CN110110982A - 创意素材的审查方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施公开一种创意素材的审查方法及装置，其中方法包括如下步骤：获取包含品牌规范数据的模型训练数据，所述品牌规范数据为品牌书中规范检测准则的数据化，基于预设模型训练算法训练所述模型训练数据生成品牌规范模型，根据所述品牌规范模型对目标创意素材的创意规范进行合规性检测。采用本发明，通过将品牌规范书数据化，并对包含品牌规范数据的训练数据进行模型训练得到检测设计品是否合规的品牌规范模型，实现对设计品的智能的规范审查，可以提高对设计品的审查效率，保证审查结果的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及创意素材合规审查技术领域，具体涉及一种创意素材的审查方法及装置。
背景技术
近几年来，大众对知识产权的认知度越来越高，作者的维权意识也越来越强。品牌方因为出街的设计品不慎使用了他人素材而导致的诉讼案例越来越多，给品牌方造成了经济和名誉上的双重损失。现有技术中，使用品牌规范书来人工核对这些设计品是否符合规范检测准则，审查效率低，也由于人工审查的主观性影响了审查结果的准确率。
发明内容
本发明实施例提供一种创意素材的审查方法及装置，可以提高对设计品的审查效率，保证审查结果的准确性。
本发明实施例第一方面，提供一种创意素材的审查方法，包括：
获取包含品牌规范数据的模型训练数据，品牌规范数据为品牌书中规范检测准则的数据化；
基于预设模型训练算法训练模型训练数据生成品牌规范模型；
根据品牌规范模型对目标创意素材的创意规范进行合规性检测。
进一步的，上述处理方法还包括：
对品牌书进行数据化处理，生成品牌规范数据，数据化处理至少包括对品牌书的量化处理和规则化处理。
进一步的，上述处理方法还包括：
在训练品牌规范模型的过程中，确定针对创意素材的规范检测准则，规范检测准则中至少包括对创意素材的各检测项目的检测顺序，检测项目包括品牌标识LOGO、创意字体、背景色、品牌调性和标题属性中的一个或多个，标题属性包括标题的内容和语调。
进一步的，在根据品牌规范模型对目标创意素材的创意规范进行合规性检测时，上述处理方法还包括：
根据规范检测准则指示的元素划分准则提取目标创意素材中的目标元素；
根据品牌规范数据确定目标创意素材的目标品牌调性；
将目标元素和目标品牌调性确定为目标创意素材对应的目标待检测数据；
根据品牌规范模型对目标待检测数据进行检测，确定目标创意素材的合规性。
进一步的，上述处理方法还包括：
根据创意素材的各检测项目的项目属性对各检测项目进行检测排序，项目属性指示检测项目被叙述和拆解时的转译能力。
进一步的，上述处理方法还包括：
对目标创意素材进行数据化处理；
根据数据化处理后的目标创意素材更新模型训练数据。
进一步的，上述处理方法还包括：
当检测到目标创意素材中存在不符合创意规范的非合规项目时，输出针对非合规项目的检测预警。
本发明实施例第二方面，提供一种创意素材的审查装置，包括：
数据获取模块，用于获取包含品牌规范数据的模型训练数据，品牌规范数据为品牌书中规范检测准则的数据化；
模型训练模块，用于基于预设模型训练算法训练模型训练数据生成品牌规范模型；
素材检测模块，用于根据品牌规范模型对目标创意素材的创意规范进行合规性检测。
进一步的，上述处理装置还包括：
第一数据处理模块，用于对品牌书进行数据化处理，生成品牌规范数据，数据化处理至少包括对品牌书的量化处理和规则化处理。
进一步的，上述处理装置还包括：
准则确定模块，用于在训练品牌规范模型的过程中，确定针对创意素材的规范检测准则，规范检测准则中至少包括对创意素材的各检测项目的检测顺序，检测项目包括品牌标识LOGO、创意字体、背景色、品牌调性和标题属性中的一个或多个，标题属性包括标题的内容和语调。
进一步的，素材检测模块包括：
元素提取单元，用于根据规范检测准则指示的元素划分准则提取目标创意素材中的目标元素；
品牌调性确定单元，用于根据品牌规范数据确定目标创意素材的目标品牌调性；
数据确定单元，用于将目标元素和目标品牌调性确定为目标创意素材对应的目标待检测数据；
数据检测单元，用于根据品牌规范模型对目标待检测数据进行检测，确定目标创意素材的合规性。
进一步的，上述处理装置还包括：
项目排序模块，用于根据创意素材的各检测项目的项目属性对各检测项目进行检测排序，项目属性指示检测项目被叙述和拆解时的转译能力。
进一步的，上述处理装置还包括：
第二数据处理模块，用于对目标创意素材进行数据化处理；
数据更新模块，用于根据数据化处理后的目标创意素材更新模型训练数据。
进一步的，上述处理装置还包括：
预警输出模块，用于当检测到目标创意素材中存在不符合创意规范的非合规项目时，输出针对非合规项目的检测预警。
本发明实施例中，通过将品牌规范书数据化，并对包含品牌规范数据的训练数据进行模型训练得到检测设计品是否合规的品牌规范模型，实现对设计品的智能的规范审查，提高了对设计品的审查效率，同时也保证了审查结果的准确性。
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作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例公开的一种创意素材的审查方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的一种创意素材的审查装置处理过程示意图；
图3是本发明实施例公开的另一种创意素材的审查装置处理过程示意图；
图4是本发明实施例公开的另一种创意素材的审查装置处理过程示意图；
图5是本发明实施例公开的另一种创意素材的审查装置检测流程示意图；
图6是本发明实施例公开的另一种创意素材的审查装置检测颜色和形状的示意图；
图7是本发明实施例公开的一种创意素材的审查装置的结构示意图；
图8是本发明实施例公开的素材检测模块的结构示意图；
图9是本发明实施例公开的另一种创意素材的审查装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施方式是本发明的一部分实施方式，而不是全部实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施方式，都应属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供一种创意素材的审查方法及装置，可以提高对设计品的审查效率，保证审查结果的准确性。以下分别进行详细说明。
在本发明实施例中，创意素材的审查装置(以下简称为审查装置)可以是具备图像编辑及处理等能力的终端设备，例如可以是便携式智能终端、PC等。
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种创意素材的审查方法的流程示意图。如图1所示，本实施例中所描述的创意素材的审查方法，包括步骤：
S101，获取包含品牌规范数据的模型训练数据。
具体的，处理装置可以获取包含品牌规范数据的模型训练数据。可以理解的是，品牌规范数据可以是企业品牌书即品牌规范书中对企业设计品制定的规范检测准则的数据化。模型训练数据除了包含上述品牌规范数据外，还可以该品牌以往的所有出街创意素材数据，可选的，上述装置可以通过平台沉淀、人工标注以及外部采集等的方式获取模型训练数据。
具体实现中，以平台沉淀方式所获取的数据包括创意方和客户方提供的源数据，如创意方提供的案例素材数据、标签数据以及项目交易过程中沉淀的素材数据，客户方在业务过程中提供的项目信息、项目素材数据及素材评价反馈等数据。以人工标注方式获得数据的过程可以是内部通过平台业务人员、运营人员人工标注的源数据进行收集，如业务人员对项目产生的素材进行标签、评价，运营人员标注的案例标签以及评价数据，或者外部合作的方式通过训机师的方式对设计作品进行批量的标签标注、框架标注、评价标注等。以外部采集方式获取的数据可以包括数据爬取、外部合作两种方式获取的设计作品数据、标签数据、评价数据等。
在可选实施例中，处理装置可以对品牌书进行数据化处理，生成品牌规范数据，上述数据化处理的过程是将品牌书中描述品牌规范的数据变为机器可读数据的过程，至少可以包括对品牌书的量化处理和规则化处理。
S102，基于预设模型训练算法训练模型训练数据生成品牌规范模型。
具体的，处理装置可以基于预设模型训练算法训练模型训练数据生成品牌规范模型。
在可选实施例中，上述预设模型训练算法可以是机器学习或者深度学习算法。在训练品牌规范模型的过程中，可以确定针对创意素材的规范检测准则，该规范检测准则中至少包括对创意素材的各检测项目的检测顺序。可以理解的是，上述创意素材可以是品牌方维护的设计作品。上述检测项目可以包括品牌标识LOGO、创意字体、背景色、品牌调性和标题属性中的一个或多个，其中标题属性包括标题的内容和语调。需要说明的是，品牌调性可以是品牌在市场中所运用的独有的语言识别，主要包括品牌核心价值定义阐释、品牌价值诉求、品牌标识语、品牌故事以及品牌主要广告语等。可以理解的是，品牌规范书中可以有相关品牌的品牌调性。LOGO的检测可以包括对LOGO比例、安全限制区域、最小尺寸以及LOGO用色的正确性和LOGO稿件的使用场景等的检测。
在可选实施例中，处理装置可以根据创意素材的各检测项目的项目属性对各检测项目进行检测排序，其中项目属性可以指示检测项目被叙述和拆解时的转译能力。
S103，根据品牌规范模型对目标创意素材的创意规范进行合规性检测。
具体的，处理装置可以根据品牌规范模型对目标创意素材的创意规范进行合规性检测。可以理解的是，目标创意素材可以是品牌方待面市的设计品。
在可选实施例中，处理装置可以根据上述规范检测准则指示的元素划分准则提取目标创意素材中的目标元素，上述元素划分准则可以是将待检测的目标创意素材划分为不同元素的划分原则，例如，可以是按照元素被检测出的难易程度对设计品中各设计元素进行划分的原则，或者按照设计品图层的不同设计的划分原则，也可以是其他划分原则。进一步的，处理装置可以根据品牌规范数据确定目标创意素材的目标品牌调性，将上述目标元素和目标品牌调性确定为目标创意素材对应的目标待检测数据。进一步的，可以根据品牌规范模型对目标待检测数据进行检测，确定目标创意素材的合规性。
在可选实施例中，处理装置可以对上述检测过的目标创意素材进行数据化处理，并根据数据化处理后的目标创意素材更新上述模型训练数据，可以理解的是，在检测的过程中不断充实模型训练数据，是一种机器学习的过程，通过对模型训练数据的更新可以充实模型训练数据，保证通过机器学习可以不断优化品牌规范模型，提高上述品牌规范模型后续的检测准确率。
在可选实施中，当检测到目标创意素材中存在不符合创意规范的非合规项目时，处理装置可以输出针对非合规项目的检测预警，提示设计人员需修改的地方，提高用户体验。可以理解的是，处理装置可以将检测结论直接在稿件处进行显示和预警。
本发明实施例中，通过将品牌规范书数据化，并对包含品牌规范数据的训练数据进行模型训练得到检测设计品是否合规的品牌规范模型，实现对设计品的智能的规范审查，提高了对设计品的审查效率，同时也保证了审查结果的准确性。
在本发明实施例的具体实现方式中，处理装置对目标创意素材的检测过程中的建模和调优可以包括三大阶段，每个大阶段可以包括三小步骤，具体的实现过程如下：
第一阶段主要为:易叙述拆解而被转译为程式语言投入于算法模型的相关规则并有三个阶段如图2所示：
1)规则疏理与数据输入；2)模型原形与初步测试；3)调参与效能提升。
第二阶段主要为：需深度学习使用数据来训练并加上人为判断的相关规则输入于模型并有三个阶段如图3所示：
4)规则疏理与数据输入；5)模型原形与初步测试；6)调差与效能提升。
第三阶段如图4所示：
7)使用真实环境的测试数据输入于模型组合；8)调整与效能提升
在可选实施例中，处理装置可以透过以下功能区块与检测流程来找出不符合品牌书规则的使用方式或是找出图片上logo本身有颜色或是造型上的错误,如图5所示的检测logo本身颜色或造型错误的过程：
图5中深色背景的菱形判断部分为透过调参来提升效能的功能区块。
具体的，“判断品牌logo是否存在于图片”这一功能区块，主要是检测图片上的logo是否为受测的logo或根本没有logo在这张图片上；“判断logo与图片背景的关系”这一功能区块，主要是透过logo附近的颜色来判断该图适合放普通稿或是反白稿或根本不适合放logo；“判断颜色是否为该logo标准色”这一功能区块，主要是判断logo上的颜色是否正确，确认该logo是否颜色产生偏差；“判断形状是否完整”这一功能区块，主要判断logo上的颜色是否正确，确认该logo造型是否完整，检测出是否被裁切或是放错版本的logo。
在主流程与核心功能不变下，可以根据客户LOGO外型与颜色-如某某金服,我们细分颜色与形状功能如图6所示：
可选的，在单一版本情况下含普通稿与反白稿的情况下共有15组可调参数,功能与相对应的参数名称与位置的参照表如表1所示:
表1
在本发明实施例的另一种实现方式中，上述审查装置还可以根据上述智能标签确定模型训练数据中的图片内容，并组成包含素材内容的数据集合，进一步的，可以采用深度学习算法对该数据集合进行训练，得到识别创意内容识别模型，用于识别待审查素材的创意内容是否存在抄袭嫌疑。
在本发明实施例的另一种实现方式中，上述审查装置还可以学习企业已购的版权字体库，基于上述字体库采用机器学习算法训练字体版权识别模型，用于识别待出街的创意素材中是否使用了非版权字体，若检测出使用了非版权字体可以进行预警。
下面将结合附图7和附图8对本发明实施例提供的创意素材的审查装置进行详细介绍。需要说明的是，附图7所示的处理装置，用于执行本发明实施例图1-图6所示实施例的方法，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，可以参照本发明图1-图6所示的实施例。
如图7所示，本发明实施例的所述处理装置10可以包括数据获取模块101、模型训练模块102、素材检测模块103、第一数据处理模块104、准则确定模块105、项目排序模块106、第二数据处理模块107、数据更新模块108和预警输出模块109，其中，素材检测模块103可以包括元素提取单元1031、品牌调性确定单元1032、数据确定单元1033和数据检测单元1034。
数据获取模块101，用于获取包含品牌规范数据的模型训练数据。
具体实现中，数据获取模块101可以获取包含品牌规范数据的模型训练数据。可以理解的是，品牌规范数据可以是企业品牌书即品牌规范书中对企业设计品制定的规范检测准则的数据化。模型训练数据除了包含上述品牌规范数据外，还可以该品牌以往的所有出街创意素材数据，可选的，数据获取模块101可以通过平台沉淀、人工标注以及外部采集等的方式获取模型训练数据。
具体实现中，以平台沉淀方式所获取的数据包括创意方和客户方提供的源数据，如创意方提供的案例素材数据、标签数据以及项目交易过程中沉淀的素材数据，客户方在业务过程中提供的项目信息、项目素材数据及素材评价反馈等数据。以人工标注方式获得数据的过程可以是内部通过平台业务人员、运营人员人工标注的源数据进行收集，如业务人员对项目产生的素材进行标签、评价，运营人员标注的案例标签以及评价数据，或者外部合作的方式通过训机师的方式对设计作品进行批量的标签标注、框架标注、评价标注等。以外部采集方式获取的数据可以包括数据爬取、外部合作两种方式获取的设计作品数据、标签数据、评价数据等。
在可选实施例中，第一数据处理模块104可以对品牌书进行数据化处理，生成品牌规范数据，上述数据化处理的过程是将品牌书中描述品牌规范的数据变为机器可读数据的过程，至少可以包括对品牌书的量化处理和规则化处理。
模型训练模块102，用于基于预设模型训练算法训练模型训练数据生成品牌规范模型。
具体实现中，模型训练模块102可以基于预设模型训练算法训练模型训练数据生成品牌规范模型。
在可选实施例中，上述预设模型训练算法可以是机器学习或者深度学习算法。在训练品牌规范模型的过程中，准则确定模块105可以确定针对创意素材的规范检测准则，该规范检测准则中至少包括对创意素材的各检测项目的检测顺序。可以理解的是，上述创意素材可以是品牌方维护的设计作品。上述检测项目可以包括品牌标识LOGO、创意字体、背景色、品牌调性和标题属性中的一个或多个，其中标题属性包括标题的内容和语调。需要说明的是，品牌调性可以是品牌在市场中所运用的独有的语言识别，主要包括品牌核心价值定义阐释、品牌价值诉求、品牌标识语、品牌故事以及品牌主要广告语等。可以理解的是，品牌规范书中可以有相关品牌的品牌调性。LOGO的检测可以包括对LOGO比例、安全限制区域、最小尺寸以及LOGO用色的正确性和LOGO稿件的使用场景等的检测。
在可选实施例中，项目排序模块106可以根据创意素材的各检测项目的项目属性对各检测项目进行检测排序，其中项目属性可以指示检测项目被叙述和拆解时的转译能力。
素材检测模块103，用于根据品牌规范模型对目标创意素材的创意规范进行合规性检测。
具体实现中，素材检测模块103可以根据品牌规范模型对目标创意素材的创意规范进行合规性检测。可以理解的是，目标创意素材可以是品牌方待面市的设计品。
请一并参见图8，素材检测模块103可以包括元素提取单元1031、品牌调性确定单元1032、数据确定单元1033和数据检测单元1034。
具体实现中，元素提取单元1031可以根据上述规范检测准则指示的元素划分准则提取目标创意素材中的目标元素，上述元素划分准则可以是将待检测的目标创意素材划分为不同元素的划分原则，例如，可以是按照元素被检测出的难易程度对设计品中各设计元素进行划分的原则，或者按照设计品图层的不同设计的划分原则，也可以是其他划分原则。进一步的，品牌调性确定单元1032可以根据品牌规范数据确定目标创意素材的目标品牌调性，数据确定单元1033可以将上述目标元素和目标品牌调性确定为目标创意素材对应的目标待检测数据。进一步的，数据检测单元1034可以根据品牌规范模型对目标待检测数据进行检测，确定目标创意素材的合规性。
在可选实施例中，第二数据处理模块107可以对上述检测过的目标创意素材进行数据化处理，数据更新模块108可以根据数据化处理后的目标创意素材更新上述模型训练数据，可以理解的是，在检测的过程中不断充实模型训练数据，是一种机器学习的过程，通过对模型训练数据的更新可以充实模型训练数据，保证通过机器学习可以不断优化品牌规范模型，提高上述品牌规范模型后续的检测准确率。
在可选实施中，当检测到目标创意素材中存在不符合创意规范的非合规项目时，预警输出模块109可以输出针对非合规项目的检测预警，提示设计人员需修改的地方，提高用户体验。可以理解的是，处理装置可以将检测结论直接在稿件处进行显示和预警。
本发明实施例中，通过将品牌规范书数据化，并对包含品牌规范数据的训练数据进行模型训练得到检测设计品是否合规的品牌规范模型，实现对设计品的智能的规范审查，提高了对设计品的审查效率，同时也保证了审查结果的准确性。
请参见图9，为本发明实施例提供了一种创意素材的审查装置的结构示意图。如图9所示，所述处理装置1000可以包括：至少一个处理器1001，例如CPU，至少一个网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，至少一个通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口1003可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图9所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作***、网络通信模块、用户接口模块以及创意素材的审查应用程序。
在图9所示的服务器1000中，用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；网络接口1004用于与用户终端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的创意素材的审查应用程序，并具体执行以下操作：
获取包含品牌规范数据的模型训练数据，所述品牌规范数据为品牌书中规范检测准则的数据化；
基于预设模型训练算法训练所述模型训练数据生成品牌规范模型；
根据所述品牌规范模型对目标创意素材的创意规范进行合规性检测。
在一个实施例中，所述处理器1001还用于执行以下操作：
对所述品牌书进行数据化处理，生成品牌规范数据，所述数据化处理至少包括对所述品牌书的量化处理和规则化处理。
在一个实施例中，所述处理器1001还用于执行以下操作：
在训练所述品牌规范模型的过程中，确定针对创意素材的规范检测准则，所述规范检测准则中至少包括对所述创意素材的各检测项目的检测顺序，所述检测项目包括品牌标识LOGO、创意字体、背景色、品牌调性和标题属性中的一个或多个，所述标题属性包括标题的内容和语调。
在一个实施例中，所述处理器1001在根据所述品牌规范模型对目标创意素材的创意规范进行合规性检测时，具体执行以下操作：
根据所述规范检测准则指示的元素划分准则提取目标创意素材中的目标元素；
根据所述品牌规范数据确定所述目标创意素材的目标品牌调性；
将所述目标元素和所述目标品牌调性确定为所述目标创意素材对应的目标待检测数据；
根据所述品牌规范模型对所述目标待检测数据进行检测，确定所述目标创意素材的合规性。
在一个实施例中，所述处理器1001还用于执行以下操作：
根据所述创意素材的各检测项目的项目属性对所述各检测项目进行检测排序，所述项目属性指示检测项目被叙述和拆解时的转译能力。
在一个实施例中，所述处理器1001还用于执行以下操作：
对所述目标创意素材进行所述数据化处理；
根据所述数据化处理后的目标创意素材更新所述模型训练数据。
在一个实施例中，所述处理器1001还用于执行以下操作：
当检测到所述目标创意素材中存在不符合创意规范的非合规项目时，输出针对所述非合规项目的检测预警。
本发明实施例中，通过将品牌规范书数据化，并对包含品牌规范数据的训练数据进行模型训练得到检测设计品是否合规的品牌规范模型，实现对设计品的智能的规范审查，提高了对设计品的审查效率，同时也保证了审查结果的准确性。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种创意素材的审查方法，其特征在于，包括：
获取包含品牌规范数据的模型训练数据，所述品牌规范数据为品牌书中规范检测准则的数据化；
基于预设模型训练算法训练所述模型训练数据生成品牌规范模型；
根据所述品牌规范模型对目标创意素材的创意规范进行合规性检测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述品牌书进行数据化处理，生成品牌规范数据，所述数据化处理至少包括对所述品牌书的量化处理和规则化处理。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在训练所述品牌规范模型的过程中，确定针对创意素材的规范检测准则，所述规范检测准则中至少包括对所述创意素材的各检测项目的检测顺序，所述检测项目包括品牌标识LOGO、创意字体、背景色、品牌调性和标题属性中的一个或多个，所述标题属性包括标题的内容和语调。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据所述品牌规范模型对目标创意素材的创意规范进行合规性检测时，所述方法还包括：
根据所述规范检测准则指示的元素划分准则提取目标创意素材中的目标元素；
根据所述品牌规范数据确定所述目标创意素材的目标品牌调性；
将所述目标元素和所述目标品牌调性确定为所述目标创意素材对应的目标待检测数据；
根据所述品牌规范模型对所述目标待检测数据进行检测，确定所述目标创意素材的合规性。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述创意素材的各检测项目的项目属性对所述各检测项目进行检测排序，所述项目属性指示检测项目被叙述和拆解时的转译能力。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述目标创意素材进行所述数据化处理；
根据所述数据化处理后的目标创意素材更新所述模型训练数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当检测到所述目标创意素材中存在不符合创意规范的非合规项目时，输出针对所述非合规项目的检测预警。
8.一种创意素材的审查装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取包含品牌规范数据的模型训练数据，所述品牌规范数据为品牌书中规范检测准则的数据化；
模型训练模块，用于基于预设模型训练算法训练所述模型训练数据生成品牌规范模型；
素材检测模块，用于根据所述品牌规范模型对目标创意素材的创意规范进行合规性检测。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第一数据处理模块，用于对品牌书进行数据化处理，生成品牌规范数据，所述数据化处理至少包括对所述品牌书的量化处理和规则化处理。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二数据处理模块，用于对所述目标创意素材进行所述数据化处理；
数据更新模块，用于根据所述数据化处理后的目标创意素材更新所述模型训练数据。
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112348560A (zh) * | 2020-09-27 | 2021-02-09 | 北京淇瑀信息科技有限公司 | 广告素材智能审核方法、装置和电子设备 |
| CN112417835A (zh) * | 2020-11-18 | 2021-02-26 | 云南电网有限责任公司信息中心 | 基于自然语言处理技术的采购文件智能化审查方法及*** |
| CN112581014A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-03-30 | 特赞（上海）信息科技有限公司 | 素材准备度的统计方法、装置、设备和存储介质 |
| CN112785659A (zh) * | 2021-01-28 | 2021-05-11 | 特赞（上海）信息科技有限公司 | 企业案例素材图片检测方法、装置、设备和存储介质 |
| CN112784197A (zh) * | 2021-01-14 | 2021-05-11 | 特赞（上海）信息科技有限公司 | 在线设计模板的品牌规范管理***、方法、计算机设备 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050223403A1 (en) * | 1998-11-30 | 2005-10-06 | Sony Corporation | Information processing apparatus, information processing method, and distribution media |
| CN106682677A (zh) * | 2015-11-11 | 2017-05-17 | 广州市动景计算机科技有限公司 | 广告识别规则归纳方法、装置及设备 |
| CN108734184A (zh) * | 2017-04-17 | 2018-11-02 | 苏宁云商集团股份有限公司 | 一种对敏感图像进行分析的方法及装置 |
| CN109508628A (zh) * | 2018-09-21 | 2019-03-22 | 广州企图腾科技有限公司 | 基于卷积神经网络的字体图像中字体种类检测方法及*** |
| CN109558792A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-04-02 | 成都三零凯天通信实业有限公司 | 一种基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法和*** |
-
2019
- 2019-04-26 CN CN201910344699.6A patent/CN110110982A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050223403A1 (en) * | 1998-11-30 | 2005-10-06 | Sony Corporation | Information processing apparatus, information processing method, and distribution media |
| CN106682677A (zh) * | 2015-11-11 | 2017-05-17 | 广州市动景计算机科技有限公司 | 广告识别规则归纳方法、装置及设备 |
| CN108734184A (zh) * | 2017-04-17 | 2018-11-02 | 苏宁云商集团股份有限公司 | 一种对敏感图像进行分析的方法及装置 |
| CN109508628A (zh) * | 2018-09-21 | 2019-03-22 | 广州企图腾科技有限公司 | 基于卷积神经网络的字体图像中字体种类检测方法及*** |
| CN109558792A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-04-02 | 成都三零凯天通信实业有限公司 | 一种基于样本和特征检测互联网徽标内容的方法和*** |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112348560A (zh) * | 2020-09-27 | 2021-02-09 | 北京淇瑀信息科技有限公司 | 广告素材智能审核方法、装置和电子设备 |
| CN112417835A (zh) * | 2020-11-18 | 2021-02-26 | 云南电网有限责任公司信息中心 | 基于自然语言处理技术的采购文件智能化审查方法及*** |
| CN112417835B (zh) * | 2020-11-18 | 2023-11-14 | 云南电网有限责任公司信息中心 | 基于自然语言处理技术的采购文件智能化审查方法及*** |
| CN112581014A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-03-30 | 特赞（上海）信息科技有限公司 | 素材准备度的统计方法、装置、设备和存储介质 |
| CN112581014B (zh) * | 2020-12-25 | 2023-12-08 | 特赞（上海）信息科技有限公司 | 素材准备度的统计方法、装置、设备和存储介质 |
| CN112784197A (zh) * | 2021-01-14 | 2021-05-11 | 特赞（上海）信息科技有限公司 | 在线设计模板的品牌规范管理***、方法、计算机设备 |
| CN112785659A (zh) * | 2021-01-28 | 2021-05-11 | 特赞（上海）信息科技有限公司 | 企业案例素材图片检测方法、装置、设备和存储介质 |
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