[发明专利]基于直播的信息投放方法、装置和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种基于直播的信息投放方法，其特征在于，包括：

接收直播客户端发送的直播视频流；

确定所述直播视频流中的视频帧与前一视频帧之间的变化程度，若所述变化程度大于预设程度阈值，则对所述视频帧进行事件检测，并确定所述视频帧中存在事件时，根据所述视频帧和训练好的区域定位模型，确定所述视频帧中不可遮挡候选区域的位置信息和置信度；根据所述置信度，确定不可遮挡区域；根据所述位置信息，将靠近且不属于所述不可遮挡区域的边缘区域确定为所述视频帧中的可加载信息区域，并获得相应的位置信息；所述可加载信息区域的位置信息表示为：中心点的坐标，可加载信息区域的长和宽，以及加载信息内容的格式与时间长度；

若所述变化程度小于预设程度阈值，则将所述前一视频帧中的可加载信息区域的位置信息作为所述视频帧中的可加载信息区域的位置信息；

统计具有相同可加载信息区域的位置信息的视频帧的数量；基于统计出的视频帧的数量，确定具有相同可加载信息区域的位置信息的各个视频帧所占的视频长度；

向所述直播客户端发送指示消息，所述指示消息中携带有所述视频长度、所述相同可加载信息区域的位置信息、所述各个视频帧中时间戳最小的视频帧的视频帧标识和所述事件的事件类型标识；

当所述直播客户端在确定出所述视频帧标识对应的视频帧的发生时间不在信息频控范围内后，根据所述事件类型标识筛选出与所述事件类型相匹配的信息，根据所述视频长度从与所述事件类型相匹配的信息筛选出与所述视频长度相匹配的信息，向所述直播客户端发送与所述视频长度相匹配的信息，以使所述直播客户端在所述相同可加载信息区域自动投放所述与所述视频长度相匹配的信息；

其中，对直播视频流中的视频帧进行事件检测，并确定所述视频帧中存在事件的方式包括以下至少一种：基于卷积神经网络分类算法的事件检测；基于特征模板匹配的事件检测；基于光学字符识别算法的事件检测；其中，所述基于光学字符识别算法的事件检测包括：确定所述视频帧中表征事件进度的标识所在区域的颜色；若根据所述颜色，确定所述视频帧疑似存在事件，则利用光学字符识别方法识别所述视频帧中包含的文字，并在根据文字识别结果确定所述视频帧是否存在事件。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络分类算法包括事件检测模型，所述基于卷积神经网络分类算法的事件检测包括：

根据所述视频帧和训练好的事件检测模型，确定所述视频帧是否存在事件，其中，所述事件检测模型的训练样本为：存在事件的事件图像样本和除事件图像样本以外的图像样本。