[发明专利]一种广告单校对方法、装置和设备

权利要求书

1.一种广告单校对方法，其特征在于，包括：

获取广告单图像，并将所述广告单图像切分为多个商品图像块；

对每个商品图像块进行识别，获取每个商品图像块中的商品类别信息及对应的商品描述信息；

根据与所述广告单图像对应的制作需求信息，获取每个商品类别信息对应的目标描述信息；

根据每个商品类别信息对应的目标描述信息对商品描述信息进行校对；

对每个商品图像块进行识别，获取所述商品图像块对应的商品类别信息；以及提取每个商品图像块中的描述信息图像块，并识别所述描述信息图像块中的商品描述信息；

其中，将所述广告单图像切分为多个商品图像块的步骤具体包括：

将所述广告单图像输入预先建立的图像切分模型，获取输出的多个商品图像块；

相应地，将所述广告单图像输入预先建立的图像切分模型的步骤前还包括，

根据商品类别信息、商品描述信息和广告模板，随机绘制多个广告单图像，并记录每个广告单图像中各商品图像块的位置矩形坐标；

将广告单图像及需要切分的位置矩形坐标分别作为模型训练的输入值和输出值进行模型训练，获取训练完成的图像切分模型；

所述图像切分模型的训练过程包括:

收集用于制作广告的商品图片；

收集用于制作广告的模板，所述模板包括多个待填充的空的图像块；

通过编程开发，随机将商品图片以及商品描述信息绘制在随机选取的模板中，并将绘制的位置矩形坐标保存；

将编程代码所绘制的广告单图像，以及图像中需要切分的商品图像块的位置矩形坐标，作为图像切分模型的输入参数，对图像切分模型进行训练；

图像切分模型训练完成后，保存图像切分模型的权重参数；

切分广告单图像时，初始化图像切分模型并加载所述权重参数，对广告单图像进行切分，提取各商品图像块；

所述对每个商品图像块进行识别，获取所述商品图像块对应的商品类别信息的步骤具体包括：

将每个商品图像块输入预先建立的商品类别识别模型，获取输出的每个商品图像块对应的商品类别信息；

相应地，所述将每个商品图像块输入预先建立的商品类别识别模型的步骤前还包括，

根据商品类别信息、商品描述信息生成多个商品图像块；并对商品图像块进行预处理，其中，所述预处理包括翻转、颜色替换、变形扭曲和添加噪声中的至少一种；

将预处理后的商品图像块及对应的商品类别信息分别作为模型训练的输入值和输出值进行模型训练，获取训练完成的商品类别识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取每个商品图像块中的描述信息图像块的步骤具体包括：

将每个商品图像块分别输入预先建立的描述信息图像块提取模型，获取输出的每个商品图像块中的描述信息图像块；

相应地，所述将每个商品图像块分别输入预先建立的描述信息图像块提取模型的步骤前还包括，

根据商品类别信息、商品描述信息生成多个商品图像块，其中，所述商品图像块包括描述信息图像块，所述描述信息图像块由商品描述信息及随机选择的字体生成；并记录描述信息图像块的位置矩形坐标；

对商品图像块进行预处理，其中，所述预处理包括翻转、颜色替换、变形扭曲和添加噪声中的至少一种；

将预处理后的商品图像块及需要切分的位置矩形坐标分别作为模型训练的输入值和输出值进行模型训练，获取训练完成的描述信息图像块提取模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述描述信息图像块中的商品描述信息的步骤具体包括：

将描述信息图像块输入预先建立的描述信息识别模型中，获取输出的商品描述信息；

相应地，所述将描述信息图像块输入预先建立的描述信息识别模型中的步骤前还包括，

根据商品描述信息和字体随机组合生成多个描述信息图像块；

对描述信息图像块进行预处理，其中，所述预处理包括翻转、颜色替换、变形扭曲和添加噪声中的至少一种；

将预处理后的商品描述信息图像块及商品描述信息分别作为模型训练的输入值和输出值进行模型训练，获取训练完成的描述信息识别模型。