技术领域

本发明实施例涉及多媒体数据管理， 尤其涉及一种视频播放中的广告 插播方法和设备。

背景技术

随着近些年互联网产业的蓬勃发展， 网络视频服务逐歩侵蚀传统电视 市场， 视频业务向网络迁移。 且运营商能够获取正在浏览特定视频的用户 的信息， 例如通过用户浏览的历史记录来判断用户的喜 好等。

目前，运营商所采用的广告选择系统普遍利用 "基于文字的匹配策略" 选择广告， 也就是选择与视频的文本描述 （题目、 关键词和字幕等） 相关 性高的广告插播视频中的固定位置进行播放。 但由于视频的文本描述可能 不准确， 并且用户在观看视频时更多关注的是正在播放 画面而不是整体情 节， 因此， 可能导致在视频中插播播放的广告与视频的相 关性较差。 发明内容

本发明实施例提供一种视频播放中的广告插播 方法和设备， 以解决现 有技术中所播放视频与插播广告相关性低的问 题。

第一方面，本发明实施例提供一种视频播放中 的广告插播方法，包括： 服务器在视频中确定待插播广告的位置；

所述服务器确定与所述待插播广告的位置对应 的画面内容相匹配的 至少一个待插播广告；

所述服务器在所述视频中待插播广告的位置播 放至少一个所述待插 播广告。

在第一方面的第一种可能的实现方式中， 与所述待插播广告的位置对 应的画面内容相匹配的至少一个待插播广告包 括以下至少一种类型的广 告： 与所述待插播广告的位置对应的画面中的产品 相匹配的广告， 与所述 待插播广告的位置对应的画面中的人物相匹配 的广告， 与所述待插播广告 的位置对应的画面中的场景相匹配的广告。 根据第一方面的第一种可能的实现方式， 在第一方面的第二种可能的 实现方式中， 若所述待插播广告的位置对应的画面为人物特 写， 则所述服 务器根据预先存储的人物模板图， 对所述人物特写进行人脸识别， 根据人 脸识别结果确定与所述人物特写相匹配的广告 ；

若所述待插播广告的位置对应的画面为产品特 写， 则所述服务器根据 预先存储的产品模板图， 对所述产品特写进行物体识别， 根据物体识别结 果确定与所述产品特写相匹配的广告；

若所述待插播广告的位置对应的画面为场景特 写， 则所述服务器根据 预先存储的场景模板图， 对所述场景特写进行场景识别， 根据场景识别结 果确定与所述场景特写相匹配的广告。

根据第一方面或第一方面的第一种或第二种可 能的实现方式， 在第一 方面的第三种可能的实现方式中， 所述服务器在视频中确定待插播广告的 位置， 具体为：

所述服务器采用计算机视觉算法分析所述视频 ， 选择所述待插播广告 的位置， 其中， 所述计算机视觉算法包括人脸识别、 物体识别以及场景识 别的任意组合。

根据第一方面的第三种可能的实现方式， 在第一方面的第四种可能的 实现方式中， 所述服务器采用计算机视觉算法分析所述视频 ， 选择所述待 插播广告的位置， 具体包括：

所述服务器将所述视频分割成单独的镜头序列 ， 并在所述镜头序列中 选择长镜头画面对应的位置， 所述长镜头画面为画面内容大于预设时长的 镜头；

所述服务器在所选择的长镜头画面对应的位置 中， 获取人物特写镜头 画面对应的位置、 有意义场景镜头画面对应的位置和无意义镜头 画面对应 的位置；

所述服务器在所述人物特写镜头画面对应的位 置、 有意义场景镜头画 面对应的位置和无意义镜头画面对应的位置中 ， 选择所述待插播广告的位 置。

根据第一方面、 第一方面的第一种至第四种可能的实现方式的 任意一 种， 在第一方面的第五种可能的实现方式中， 若确定与所述待插播广告的 位置对应的画面内容相匹配的多个待插播广告 ， 则所述方法还包括： 所述服务器根据所述多个待插播广告与所述待 插播广告的位置对应 的画面内容的匹配程度， 对所述多个待插播广告进行重排序。

根据第一方面的第五种可能的实现方式， 在第一方面的第六种可能的 实现方式中， 所述对所述多个待插播广告进行重排序， 具体包括：

所述服务器计算所述多个待插播广告及所述待 插播广告的位置对应 的画面的亮度分布直方图；

所述服务器按照各所述待插播广告的亮度分布 直方图与所述待插播 广告的位置对应的画面的亮度分布直方图的接 近程度， 对所述多个待插播 广告进行排序。

第二方面， 本发明实施例提供一种服务器， 包括：

确定模块， 用于在视频中确定待插播广告的位置； 及， 确定与所述待 插播广告的位置对应的画面内容相匹配的至少 一个待插播广告；

处理模块， 用于在所述视频中待插播广告的位置播放至少 一个所述待 插播广告。

在第二方面的第一种可能的实现方式中， 与所述待插播广告的位置对 应的画面内容相匹配的至少一个待插播广告包 括以下至少一种类型的广 告： 与所述待插播广告的位置对应的画面中的产品 相匹配的广告， 与所述 待插播广告的位置对应的画面中的人物相匹配 的广告， 与所述待插播广告 的位置对应的画面中的场景相匹配的广告。

根据第二方面的第一种可能的实现方式， 在第二方面的第二种可能的 实现方式中， 若所述待插播广告的位置对应的画面为人物特 写， 则所述确 定模块根据预先存储的人物模板图， 对所述人物特写进行人脸识别， 根据 人脸识别结果确定与所述人物特写相匹配的广 告；

若所述待插播广告的位置对应的画面为产品特 写， 则所述确定模块根 据预先存储的产品模板图， 对所述产品特写进行物体识别， 根据物体识别 结果确定与所述产品特写相匹配的广告；

若所述待插播广告的位置对应的画面为场景特 写， 则所述确定模块根 据预先存储的场景模板图， 对所述场景特写进行场景识别， 根据场景识别 结果确定与所述场景特写相匹配的广告。 根据第二方面或第二方面的第一种或第二种可 能的实现方式， 在第二 方面的第三种可能的实现方式中， 所述确定模块用于：

采用计算机视觉算法分析所述视频， 选择所述待插播广告的位置， 其 中， 所述计算机视觉算法包括人脸识别、 物体识别以及场景识别的任意组 合。

根据第二方面的第三种可能的实现方式， 在第二方面的第四种可能的 实现方式中， 所述确定模块具体用于：

将所述视频分割成单独的镜头序列， 并在所述镜头序列中选择长镜头 画面对应的位置， 所述长镜头画面为画面内容大于预设时长的镜 头；

在所选择的长镜头画面对应的位置中， 获取人物特写镜头画面对应的 位置、 有意义场景镜头画面对应的位置和无意义镜头 画面对应的位置； 在所述人物特写镜头画面对应的位置、 有意义场景镜头画面对应的位 置和无意义镜头画面对应的位置中， 选择所述待插播广告的位置。

根据第二方面、 第二方面的第一种至第四种可能的实现方式的 任意一 种， 在第二方面的第五种可能的实现方式中， 若确定与所述待插播广告的 位置对应的画面内容相匹配的多个待插播广告 ， 则所述处理模块还用于： 根据所述多个待插播广告与所述待插播广告的 位置对应的画面内容 的匹配程度， 对所述多个待插播广告进行重排序。

根据第二方面的第五种可能的实现方式， 在第二方面的第六种可能的 实现方式中， 所述处理模块具体用于：

计算所述多个待插播广告及所述待插播广告的 位置对应的画面的亮 度分布直方图；

按照各所述待插播广告的亮度分布直方图与所 述待插播广告的位置 对应的画面的亮度分布直方图的接近程度， 对所述多个待插播广告进行排 序。

第三方面， 本发明实施例提供一种服务器， 包括：

存储器， 用于存储程序指令；

处理器， 用于调用所述存储器存储的所述程序指令， 执行在视频中确 定待插播广告的位置； 及， 确定与所述待插播广告的位置对应的画面内容 相匹配的至少一个待插播广告； 在所述视频中待插播广告的位置播放至少 一个所述待插播广告。

本发明实施例一种视频播放中的广告插播方法 和设备， 通过预先确定 视频中的待插播广告的位置， 并根据待插播广告的位置对应的画面内容匹 配待插播广告， 使得待插播广告与视频的相关性得以增强。 附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中 的技术方案， 下面将对 实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做 一简单地介绍， 显而易见 地， 下面描述中的附图是本发明的一些实施例， 对于本领域普通技术人员 来讲， 在不付出创造性劳动性的前提下， 还可以根据这些附图获得其他的 附图。

图 1为本发明视频播放中的广告插播方法实施例� �的流程图； 图 2为本发明视频播放中的广告插播方法实施例� �中计算机视觉算法 流程图；

图 3为本发明视频播放中的广告插播方法实施例� �的流程图； 图 4为本发明视频播放中的广告插播方法实施例� �中选择界面示例 图；

图 5为本发明视频播放中的广告插播方法实施例� �中结果展示示例 图；

图 6为本发明服务器实施例一的结构示意图；

图 7为本发明服务器实施例二的结构示意图。 具体实施方式

为使本发明实施例的目的、 技术方案和优点更加清楚， 下面将结合本 发明实施例中的附图， 对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完整地描 述， 显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例 ， 而不是全部的实施例。 基于本发明中的实施例， 本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前 提 下所获得的所有其他实施例， 都属于本发明保护的范围。

通常情况下， 运营商维护有一个广告库， 该广告库中的广告内容来自 广告商。 运营商通过将广告内容人工的植入视频中的不 同位置， 并向用户 播放来达到广告的目的。 这种广告植入的方式在传统的电视运营商平台 上 已经广泛应用。 这种传统的插播广告的方法由于无法获知视频 受众的详细 的信息， 只能进行无差别的投放， 使得广告投放的效果没有针对性。

图 1为本发明视频播放中的广告插播方法实施例� �的流程图。 本发明 实施例提供了一种视觉播放中的广告插播方法 ， 该方法的执行主体可以为 服务器， 具体可以通过软件或硬件或软件和硬件相结合 的方式实现。 本实 施例中， 该方法具体包括如下歩骤：

歩骤 101、 服务器在视频中确定待插播广告的位置。

在现有的视频分享网站和网络电视中， 插播广告的方式多是在视频固 定的位置 （开头， 结尾或中间） 随机投放一些广告， 并没有考虑到广告插 播位置对用户体验的影响， 也没有考虑广告内容和视频内容的相关性。 本 发明可以在视频中挑选合适的待插播广告的位 置， 在不影响用户正常观看 视频的基础上， 提高广告的吸引力， 从而为运营商带来更大的经济效益。

其中， 确定待插播广告的位置的方法有多种， 例如， 通过采用计算机 视觉算法分析视频来确定， 具体地， 如何通过计算机视觉算法分析视频的 方法也有多种， 运营商可以根据需求进行设计， 本发明不对其进行限制。 所确定的待插播广告的位置可以是存在人物特 写、产品特写或场景特写的 镜头。

歩骤 102、 服务器确定与待插播广告的位置对应的画面内 容相匹配的 至少一个待插播广告。

具体地， 在待插播广告的位置确定后， 服务器在预先存储好的广告库 中搜索与该视频或视频中该待插播广告的位置 对应的画面内容相匹配的 至少一个待插播广告。 其中， 待插播广告的位置对应的画面内容可以包括 人物、 产品、 场景中的至少一个或者任意组合。 因此， 与画面内容相匹配 的待插播广告也可以是人物、产品和场景中的 至少一个或任意组合，例如： 待插播的广告位置对应的画面包括某一明星， 则在该待插播广告的位置插 播与该明星相匹配的广告， 但本发明并不以此为限， 还可以有其它各类方 式。

歩骤 103、 服务器在视频中待插播广告的位置播放至少一 个待插播广 告。 其中， 待插播广告的位置和待插播广告可以通过上述 两个歩骤确定， 进一歩的可以保存在该视频对应的可扩展标记 语言 （Extensible Markup Language, 简称： XML) 文件中； 在视频中待插播广告的位置播放至少一 个待插播广告的播放方式可以有多种， 例如， 采用画中画的方式， 即在视 频中待插播广告的位置对应的画面内容中叠加 待插播广告， 该种播放方式 中， 服务器分析待插播广告的位置对应的画面内容 ， 找出画面中的非重要 区域， 即不影响视频观看的区域， 多为画面中的空白区域， 然后播放待插 播广告， 实现视频与待插播广告的同歩播放。

本发明实施例通过预先确定视频中的待插播广 告的位置， 并根据待插 播广告的位置对应的画面内容匹配待插播广告 ， 使得待插播广告与视频的 相关性得以增强， 而且为视频观看者带来更好的感官体验， 吸引视频观看 者更多的点击待插播广告， 进而增加广告的有效性， 也为运营商带来更大 的经济效益。

需要说明的是， 本发明实施例中， 与待插播广告的位置对应的画面内 容相匹配的至少一个待插播广告包括以下至少 一种类型的广告： 与待插播 广告的位置对应的画面中的产品相匹配的广告 ， 与待插播广告的位置对应 的画面中的人物相匹配的广告， 与待插播广告的位置对应的画面中的场景 相匹配的广告。

接下来对上述三种类型进行详细说明：

首先， 本发明提供基于视觉的匹配策略， 该匹配策略用于确定不同的 画面内容应该匹配什么样的待插播广告。

例如： 基于产品的视觉匹配策略。 当视频画面的内容中包括一个产品 的特写镜头时 （比如跑车， 电视， 沙发等） ， 就在这个位置插入该产品相 匹配的广告。 视频观看者很容易发现两者的相关性， 并对广告产生兴趣。 但由于视频中出现某种特定产品的概率非常小 ， 因此不是所有的视频都适 合用这种策略， 于是提供另外两种子策略作为补充。

基于人物的视觉匹配策略。 当视频画面的内容中包括某个电影明星 时， 可以在这个位置上插入由该电影明星主演的广 告。 视频观看者也能很 容易的发现其相关性， 并对自己喜欢的明星主演的广告产生兴趣。 但视频 中可能不包括人物， 因此还提供了基于场景的视觉匹配策略。 基于场景的视觉匹配策略。 通常， 在看到某个特定场景时， 会自动联 想到很多相关的概念。 有些概念比较直接， 例如， 看到卧室会想到床， 看 到厨房会想到餐具； 有些概念比较抽象， 例如， 看到草地会想到健康， 看 到海滩会想到浪漫， 等等。 更多例子请参照表格 1， 其中列出了十种常见 场景和与之相关的概念。 根据联想提出了基于场景的策略： 当视频中出现 了某个场景的特写镜头时， 先找出能够根据这个镜头联想到的一些概念， 然后再插入这些相关概念的广告。 例如， 当视频中出现了绿地的特写镜头 时， 可以插入代表健康的茶饮料广告。 而且， 大部分的茶饮料广告都以绿 地， 树叶等作为背景拍摄， 这就使得它与视频相关性更强。 由于几乎所有 的视频都会出现场景的镜头， 因此基于场景的视觉匹配策略可以覆盖几乎 所有的视频和广告。

表格 1 十种常见场景及与之相关的概念

基于上述策略， 若待插播广告的位置对应的画面为人物特写， 则服务 器根据预先存储的人物模板图， 对人物特写进行人脸识别， 根据人脸识别 结果确定与人物特写相匹配的广告； 若待插播广告的位置对应的画面为产 品特写， 则确定模块根据预先存储的产品模板图， 对产品特写进行物体识 另 |J， 根据物体识别结果确定与产品特写相匹配的广 告； 若待插播广告的位 置对应的画面为场景特写， 则确定模块根据预先存储的场景模板图， 对场 景特写进行场景识别， 根据场景识别结果确定与场景特写相匹配的广 告。

在上述基础上，服务器在视频中确定待插播广 告的位置，具体可以为： 服务器采用计算机视觉算法分析视频， 选择待插播广告的位置， 其中， 计 算机视觉算法包括人脸识别、 物体识别以及场景识别的任意组合。

作为一种可行的实现方式， 服务器采用计算机视觉算法分析视频， 选 择待插播广告的位置， 如图 2所示， 具体可包括：

歩骤 201、 服务器将视频分割成单独的镜头序列， 并在该镜头序列中 选择长镜头画面对应的位置， 长镜头画面为画面内容大于预设时长的镜 头。

对于给定一个视频， 服务器先将其分割成单独的镜头序列， 然后选择 其中的长镜头画面对应的位置作为候选的插播 位置。 其中， 预设时长可以 为 4秒， 但不以此为限； 若选择的镜头太短， 则可能会出现镜头结束时广 告还没有结束的情况， 那么就失去了广告与该插播位置的相关性， 所以， 预设时长还与插播广告的长度有关。

本发明实施例可以通过采用边缘改变率 （Edge change Ratio , 简称：

ECR) 镜头切换检测方法来检测镜头切换实现视频分 割。

歩骤 202、 服务器在所选择的长镜头画面对应的位置中， 获取人物特 写镜头画面对应的位置、 有意义场景镜头画面对应的位置和无意义镜头 画 面对应的位置。

具体地， 需要从所有候选的长镜头画面中找到真正有插 播广告价值的 长镜头作为最后的插播镜头。 所有的长镜头先经过粗分类， 分成人物特写 镜头 （只有一个或两个人占据画面中央位置） 、 有意义场景镜头 （这里指 表格 1中的十类常见场景， 也可以根据用户需要添加场景类型） 以及无意 义镜头 （除前两种镜头外的所有镜头） 。

本发明可以通过对所选择的长镜头提取通用搜 索树 （Generalized

Search Trees ,简称： GIST )特征，然后采用线性支持向量机（Support Vector Machine, 简称： SVM ) 模型进行长镜头粗分类。

该歩骤进行粗分类的目的是要快速的排除没有 插播广告价值的镜头， 同时减少需要利用计算机视觉算法的镜头数量 。

歩骤 203、 服务器在所述人物特写镜头画面对应的位置、 有意义场景 镜头画面对应的位置和无意义镜头画面对应的 位置中， 选择待插播广告的 位置。

该歩骤中， 对歩骤 202中的两类镜头 （人物特写镜头和有意义场景镜 头） 进行细分类：

对人物特写镜头应用人脸识别算法识别特定的 人脸， 其中， 人脸识别 算法所需的人脸模板图已预先存储在服务器中 或由用户直接提供， 对于识 别出特定人脸的镜头， 利用 "基于人物的策略"选择该人物主演的广告， 未识别出特定人脸的镜头就不再作为候选插播 镜头；

对于有意义场景镜头， 先利用物体识别算法识别特定的产品， 其中， 物体识别算法所需的产品模板图已预先存储在 服务器中或由用户直接提 供， 对于识别出特定产品的有意义场景镜头， 利用 "基于产品的策略"选 择相关产品的广告， 未识别出产品的有意义场景镜头再利用场景识 别算法 识别特定的场景， 其中， 场景识别算法所需的场景模板图已预先存储在 服 务器中或由用户直接提供， 对于识别出特定场景的有意义场景镜头， 利用 "基于场景的策略"选择相关概念的广告， 未识别出场景的有意义场景镜 头将不再作为候选插播镜头。

然后， 服务器根据上述识别出特定人脸、 特定产品或特定场景的镜头 画面对应的位置中， 选择待插播广告的位置。

在上述实施例的基础上， 若确定与待插播广告的位置对应的画面内容 相匹配的多个待插播广告， 则该方法还可以进一歩对多个待插播的广告进 行重排序， 如图 3所示， 具体包括：

歩骤 301、 服务器根据多个待插播广告与待插播广告的位 置对应的画 面内容的匹配程度， 对多个待插播广告进行重排序。

具体地， 每个待插播广告的位置可能对应多个待插播广 告， 需要对该 多个待插播广告进行重排序， 选择出最优的三个广告 （最优广告的个数基 于上述的广告分类策略， 本发明不以此为限） 。

其中， 对多个待插播广告进行重排序的方法有多种， 例如， 服务器计 算多个待插播广告及待插播广告的位置对应的 画面的亮度分布直方图； 服 务器按照各待插播广告的亮度分布直方图与待 插播广告的位置对应的画 面的亮度分布直方图的接近程度， 对多个待插播广告进行排序。 本实施例 通过找出与待插播广告的位置对应的画面的亮 度分布直方图最接近的三 个广告， 这样在广告播放的时候不会给视频观看者带来 突兀的感觉， 降低 了广告对用户体验的影响。 此外， 还可以从广告商的角度出发， 通过重排 选择与待插播广告的位置对应的画面的亮度分 布直方图亮度相差很大的 广告， 已达到引人注目的效果。 还需说明的是， 由于是在视频中待插播广告的位置和待插播广 告的个 数可能都是多个， 因此， 本发明还提供一界面示例对待插播广告的位置 或 待插播广告的选择， 如图 4所示， 其中， 界面左边最大的方框播放欲插播 广告的视频， 其下方的滑动条处有黑色的标记， 是服务器确定的待插播广 告的位置； 界面右边上方文本框显示在该插播镜头中检测 出来的视觉信 息， 例如， 汽车， 森林等， 下面三个小方框播放选择出来的相关广告， 使 用者可通过点击广告旁边的圆型按钮选择该广 告； 界面右边最下方为插播 镜头的截图； 界面左下方有 7个按钮， 功能依次如下： 按第一个按钮可以 使得滑动条跳到下一个待插播广告的位置； 按第二个按钮可以选择该待插 播广告的位置， 黑色标记变长； 按第三个按钮播放上一个视频； 按第四个 按钮暂停， 再按则继续播放； 按第五个按钮播放下一个视频； 按第六感按 钮可以舍弃该待插播广告的位置， 黑色标记变短； 按第七个按钮停止播放 所有视频。

图 5为本发明视频播放中的广告插播方法实施例� �中结果展示示例 图， 显示使用者选择的待插播广告的位置和待插播 广告。 在每一个待插播 广告的位置处， 服务器自动检测镜头画面上的不重要位置， 然后将选择的 广告以小窗口的形式插入到视频当中播放。

图 6为本发明服务器实施例一的结构示意图。 如图 6所示， 该服务器

60包括： 确定模块 61和处理模块 62， 其中：

确定模块 61用于在视频中确定待插播广告的位置； 及， 确定与待插 播广告的位置对应的画面内容相匹配的至少一 个待插播广告；处理模块 62 用于在视频中待插播广告的位置播放至少一个 待插播广告。

本实施例的服务器用于执行上述任一方法实施 例的技术方案， 其实现 原理和技术效果类似， 此处不再赘述。

需要说明的是， 本发明任意实施例中， 与待插播广告的位置对应的画 面内容相匹配的至少一个待插播广告包括以下 至少一种类型的广告： 与待 插播广告的位置对应的画面中的产品相匹配的 广告， 与待插播广告的位置 对应的画面中的人物相匹配的广告， 与待插播广告的位置对应的画面中的 场景相匹配的广告。

若待插播广告的位置对应的画面为人物特写， 则确定模块 61根据预 先存储的人物模板图， 对人物特写进行人脸识别， 根据人脸识别结果确定 与人物特写相匹配的广告； 若待插播广告的位置对应的画面为产品特写， 则确定模块 61根据预先存储的产品模板图， 对产品特写进行物体识别， 根据物体识别结果确定与产品特写相匹配的广 告； 若待插播广告的位置对 应的画面为场景特写， 则确定模块 61根据预先存储的场景模板图， 对场 景特写进行场景识别， 根据场景识别结果确定与场景特写相匹配的广 告。

进一歩地， 确定模块 61可以用于采用计算机视觉算法分析上述视频� �� 选择待插播广告的位置， 其中， 计算机视觉算法包括人脸识别、 物体识别 以及场景识别的任意组合。 更进一歩地， 确定模块 61可以用于将视频分 割成单独的镜头序列， 并在镜头序列中选择长镜头画面对应的位置， 长镜 头画面为画面内容大于预设时长的镜头； 在所选择的长镜头画面对应的位 置中， 获取人物特写镜头画面对应的位置、 有意义场景镜头画面对应的位 置和无意义镜头画面对应的位置； 在人物特写镜头画面对应的位置、 有意 义场景镜头画面对应的位置和无意义镜头画面 对应的位置中， 选择待插播 广告的位置。

可选的， 若确定与所述待插播广告的位置对应的画面内 容相匹配的多 个待插播广告， 则处理模块 62还可以用于根据多个待插播广告与待插播 广告的位置对应的画面内容的匹配程度， 对多个待插播广告进行重排序。

其中， 处理模块 62对多个待插播广告进行重排序可以具体通过� ��行 以下操作实现： 计算多个待插播广告及所述待插播广告的位置 对应的画面 的亮度分布直方图； 按照各待插播广告的亮度分布直方图与待插播 广告的 位置对应的画面的亮度分布直方图的接近程度 ， 对多个待插播广告进行排 序。

本发明实施例通过确定视频中的待插播广告的 位置， 并根据待插播广 告的位置对应的画面内容匹配待插播广告， 使得待插播广告与视频的相关 性得以增强， 而且为视频观看者带来更好的感官体验， 吸引视频观看者更 多的点击待插播广告， 进而增加广告的有效性， 也为运营商带来更大的经 济效益。

图 7为本发明服务器实施例二的结构示意图。 如图 7所示， 该服务器 70包括：存储器 71和处理器 72， 处理器 72与存储器 71相互连接。其中， 存储器 71用于存储程序指令， 以及处理器 72用于调用存储器 71存储的 程序指令执行如下操作：

在视频中确定待插播广告的位置；

确定与待插播广告的位置对应的画面内容相匹 配的至少一个待插播 广告；

在视频中待插播广告的位置播放至少一个待插 播广告。

本实施例的服务器用于执行上述方法实施例的 技术方案， 其实现原理 和技术效果类似， 此处不再赘述。

其中， 若待插播广告的位置对应的画面为人物特写， 则处理器 72根 据预先存储的人物模板图， 对人物特写进行人脸识别， 根据人脸识别结果 确定与人物特写相匹配的广告； 若待插播广告的位置对应的画面为产品特 写， 则处理器 72根据预先存储的产品模板图， 对产品特写进行物体识别， 根据物体识别结果确定与产品特写相匹配的广 告； 若待插播广告的位置对 应的画面为场景特写， 则处理器 72根据预先存储的场景模板图， 对场景 特写解析场景识别， 根据场景识别结果确定与场景特写相匹配的广 告。

在上述实施例中， 处理器 72可以用于采用计算机视觉算法分析上述 视频， 选择待插播广告的位置， 其中， 计算机视觉算法包括人脸识别、 物 体识别以及场景识别的任意组合。 更进一歩地， 处理器 72可以用于将视 频分割成单独的镜头序列， 并在镜头序列中选择长镜头画面对应的位置， 长镜头画面为画面内容大于预设时长的镜头； 在所选择的长镜头画面对应 的位置中， 获取人物特写镜头画面对应的位置、 有意义场景镜头画面对应 的位置和无意义镜头画面对应的位置； 在人物特写镜头画面对应的位置、 有意义场景镜头画面对应的位置和无意义镜头 画面对应的位置中， 选择待 插播广告的位置。

可选的， 若确定与所述待插播广告的位置对应的画面内 容相匹配的多 个待插播广告， 则处理器 72还可以用于根据多个待插播广告与待插播广 告的位置对应的画面内容的匹配程度， 对多个待插播广告进行重排序。

其中， 处理器 72对多个待插播广告进行重排序可以具体通过� ��行以 下操作实现： 计算多个待插播广告及所述待插播广告的位置 对应的画面的 亮度分布直方图； 按照各待插播广告的亮度分布直方图与待插播 广告的位 置对应的画面的亮度分布直方图的接近程度， 对多个待插播广告进行排 序。

本发明实施例通过确定视频中的待插播广告的 位置， 并根据待插播广 告的位置对应的画面内容匹配待插播广告， 使得待插播广告与视频的相关 性得以增强， 而且为视频观看者带来更好的感官体验， 吸引视频观看者更 多的点击待插播广告， 进而增加广告的有效性， 也为运营商带来更大的经 济效益。

本领域普通技术人员可以理解： 实现上述各方法实施例的全部或部分 歩骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。 前述的程序可以存储于一计算 机可读取存储介质中。 该程序在执行时， 执行包括上述各方法实施例的歩 骤； 而前述的存储介质包括： ROM、 RAM, 磁碟或者光盘等各种可以存 储程序代码的介质。

最后应说明的是： 以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案， 而非 对其限制； 尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的 说明， 本领域的 普通技术人员应当理解： 其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案 进 行修改， 或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替 换； 而这些修改或 者替换， 并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施 例技术方案的范 围。