本發(fā)明涉及信息領域，尤其涉及一種基于視頻的商品信息獲取方法及裝置。

背景技術(shù)：

“邊看邊買”指的是在用戶觀看視頻的過程中，向用戶推薦與視頻內(nèi)容相關的商品，使用戶能夠即時獲取與視頻內(nèi)容相關的商品信息。為了實現(xiàn)“邊看邊買”，在現(xiàn)有技術(shù)中，由視頻網(wǎng)站運營人員預先配置與視頻內(nèi)容相關的商品及商品鏈接。在這種方式中，觀看視頻的用戶只能被動接受視頻網(wǎng)站推薦的商品信息。在視頻網(wǎng)站推薦的商品信息沒有覆蓋用戶需求的情況下，用戶很難再獲取其感興趣的商品的信息。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

技術(shù)問題

有鑒于此，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是，在現(xiàn)有的“邊看邊買”技術(shù)中，在視頻網(wǎng)站推薦的商品信息沒有覆蓋用戶需求的情況下，用戶很難再獲取其感興趣的商品的信息。

解決方案

為了解決上述技術(shù)問題，根據(jù)本發(fā)明的一實施例，提供了一種基于視頻的商品信息獲取方法，包括：

在播放視頻的過程中，若檢測到截圖操作，則確定所述截圖操作截取的圖像；

對所述圖像進行識別處理，以確定所述圖像包括的物品以及所述物品的標簽；

根據(jù)所述物品的標簽進行搜索，得到搜索結(jié)果；

對所述搜索結(jié)果進行匹配處理，以從所述搜索結(jié)果中篩選出與所述物品匹配的商品信息；

顯示所述商品信息。

對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，在播放視頻的過程中，若檢測到截圖操作，則確定所述截圖操作截取的圖像，具體為：

在播放所述視頻的過程中，若檢測到所述截圖操作，則暫停播放所述視頻，并確定所述截圖操作截取的所述圖像。

對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述方法還包括：

在所述截圖操作完成時，繼續(xù)播放所述視頻。

對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，對所述圖像進行識別處理，具體為：通過第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡對所述圖像進行識別處理；

對所述搜索結(jié)果進行匹配處理，具體為：通過第二人工神經(jīng)網(wǎng)絡對所述搜索結(jié)果進行匹配處理。

對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，在通過第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡對所述圖像進行識別處理之前，所述方法還包括：

將所述第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡識別的物品的類別限定為指定類別。

對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述物品的標簽包括以下至少一項：

所述圖像、所述物品的類別、所述物品的款式、所述物品的顏色和所述物品的花紋。

對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，在對所述圖像進行識別處理，以確定所述圖像包括的物品以及所述物品的標簽之后，所述方法還包括：

對所述物品進行突出顯示；和/或，

顯示所述物品的標簽。

對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，在對所述物品進行突出顯示之后，在根據(jù)所述物品的標簽進行搜索之前，所述方法還包括：在檢測到用戶調(diào)整所述圖像的范圍的情況下，確定調(diào)整后的圖像；對所述調(diào)整后的圖像進行識別處理，以確定所述調(diào)整后的圖像包括的物品以及所述調(diào)整后的圖像包括的物品的標簽；

根據(jù)所述物品的標簽進行搜索，具體為：根據(jù)所述調(diào)整后的圖像包括的物品的標簽進行搜索。

對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，在對所述物品進行突出顯示之后，在根據(jù)所述物品的標簽進行搜索之前，所述方法還包括：在所述圖像包括多個物品的情況下，檢測用戶從所述多個物品中選擇的一個或多個物品；

根據(jù)所述物品的標簽進行搜索，具體為：根據(jù)所述用戶選擇的一個或多個物品的標簽進行搜索。

對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，在顯示所述物品的標簽之后，在根據(jù)所述物品的標簽進行搜索之前，所述方法還包括：在所述物品包括多個標簽的情況下，檢測用戶從所述物品的多個標簽中選擇的標簽；

根據(jù)所述物品的標簽進行搜索，具體為：根據(jù)所述用戶選擇的標簽進行搜索。

對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，在顯示所述物品的標簽之后，在根據(jù)所述物品的標簽進行搜索之前，所述方法還包括：檢測用戶從預設的多個標簽中選擇的標簽；

根據(jù)所述物品的標簽進行搜索，具體為：根據(jù)所述物品的標簽以及所述用戶選擇的標簽進行搜索。

對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，顯示所述商品信息，具體為：

按照所述商品信息的權(quán)重由大到小的順序顯示所述商品信息。

對于上述方法，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述商品信息的權(quán)重根據(jù)以下至少一項確定：

所述商品信息與所述物品的相似度、所述商品信息對應的歷史購買量和所述商品信息對應的評分。

為了解決上述技術(shù)問題，根據(jù)本發(fā)明的另一實施例，提供了一種基于視頻的商品信息獲取裝置，包括：

截圖模塊，用于在播放視頻的過程中，若檢測到截圖操作，則確定所述截圖操作截取的圖像；

第一識別模塊，用于對所述圖像進行識別處理，以確定所述圖像包括的物品以及所述物品的標簽；

搜索模塊，用于根據(jù)所述物品的標簽進行搜索，得到搜索結(jié)果；

匹配模塊，用于對所述搜索結(jié)果進行匹配處理，以從所述搜索結(jié)果中篩選出與所述物品匹配的商品信息；

商品信息顯示模塊，用于顯示所述商品信息。

對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述截圖模塊具體用于：

在播放所述視頻的過程中，若檢測到所述截圖操作，則暫停播放所述視頻，并確定所述截圖操作截取的所述圖像。

對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述截圖模塊還用于：

在所述截圖操作完成時，繼續(xù)播放所述視頻。

對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述第一識別模塊具體用于：通過第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡對所述圖像進行識別處理；

所述匹配模塊具體用于：通過第二人工神經(jīng)網(wǎng)絡對所述搜索結(jié)果進行匹配處理。

對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述裝置還包括：

識別類別限定模塊，用于將所述第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡識別的物品的類別限定為指定類別。

對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述物品的標簽包括以下至少一項：

所述圖像、所述物品的類別、所述物品的款式、所述物品的顏色和所述物品的花紋。

對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述裝置還包括：

物品突出顯示模塊，用于對所述物品進行突出顯示；和/或，

標簽顯示模塊，用于顯示所述物品的標簽。

對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述裝置還包括：

圖像范圍調(diào)整模塊，用于在檢測到用戶調(diào)整所述圖像的范圍的情況下，確定調(diào)整后的圖像；

第二識別模塊，用于對所述調(diào)整后的圖像進行識別處理，以確定所述調(diào)整后的圖像包括的物品以及所述調(diào)整后的圖像包括的物品的標簽；

所述搜索模塊具體用于：根據(jù)所述調(diào)整后的圖像包括的物品的標簽進行搜索。

對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述裝置還包括：

物品選擇模塊，用于在所述圖像包括多個物品的情況下，檢測用戶從所述多個物品中選擇的一個或多個物品；

所述搜索模塊具體用于：根據(jù)所述用戶選擇的一個或多個物品的標簽進行搜索。

對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述裝置還包括：

第一標簽選擇模塊，用于在所述物品包括多個標簽的情況下，檢測用戶從所述物品的多個標簽中選擇的標簽；

所述搜索模塊具體用于：根據(jù)所述用戶選擇的標簽進行搜索。

對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述裝置還包括：

第二標簽選擇模塊，用于檢測用戶從預設的多個標簽中選擇的標簽；

所述搜索模塊具體用于：根據(jù)所述物品的標簽以及所述用戶選擇的標簽進行搜索。

對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述商品信息顯示模塊具體用于：

按照所述商品信息的權(quán)重由大到小的順序顯示所述商品信息。

對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述商品信息的權(quán)重根據(jù)以下至少一項確定：

所述商品信息與所述物品的相似度、所述商品信息對應的歷史購買量和所述商品信息對應的評分。

有益效果

通過在播放視頻的過程中，檢測用戶通過截圖操作截取的圖像，識別該圖像中的物品及該物品的標簽，根據(jù)該物品的標簽進行搜索，對搜索結(jié)果進行匹配處理，并顯示與該物品匹配的商品信息，根據(jù)本發(fā)明實施例的基于視頻的商品信息獲取方法及裝置能夠在視頻網(wǎng)站推薦的商品信息沒有覆蓋用戶需求的情況下，使用戶能夠通過截圖的方式確定其在視頻中感興趣的物品，并能向用戶提供該物品對應的商品信息，從而大大提高了用戶獲取視頻相關商品信息的便捷性。

根據(jù)下面參考附圖對示例性實施例的詳細說明，本發(fā)明的其它特征及方面將變得清楚。

附圖說明

包含在說明書中并且構(gòu)成說明書的一部分的附圖與說明書一起示出了本發(fā)明的示例性實施例、特征和方面，并且用于解釋本發(fā)明的原理。

圖1示出根據(jù)本發(fā)明一實施例的基于視頻的商品信息獲取方法的實現(xiàn)流程圖；

圖2示出根據(jù)本發(fā)明一實施例的基于視頻的商品信息獲取方法中的第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡的示意圖；

圖3示出根據(jù)本發(fā)明一實施例的基于視頻的商品信息獲取方法的一示例性的實現(xiàn)流程圖；

圖4示出根據(jù)本發(fā)明一實施例的基于視頻的商品信息獲取方法的另一示例性的實現(xiàn)流程圖；

圖5示出根據(jù)本發(fā)明另一實施例的基于視頻的商品信息獲取裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖6示出根據(jù)本發(fā)明另一實施例的基于視頻的商品信息獲取裝置的一示例性的結(jié)構(gòu)框圖；

圖7示出本發(fā)明的另一個實施例的一種基于視頻的商品信息獲取設備的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實施方式

以下將參考附圖詳細說明本發(fā)明的各種示例性實施例、特征和方面。附圖中相同的附圖標記表示功能相同或相似的元件。盡管在附圖中示出了實施例的各種方面，但是除非特別指出，不必按比例繪制附圖。

在這里專用的詞“示例性”意為“用作例子、實施例或說明性”。這里作為“示例性”所說明的任何實施例不必解釋為優(yōu)于或好于其它實施例。

另外，為了更好的說明本發(fā)明，在下文的具體實施方式中給出了眾多的具體細節(jié)。本領域技術(shù)人員應當理解，沒有某些具體細節(jié)，本發(fā)明同樣可以實施。在一些實例中，對于本領域技術(shù)人員熟知的方法、手段、元件和電路未作詳細描述，以便于凸顯本發(fā)明的主旨。

實施例1

圖1示出根據(jù)本發(fā)明一實施例的基于視頻的商品信息獲取方法的實現(xiàn)流程圖。如圖1所示，該方法主要包括：

在步驟S101中，在播放視頻的過程中，若檢測到截圖操作，則確定截圖操作截取的圖像。

作為本發(fā)明實施例的一個示例，用戶可以通過預先設置在播放器上的截圖按鈕發(fā)起截圖操作，或者可以通過觸摸滑動指令發(fā)起截圖操作，在此不作限定。在本發(fā)明實施例中，在播放視頻的過程中，若用戶對當前視頻幀中的某一物品感興趣，則可以發(fā)起截圖操作，通過截圖操作截取其感興趣的物品的圖像。

在步驟S102中，對該圖像進行識別處理，以確定該圖像包括的物品以及該物品的標簽。

該實施例中的物品，可以是用戶感興趣的任何物品，例如服飾或者家具等。物品的標簽可以是能夠識別該物品的信息，或者表示該物品的屬性的信息。例如用戶截取的該物品的圖像、該物品的類別、該物品的款式、該物品的顏色和該物品的花紋等。

本領域技術(shù)人員應理解，現(xiàn)有技術(shù)中有各種手段均可實現(xiàn)從圖像中識別出物品，并確定與該物品對應的標簽，其中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡就是這些手段之一。

作為本發(fā)明實施例的一個示例，對該圖像進行識別處理，具體為：通過第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡對該圖像進行識別處理。

如本領域技術(shù)人員所知，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs)是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型。這種網(wǎng)絡依靠系統(tǒng)的復雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的，并具有自學習和自適應的能力，能夠?qū)崿F(xiàn)模式識別、匹配等功能。

在本示例中，將截取的圖像輸入第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡，由第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡對該圖像進行識別處理。在這里，第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以用于識別該圖像包括的物品以及該物品的標簽。在將該圖像輸入第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡后，第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡輸出該圖像包括的物品以及該物品的標簽。

圖2示出根據(jù)本發(fā)明一實施例的基于視頻的商品信息獲取方法中的第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡的示意圖。例如，第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入可以為圖像，第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以將圖像的每個像素轉(zhuǎn)換為三維色彩向量，并對轉(zhuǎn)換得到的三維色彩向量進行識別處理，以輸出該圖像包括的物品和物品的標簽。

需要說明的是，本示例中的第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以利用現(xiàn)有的人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)實現(xiàn)，在此不再對第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡的工作原理進行贅述。

在步驟S103中，根據(jù)該物品的標簽進行搜索，得到搜索結(jié)果。

例如，根據(jù)該物品的標簽進行搜索，可以為根據(jù)用戶截取的該物品的圖像進行搜索；還可以根據(jù)該圖像和該物品的類別進行搜索；也可以為根據(jù)該圖像和該物品的款式進行搜索；或者可以為根據(jù)該圖像、該物品的類別和該物品的款式進行搜索。

在本發(fā)明實施例中，根據(jù)該物品的標簽進行搜索，可以為：根據(jù)該物品的標簽在任意一個或多個電商網(wǎng)站對應的商品數(shù)據(jù)庫中進行搜索。

在步驟S104中，對搜索結(jié)果進行匹配處理，以從搜索結(jié)果中篩選出與該物品匹配的商品信息。

本領域技術(shù)人員應理解，現(xiàn)有技術(shù)中有各種手段均可實現(xiàn)從搜索結(jié)果中篩選出與該物品匹配的商品信息，其中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡就是這些手段之一。

作為本發(fā)明實施例的一個示例，對搜索結(jié)果進行匹配處理，具體為：通過第二人工神經(jīng)網(wǎng)絡對搜索結(jié)果進行匹配處理。

在本示例中，第二人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以用于對該物品與搜索結(jié)果進行匹配處理，以確定兩者之間的相似度，進而從搜索結(jié)果中篩選出與該物品匹配的商品信息。例如，第二神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入可以是搜索結(jié)果的若干張圖片和用戶截取的該物品的圖像，輸出結(jié)果可以是商品與該物品的相似度。在本示例中，可以將搜索結(jié)果中與該物品的相似度大于第一預設值的商品信息確定為與該物品匹配的商品信息，即保留與該物品的相似度大于第一預設值的商品信息，剔除與該物品的相似度小于或等于第一預設值的商品信息。例如，第一預設值可以為80％，在此不作限定。需要說明的是，第一預設值可以根據(jù)匹配的商品信息數(shù)靈活調(diào)整，例如，若通過第二神經(jīng)網(wǎng)絡進行匹配處理得到的與該物品匹配的商品信息數(shù)較大，則可以調(diào)高第一預設值；若通過第二神經(jīng)網(wǎng)絡進行匹配處理得到的與該物品匹配的商品信息數(shù)較小，則可以調(diào)低第一預設值。第一預設值還可以根據(jù)匹配的精準度需求進行靈活調(diào)整，例如，若需要進行強相關匹配，則可以調(diào)高第一預設值；若需要進行弱相關匹配，則可以調(diào)低第一預設值。

需要說明的是，本發(fā)明實施例中的第二人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以利用現(xiàn)有的人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)實現(xiàn)，在此不再對第二人工神經(jīng)網(wǎng)絡的工作原理進行贅述。

其中，商品信息可以包括商品鏈接，還可以包括商品名稱和/或商品圖片。商品信息可以根據(jù)運營需求靈活設定，例如，商品信息還可以包括平臺信息、商家信息、銷售量和/或評論量等，在此不作限定。

在步驟S105中，顯示商品信息。

作為本發(fā)明實施例的一個示例，顯示商品信息可以為：在全屏播放的情況下，從屏幕的左邊、右邊、上面或者下面彈出商品信息框，以通過該商品信息框顯示商品信息。例如，在手機橫屏全屏播放的情況下，從屏幕的左邊彈出商品信息框。

作為本發(fā)明實施例的另一個示例，顯示商品信息還可以為：在非全屏播放的情況下，在屏幕中播放窗口以外的位置顯示商品信息。在本示例中，可以在用戶觀看視頻時減小對用戶的干擾。

作為本發(fā)明實施例的一個示例，在播放視頻的過程中，若檢測到截圖操作，則確定截圖操作截取的圖像，具體為：在播放視頻的過程中，若檢測到截圖操作，則暫停播放視頻，并確定截圖操作截取的該圖像。在本示例中，在播放視頻的過程中，若檢測到截圖操作，則暫停播放視頻，由此在用戶截圖的過程中，能夠避免用戶錯過視頻內(nèi)容，從而提高用戶體驗。

作為本發(fā)明實施例的一個示例，該方法還包括：在截圖操作完成時，繼續(xù)播放視頻。在本示例中，在截圖操作完成時自動繼續(xù)播放視頻，而無需用戶手動控制視頻繼續(xù)播放，從而提高了播放控制的便捷度，提高了用戶體驗。

圖3示出根據(jù)本發(fā)明一實施例的基于視頻的商品信息獲取方法的一示例性的實現(xiàn)流程圖。如圖3所示，該方法包括：

在步驟S301中，在播放視頻的過程中，若檢測到截圖操作，則暫停播放視頻，并確定截圖操作截取的該圖像；

在步驟S302中，在截圖操作完成時，繼續(xù)播放視頻；

在步驟S303中，對該圖像進行識別處理，以確定該圖像包括的物品以及該物品的標簽；

在步驟S304中，根據(jù)該物品的標簽進行搜索，得到搜索結(jié)果；

在步驟S305中，對搜索結(jié)果進行匹配處理，以從搜索結(jié)果中篩選出與該物品匹配的商品信息；

在步驟S306中，顯示商品信息。

圖4示出根據(jù)本發(fā)明一實施例的基于視頻的商品信息獲取方法的另一示例性的實現(xiàn)流程圖。如圖4所示，該方法包括：

在步驟S401中，在播放視頻的過程中，若檢測到截圖操作，則確定截圖操作截取的圖像；

在步驟S402中，將第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡識別的物品的類別限定為指定類別；

在步驟S403中，通過第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡對該圖像進行識別處理，以確定該圖像包括的物品以及該物品的標簽；

在步驟S404中，根據(jù)該物品的標簽進行搜索，得到搜索結(jié)果；

在步驟S405中，通過第二人工神經(jīng)網(wǎng)絡對搜索結(jié)果進行匹配處理，以從搜索結(jié)果中篩選出與該物品匹配的商品信息；

在步驟S406中，顯示商品信息。

作為本發(fā)明實施例的一個示例，在通過第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡對圖像進行識別處理之前，將第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡識別的物品的類別限定為指定類別。例如，指定類別可以包括服裝和配飾。在本示例中，通過將第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡識別的物品的類別限定為指定類別，降低了第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡的復雜度，從而提高對圖像的識別效率。

需要說明的是，盡管以服裝和配飾作為示例介紹了指定類別如上，但本領域技術(shù)人員能夠理解，本發(fā)明應不限于此。事實上，用戶完全可根據(jù)個人喜好和/或?qū)嶋H應用場景靈活設定指定類別。例如，指定類別還可以為零食飲料或者家具等。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，該物品的標簽包括以下至少一項：該圖像、該物品的類別、該物品的款式、該物品的顏色和該物品的花紋。

例如，物品的類別可以為上衣、褲子、鞋子、包或者項鏈等，物品的款式可以為襯衫、西服、連衣裙或者牛仔褲等，物品的花紋可以為橫條紋、豎條紋、純色、字母或者圓點等。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，在對該圖像進行識別處理，以確定該圖像包括的物品以及該物品的標簽之后，該方法還包括：對該物品進行突出顯示；和/或，顯示該物品的標簽。

作為本發(fā)明實施例的一個示例，對該物品進行突出顯示可以包括：在該物品所在區(qū)域的上方顯示預設圖標；和/或在視頻幀中以動態(tài)效果顯示該物品。其中，預設圖標可以為一個小圓點，在此不作限定。在該物品所在區(qū)域的上方顯示預設圖標可以為：在該物品所在區(qū)域的上方以浮動層顯示預設圖標。在視頻幀中以動態(tài)效果顯示該物品可以為：根據(jù)識別出的該物品的邊界，對物品進行閃爍顯示。在該物品所在區(qū)域的上方顯示預設圖標可以包括：在該物品所在區(qū)域的上方以動態(tài)效果顯示預設圖標。其中，動態(tài)效果可以包括閃爍效果和/或抖動效果，在此不作限定。

作為本發(fā)明實施例的一個示例，顯示該物品的標簽可以為：在全屏播放的情況下，從屏幕的左邊、右邊、上面或者下面彈出標簽信息框，以通過該標簽信息框顯示該物品的標簽。例如，在手機橫屏全屏播放的情況下，從屏幕的左邊彈出標簽信息框。

作為本發(fā)明實施例的另一個示例，顯示該物品的標簽可以為：在非全屏播放的情況下，在屏幕中播放窗口以外的位置顯示該物品的標簽。在本示例中，可以在用戶觀看視頻時減小對用戶的干擾。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，在對該物品進行突出顯示之后，在根據(jù)該物品的標簽進行搜索之前，該方法還包括：在檢測到用戶調(diào)整該圖像的范圍的情況下，確定調(diào)整后的圖像；對所述調(diào)整后的圖像進行識別處理，以確定所述調(diào)整后的圖像包括的物品以及所述調(diào)整后的圖像包括的物品的標簽；

根據(jù)該物品的標簽進行搜索，具體為：根據(jù)所述調(diào)整后的圖像包括的物品的標簽進行搜索。

由于用戶通過第一次的截圖操作得到的圖像可能不準確，導致第一次截圖操作得到的圖像中包括其不感興趣的物品，因此，作為本發(fā)明實施例的一個示例，用戶可以調(diào)整圖像的范圍，從而通過調(diào)整后的圖像來確定其感興趣的物品。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，在對該物品進行突出顯示之后，在根據(jù)該物品的標簽進行搜索之前，該方法還包括：在該圖像包括多個物品的情況下，檢測用戶從所述多個物品中選擇的一個或多個物品；

根據(jù)該物品的標簽進行搜索，具體為：根據(jù)所述用戶選擇的一個或多個物品的標簽進行搜索。

由于用戶通過截圖操作得到的圖像中可能包括多個物品，而該多個物品不一定都是用戶感興趣的，因此，作為本發(fā)明實施例的一個示例，用戶可以從該多個物品中選擇一個或多個其感興趣的物品，進而根據(jù)用戶感興趣的一個或多個物品的標簽進行搜索。例如，用戶可以通過點擊或者觸摸的方式從多個物品中選擇一個或多個物品。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，在顯示該物品的標簽之后，在根據(jù)該物品的標簽進行搜索之前，該方法還包括：在該物品包括多個標簽的情況下，檢測用戶從該物品的多個標簽中選擇的標簽；

根據(jù)該物品的標簽進行搜索，具體為：根據(jù)所述用戶選擇的標簽進行搜索。

作為本發(fā)明實施例的一個示例，用戶可以從識別出的該物品的多個標簽中選擇一個或多個其感興趣的標簽，進而根據(jù)用戶感興趣的標簽搜索，得到搜索結(jié)果。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，在顯示該物品的標簽之后，在根據(jù)該物品的標簽進行搜索之前，該方法還包括：檢測用戶從預設的多個標簽中選擇的標簽；

根據(jù)該物品的標簽進行搜索，具體為：根據(jù)該物品的標簽以及用戶選擇的標簽進行搜索。

作為本發(fā)明實施例的一個示例，可以預設多個用戶可能感興趣的標簽，并在檢測到截圖操作后，顯示預設的多個標簽，并檢測用戶從預設的多個標簽中選擇的標簽，在搜索時，根據(jù)識別出的該物品的標簽以及用戶選擇的標簽進行搜索。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，顯示商品信息，具體為：按照商品信息的權(quán)重由大到小的順序顯示商品信息。在該實現(xiàn)方式中，可以按照權(quán)重對商品信息進行排序，以方便在前端應用時，根據(jù)不同的運營需求來展現(xiàn)商品。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，商品信息的權(quán)重根據(jù)以下至少一項確定：商品信息與該物品的相似度、商品信息對應的歷史購買量和商品信息對應的評分。

作為本發(fā)明實施例的一個示例，還可以結(jié)合店鋪等級和/或店鋪認證信息來確定商品信息的權(quán)重。

這樣，通過在播放視頻的過程中，檢測用戶通過截圖操作截取的圖像，識別該圖像中的物品及該物品的標簽，根據(jù)該物品的標簽進行搜索，對搜索結(jié)果進行匹配處理，并顯示與該物品匹配的商品信息，根據(jù)本發(fā)明實施例的基于視頻的商品信息獲取方法能夠在視頻網(wǎng)站推薦的商品信息沒有覆蓋用戶需求的情況下，使用戶能夠通過截圖的方式確定其在視頻中感興趣的物品，并能向用戶提供該物品對應的商品信息，從而大大提高了用戶獲取視頻相關商品信息的便捷性。

實施例2

圖5示出根據(jù)本發(fā)明另一實施例的基于視頻的商品信息獲取裝置的結(jié)構(gòu)框圖。該裝置可以用于運行圖1、3或4所示的基于視頻的商品信息獲取方法。為了便于說明，僅示出了與本發(fā)明實施例相關的部分。

如圖5所示，該裝置包括：截圖模塊501，用于在播放視頻的過程中，若檢測到截圖操作，則確定所述截圖操作截取的圖像；第一識別模塊502，用于對所述圖像進行識別處理，以確定所述圖像包括的物品以及所述物品的標簽；搜索模塊503，用于根據(jù)所述物品的標簽進行搜索，得到搜索結(jié)果；匹配模塊504，用于對所述搜索結(jié)果進行匹配處理，以從所述搜索結(jié)果中篩選出與所述物品匹配的商品信息；商品信息顯示模塊505，用于顯示所述商品信息。

圖6示出根據(jù)本發(fā)明另一實施例的基于視頻的商品信息獲取裝置的一示例性的結(jié)構(gòu)框圖。圖6中標號與圖5相同的組件具有相同的功能，為簡明起見，省略對這些組件的詳細說明。為了便于說明，僅示出了與本發(fā)明實施例相關的部分。如圖6所示：

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述截圖模塊501具體用于：在播放所述視頻的過程中，若檢測到所述截圖操作，則暫停播放所述視頻，并確定所述截圖操作截取的所述圖像。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述截圖模塊501還用于：在所述截圖操作完成時，繼續(xù)播放所述視頻。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述第一識別模塊502具體用于：通過第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡對所述圖像進行識別處理；所述匹配模塊504具體用于：通過第二人工神經(jīng)網(wǎng)絡對所述搜索結(jié)果進行匹配處理。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述裝置還包括：識別類別限定模塊506，用于將所述第一人工神經(jīng)網(wǎng)絡識別的物品的類別限定為指定類別。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述物品的標簽包括以下至少一項：所述圖像、所述物品的類別、所述物品的款式、所述物品的顏色和所述物品的花紋。

對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述裝置還包括：

物品突出顯示模塊507，用于對所述物品進行突出顯示；和/或，

標簽顯示模塊508，用于顯示所述物品的標簽。

對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述裝置還包括：

圖像范圍調(diào)整模塊509，用于在檢測到用戶調(diào)整所述圖像的范圍的情況下，確定調(diào)整后的圖像；

第二識別模塊510，用于對所述調(diào)整后的圖像進行識別處理，以確定所述調(diào)整后的圖像包括的物品以及所述調(diào)整后的圖像包括的物品的標簽；

所述搜索模塊503具體用于：根據(jù)所述調(diào)整后的圖像包括的物品的標簽進行搜索。

對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述裝置還包括：

物品選擇模塊511，用于在所述圖像包括多個物品的情況下，檢測用戶從所述多個物品中選擇的一個或多個物品；

所述搜索模塊503具體用于：根據(jù)所述用戶選擇的一個或多個物品的標簽進行搜索。

對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述裝置還包括：

第一標簽選擇模塊512，用于在所述物品包括多個標簽的情況下，檢測用戶從所述物品的多個標簽中選擇的標簽；

所述搜索模塊503具體用于：根據(jù)所述用戶選擇的標簽進行搜索。

對于上述裝置，在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述裝置還包括：

第二標簽選擇模塊513，用于檢測用戶從預設的多個標簽中選擇的標簽；

所述搜索模塊503具體用于：根據(jù)所述物品的標簽以及所述用戶選擇的標簽進行搜索。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述商品信息顯示模塊505具體用于：按照所述商品信息的權(quán)重由大到小的順序顯示所述商品信息。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述商品信息的權(quán)重根據(jù)以下至少一項確定：所述商品信息與所述物品的相似度、所述商品信息對應的歷史購買量和所述商品信息對應的評分。

這樣，通過在播放視頻的過程中，檢測用戶通過截圖操作截取的圖像，識別該圖像中的物品及該物品的標簽，根據(jù)該物品的標簽進行搜索，對搜索結(jié)果進行匹配處理，并顯示與該物品匹配的商品信息，根據(jù)本發(fā)明實施例的基于視頻的商品信息獲取裝置能夠在視頻網(wǎng)站推薦的商品信息沒有覆蓋用戶需求的情況下，使用戶能夠通過截圖的方式確定其在視頻中感興趣的物品，并能向用戶提供該物品對應的商品信息，從而大大提高了用戶獲取視頻相關商品信息的便捷性。

實施例3

圖7示出本發(fā)明的另一個實施例的一種基于視頻的商品信息獲取設備的結(jié)構(gòu)框圖。所述基于視頻的商品信息獲取設備1100可以是具備計算能力的主機服務器、個人計算機PC、或者可攜帶的便攜式計算機或終端等。本發(fā)明具體實施例并不對計算節(jié)點的具體實現(xiàn)做限定。

所述基于視頻的商品信息獲取設備1100包括處理器(processor)1110、通信接口(Communications Interface)1120、存儲器(memory)1130和總線1140。其中，處理器1110、通信接口1120、以及存儲器1130通過總線1140完成相互間的通信。

通信接口1120用于與網(wǎng)絡設備通信，其中網(wǎng)絡設備包括例如虛擬機管理中心、共享存儲等。

處理器1110用于執(zhí)行程序。處理器1110可能是一個中央處理器CPU，或者是專用集成電路ASIC(Application Specific Integrated Circuit)，或者是被配置成實施本發(fā)明實施例的一個或多個集成電路。

存儲器1130用于存放文件。存儲器1130可能包含高速RAM存儲器，也可能還包括非易失性存儲器(non-volatile memory)，例如至少一個磁盤存儲器。存儲器1130也可以是存儲器陣列。存儲器1130還可能被分塊，并且所述塊可按一定的規(guī)則組合成虛擬卷。

在一種可能的實施方式中，上述程序可為包括計算機操作指令的程序代碼。該程序具體可用于：實現(xiàn)實施例1中各步驟的操作。

本領域普通技術(shù)人員可以意識到，本文所描述的實施例中的各示例性單元及算法步驟，能夠以電子硬件、或者計算機軟件和電子硬件的結(jié)合來實現(xiàn)。這些功能究竟以硬件還是軟件形式來實現(xiàn)，取決于技術(shù)方案的特定應用和設計約束條件。專業(yè)技術(shù)人員可以針對特定的應用選擇不同的方法來實現(xiàn)所描述的功能，但是這種實現(xiàn)不應認為超出本發(fā)明的范圍。

如果以計算機軟件的形式來實現(xiàn)所述功能并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，則在一定程度上可認為本發(fā)明的技術(shù)方案的全部或部分(例如對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻的部分)是以計算機軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)的。該計算機軟件產(chǎn)品通常存儲在計算機可讀取的非易失性存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得計算機設備(可以是個人計算機、服務器、或者網(wǎng)絡設備等)執(zhí)行本發(fā)明各實施例方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質(zhì)包括U盤、移動硬盤、只讀存儲器(ROM，Read-Only Memory)、隨機存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應以所述權(quán)利要求的保護范圍為準。