与交换时，信息传输与交换所基于的特征通常为单一的通讯录好友关系或地理位置信息，特征相同或接近的用户之间可以进行信息分享。

然而，基于通讯录好友关系进行信息分享时场景较为限制，很多场景下用户无法获得真正需要的信息。在基于地理位置进行信息分享时，不同定位设备的精度存在误差，可能导致基于单一的地理位置信息进行信息传输与交换时精准度较差。

发明内容

本申请的目的在于提出一种改进的一种用于传输信息的方法和装置，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本申请提供了一种用于传输信息的方法，该方法包括：获取待查询物理信标码或待查询物理信标特征，其中物理信标码是基于物理信标特征集合进行编码而生成的，物理信标特征集合中的物理信标特征包括终端所在地理位置的地理位置特征以及对终端在该地理位置时所拍摄的图像进行识别所得到的图像中物体的物体属性特征；在物理信标码集合中查询与待查询物理信标码匹配的物理信标码或与待查询物理信标特征匹配的物理信标码，其中物理信标码集合中的各个物理信标码与对应的媒体信息关联存储；将所查询到的物理信标码对应的媒体信息推送至用户终端。

在一些实施例中，上述获取待查询物理信标码，包括：获取在用户终端处于当前地理位置时生成的物理信标码作为待查询物理信标码；或者，获取用户终端对应的订阅信息，订阅信息包括已订阅信息对应的物理信标特征；从订阅信息中提取出已订阅信息对应的物理信标特征作为待查询物理信标特征。

在一些实施例中，上述在物理信标码集合中查询与待查询物理信标码匹配的物理信标码，包括：获取在所述用户终端处于当前地理位置时生成的物理信标码作为待查询物理信标码；或者，从所述用户终端对应的订阅信息中提取出已订阅的物理信标特征作为待查询物理信标特征。

在一些实施例中，上述物体属性特征包括物体类别特征。。

在一些实施例中，上述物理信标特征集合中的物理信标特征还包括图像的拍摄时间特征。

在一些实施例中，上述图像中物体的物体属性特征是通过以下图像识别步骤生成的，图像识别步骤包括：将图像输入至卷积神经网络模型，其中，卷积神经网络模型是使用物体属性特征已知识别结果的样本图像进行训练得到的；根据卷积神经网络模型的输出向量得到图像中物体的物体属性特征。

在一些实施例中，上述物体属性特征包括多种物体属性特征，上述卷积神经网络模型是用于识别多种物体属性特征的多任务卷积神经网络模型。

在一些实施例中，上述方法还包括：若未查询到与待查询物理信标码匹配的物理信标码，在物理信标码集合中添加待查询物理信标码。

在一些实施例中，上述方法还包括媒体信息存储步骤，该媒体信息第一存储步骤包括：获取在信息上传终端处于至少一个地理位置时生成的物理信标码以及所述信息上传终端处于对应的地理位置时上传的待存储媒体信息，关联存储所获取的物理信标码以及所述待存储媒体信息；和/或，获取信息上传终端上传的待存储媒体信息以及所述信息上传终端设置的目标物理信标码的物理信标特征，在所述物理信标码集合中确定与所设置的物理信标特征匹配的目标物理信标码，关联存储所述目标物理信标码以及所述待存储媒体信息；和/或，获取在信息上传终端处于至少一个地理位置时生成的物理信标码以及所述信息上传终端处于对应的地理位置时上传的待存储媒体信息，根据预设匹配策略在所述物理信标码集合中确定与所获取的物理信标码匹配的目标物理信标码，关联存储所述目标物理信标码以及所述待存储媒体信息。

在一些实施例中，上述将所查询到的物理信标码对应的媒体信息推送至用户终端，包括：获取当前的环境特征信息；判断环境特征信息是否满足执行媒体信息推送的环境特征条件；若满足，将所查询到的物理信标码对应的媒体信息推送至用户终端。