基于直播的标记方法及装置与流程

1.本技术涉及互联网技术领域，特别涉及一种基于直播的标记方法。本技术同时涉及一种基于直播的标记装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着互联网技术的发展，直播行业也得到了快速发展，直播也涉及到多个领域，如游戏、教学、购物等等。直播在我们的日常生活中占据了越来越重要的地位。
3.在目前的直播过程中，服务器接收用户的评论、道具等互动信息，并在直播场景中展示，互动形式单一，并且在很多用户进行互动时，会造成服务器压力较大，当服务器的压力大、负载较高的时候，就会导致直播卡顿、不流畅，影响用户的直播互动体验和观看体验。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术实施例提供了一种基于直播的标记方法。本技术同时涉及一种基于直播的标记装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的用户参与直播互动形式单一、当服务器压力较大时直播卡顿不流畅的问题。
5.根据本技术实施例的第一方面，提供了一种基于直播的标记方法，包括：
6.接收标记客户端发送的参照物图形、标记信息和位置向量，根据所述标记客户端对应的标记客户端标识确定目标直播场景画面；
7.根据所述目标直播场景画面对应的目标参照物识别线程匹配所述参照物图形与所述目标直播场景画面；
8.在所述参照物图形与所述目标直播场景画面匹配成功的情况下，确定所述参照物图形在所述目标直播场景画面中的参照物坐标信息；
9.根据所述参照物坐标信息和所述位置向量确定标记信息坐标；
10.根据所述标记信息坐标在所述目标直播场景画面中添加所述标记信息，生成携带有所述标记信息的目标直播场景画面。
11.根据本技术实施例的第二方面，提供了一种基于直播的标记装置，包括：
12.接收模块，被配置为接收标记客户端发送的参照物图形、标记信息和位置向量，根据所述标记客户端对应的标记客户端标识确定目标直播场景画面；
13.匹配模块，被配置为根据所述目标直播场景画面对应的目标参照物识别线程匹配所述参照物图形与所述目标直播场景画面；
14.第一确定模块，被配置为在所述参照物图形与所述目标直播场景画面匹配成功的情况下，确定所述参照物图形在所述目标直播场景画面中的参照物坐标信息；
15.第二确定模块，被配置为根据所述参照物坐标信息和所述位置向量确定标记信息坐标；
16.生成模块，被配置为根据所述标记信息坐标在所述目标直播场景画面中添加所述标记信息，生成携带有所述标记信息的目标直播场景画面。
17.根据本技术实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器执行所述计算机指令时实现所述基于直播的标记方法的步骤。
18.根据本技术实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现所述基于直播的标记方法的步骤。
19.本技术提供的基于直播的标记方法，接收标记客户端发送的参照物图形、标记信息和位置向量，根据所述标记客户端对应的标记客户端标识确定目标直播场景画面；根据所述目标直播场景画面对应的目标参照物识别线程匹配所述参照物图形与所述目标直播场景画面；在所述参照物图形与所述目标直播场景画面匹配成功的情况下，确定所述参照物图形在所述目标直播场景画面中的参照物坐标信息；根据所述参照物坐标信息和所述位置向量确定标记信息坐标；根据所述标记信息坐标在所述目标直播场景画面中添加所述标记信息，生成携带有所述标记信息的目标直播场景画面，通过本技术实施例提供给的基于直播的标记方法，丰富了直播交互方式，方便用户与主播进行交互，提升了用户参与直播互动的积极性，提高了用户的使用体验。
附图说明
20.图1是本技术一实施例提供的一种基于直播的标记方法的流程图；
21.图2是本技术一实施例提供的一种应用于线上教学场景的基于直播的标记方法的处理流程图；
22.图3是本技术一实施例提供的一种基于直播的标记装置的结构示意图；
23.图4是本技术一实施例提供的一种计算设备的结构框图。
具体实施方式
24.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术。但是本技术能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本技术内涵的情况下做类似推广，因此本技术不受下面公开的具体实施的限制。
25.在本技术一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本技术一个或多个实施例。在本技术一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本技术一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
26.应当理解，尽管在本技术一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本技术一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
27.首先，对本技术一个或多个实施例涉及的名词术语进行解释。
28.surf算法：用于图片特征点提取，提取的特征点具有旋转不变性，尺度不变性的特点，比sift算法有较高的性能优势，主要用于图像识别、动态追踪等领域。
29.在本技术中，提供了一种基于直播的标记方法，本技术同时涉及一种基于直播的标记装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，在下面的实施例中逐一进行详细说明。
30.图1示出了根据本技术一实施例提供的一种基于直播的标记方法的流程图，具体包括以下步骤：
31.步骤102：接收标记客户端发送的参照物图形、标记信息和位置向量，根据所述标记客户端对应的标记客户端标识确定目标直播场景画面。
32.在直播过程中，服务器接收主播客户端发送的直播场景画面，并将直播场景画面推送给每个连接入直播间的用户客户端，在服务器中，进行相应的数据传输和处理等工作。
33.在服务器中，通常会同时处理多个主播发送的直播场景画面，并将每个主播的直播场景画面发送给每个连接到该主播直播间的用户客户端，因此，用户客户端与直播间和主播客户端是一一对应的。当服务器接收到标记客户端发送的参照物图形、标记信息和位置向量时，同时可以获取标记客户端的标记客户端标识，根据标记客户端标识即可确定该标记客户端对应的直播间和目标直播场景画面，目标直播场景画面就是标记客户端标识对应的直播间中正在播放的直播场景画面。
34.参照物图形具体是指标记客户端发送的在直播场景画面中的图片，标记信息具体是指用户在标记客户端绘制的信息，位置向量具体是指参照物图形与标记信息之间的位置向量。
35.在本技术提供的一具体实施方式中，以某个游戏直播为例，服务器接收用户通过标记客户端发送的参照物图形、标记信息和位置向量，根据标记客户端的标识即可确定该用户正在观看的直播间以及该直播间对应的目标直播场景画面。
36.步骤104：根据所述目标直播场景画面对应的目标参照物识别线程匹配所述参照物图形与所述目标直播场景画面。
37.参照物图形是由用户在标记客户端中选取的直播场景画面中的内容，但是当参照物图形被发送至服务器后，可能由于主播镜头的移动，参照物图形并没有出现在当前的直播场景画面中，此时，也就无法确定标记信息的位置，进而也无法将标记信息添加到直播场景画面中。
38.基于此，首先要先匹配参照物图形与目标直播场景画面，目标参照物识别线程具体是指在直播场景画面中识别参照物图形并确定参照物图形的线程，对于一个直播场景画面，可能会有多个参照物识别线程，对于一个参照物识别线程处理一个对应的参照物图形，通过参照物识别线程可以将参照物图形与目标直播场景画面进行匹配，识别目标直播场景画面中是否存在该参照物图形。
39.具体的，在实际应用中，参照物识别线程通常使用surf算法对参照物图形与目标直播场景画面进行匹配。
40.根据所述目标直播场景画面对应的目标参照物识别线程匹配所述参照物图形与所述目标直播场景画面，具体包括s1040至s1048：
41.s1040、将所述参照物图形转换为参照物特征提取图，将所述目标直播场景画面转化为场景特征提取图。
42.本技术提供的方法是基于物体识别追踪的目标追踪方法进行匹配，即规定需要追
踪的图片，在视频的每个视频帧中做目标匹配，在本技术提供的实施例中，参照物图形即为待追踪目标，直播场景画面即为直播视频对应的视频帧，首先将参照物图形转换为参照物特征提取图，将目标直播场景画面转化为场景特征提取图，特征提取图可以是灰度图，将参照物图形或目标直播场景画面转换为对应的特征提取图，便于提取特征点。
43.s1042、提取所述参照物特征提取图中的参照物特征点生成参照物特征点集合，提取所述场景特征提取图中的场景特征点生成场景特征点集合。
44.具体的，可以通过surf算法提取参照物特征提取图中的参照物特征点生成参照物特征点集合，提取所述场景特征提取图中的场景特征点生成场景特征点集合。
45.在本技术提供的一具体实施方式中，参照物图形为汽车，提取汽车的特征点集合a，提取直播场景画面的场景特征点集合b。
46.s1044、确定所述参照物特征点集合与所述场景特征点集合的集合匹配度。
47.集合匹配度用于表述两个特征点集合之间重合特征点的概率，若两个集合的集合匹配度越高则说明参照物特征点集合中的特征点出现在场景特征点集合中的数量越多，即直播场景画面中存在一个物体与参照物相似，即可确定直播场景画面中的物体就是参照物图形。
48.具体的，确定所述参照物特征点集合与所述场景特征点集合的集合匹配度，包括：
49.匹配所述参照物特征点集合和所述场景特征点集合，将匹配成功的场景特征点添加到匹配特征点对集合；
50.根据所述匹配特征点对集合和所述参照物特征点集合确定集合匹配度。
51.其中，匹配特征点对集合即参照物特征点集合与场景特征点集合进行匹配后，匹配成功的特征点对的集合，每个匹配特征点对均包括参照物特征点和场景特征点。在确定匹配特征点对集合中匹配特征点对的数量后，根据匹配特征点对的数量和参照物特征点集合中特征点的数量即可确定集合匹配度，比如匹配特征点对的数量为80个，参照物特征点集合中的参照物特征点的个数为100个，则可以确定集合匹配度为0.8；若匹配特征点对的数量为10个，参照物特征点集合中的参照物特征点的个数为130个，则确定集合匹配度为0.07。
52.其中，匹配所述参照物特征点集合和所述场景特征点集合，将匹配成功的场景特征点添加到匹配特征点对集合，包括：
53.在所述参照物特征点集合中选取目标参照物特征点，在所述场景特征点集合中选取目标场景特征点；
54.计算所述目标参照物特征点与所述目标场景特征点的相似度；
55.在所述相似度大于第五预设阈值的情况下，将所述目标参照物特征点和所述目标场景特征点对应添加到匹配特征点对集合。
56.在实际应用中，匹配两个特征点集合时，在参照物特征点集合中选取目标参照物特征点，在场景特征点集合中选取目标场景特征点，其中，目标参照物特征点和目标场景特征点分别为每个特征点集合中在一次特征点匹配中选中的特征点。
57.每个特征点在实际应用中均为预设维度的向量，向量的维度与特征提取算法有关，计算两个特征点的相似度具体体现为计算两个向量的相似度，具体的计算方法可以为余弦相似度、欧式距离等等，在本技术中对计算向量相似度的具体方式不做限定。当目标参
照物特征点与目标场景特征点的相似度大于第五预设阈值的情况下，即可认为这两个特征点是同一个特征点，即目标参照物特征点与目标场景特征点匹配成功，并将目标参照物特征点和目标场景特征点对应添加到特征匹配点对集合中。
58.s1046、在所述集合匹配度大于或等于第四预设阈值的情况下，确定所述参照物图形与所述目标直播场景画面匹配成功。
59.在上述步骤中确定了集合匹配度后，即可根据集合匹配度判断两个特征点集合是否匹配成功，第四预设阈值即是用来确定两个特征点集合是否匹配成功的标准，若集合匹配度大于第四预设阈值，则两个特征点匹配成功，比如第四预设阈值是0.7，若集合匹配度大于或等于0.7则参照物特征点集合和场景特征点集合匹配成功。
60.s1048、在所述集合匹配度小于第四预设阈值的情况下，确定所述参照物图形与所述目标直播场景画面匹配失败。
61.与上述s1046相对应，若集合匹配度小于第四预设阈值，则两个特征点集合匹配失败，比如第四预设阈值是0.7，若集合匹配度小于0.7，则参照物特征点集合和场景特征点集合匹配失败。
62.在本技术提供的一具体实施方式中，沿用上例，根据标记客户端发送的汽车图形与主播客户端上传的直播场景画面进行匹配，并判断是否在直播场景画面中是否匹配到汽车图形。
63.步骤106：在所述参照物图形与所述目标直播场景画面匹配成功的情况下，确定所述参照物图形在所述目标直播场景画面中的参照物坐标信息。
64.在所述参照物图形与所述目标直播场景画面匹配成功的情况下，即在直播场景画面中出现了所述参照物图形，此时需要计算出参照物图形在直播场景中的参照物坐标信息，在实际应用中，根据目标参照物识别线程计算参照物的坐标信息(包括坐标和方向)。
65.在本技术提供的一具体实施方式中，沿用上例，在直播场景画面中匹配到汽车图形的情况下，确定汽车图形在直播场景画面中的参照物坐标为q1。
66.步骤108：根据所述参照物坐标信息和所述位置向量确定标记信息坐标。
67.为了保证标记信息添加到直播场景画面中的位置与观众在标记客户端标记的位置相同，在确定参照物坐标信息后，即可根据参照物坐标信息和位置向量确定标记信息在直播场景画面中的标记信息坐标。
68.在本技术提供的一具体实施方式中，沿用上例，参照物坐标为q1，位置向量为p1p2，则以q1为原点，以位置向量p1p2为位移方向和矢量，确定标记信息坐标为q2。
69.步骤110：根据所述标记信息坐标在所述目标直播场景画面中添加所述标记信息，生成携带有所述标记信息的目标直播场景画面。
70.在确定标记信息坐标之后，即可根据标记信息根据所述标记信息坐标添加到直播场景画面中的相应位置，生成携带有所述标记信息的直播场景画面。
71.在本技术提供的一具体实施方式中，沿用上例，将标记信息“箭头”添加到直播场景画面中坐标为q2的位置。生成携带有箭头的直播场景画面，所述“箭头”指向直播场景画面中的汽车。
72.可选的，在生成携带有所述标记信息的目标直播场景画面之后，所述方法还包括：
73.将携带有所述标记信息的目标直播场景画面发送至与所述目标直播场景画面对
应的客户端。
74.在实际应用中，在生成有携带有标记信息的直播场景画面后，将所述直播场景画面发送至每个客户端，其中，客户端即包括主播客户端，也包括观众客户端。将标记信息展示给每个观看直播的观众。
75.在本技术提供的另一具体实施方式中，所述方法还包括：
76.在所述目标参照物识别线程满足预设关闭条件的情况下，关闭所述目标参照物识别线程；
77.在所述目标参照物识别线程对应的目标直播场景画面中清除标记信息。
78.在实际应用中，可能会有很多个用户同时标记信息，如果所有的标记信息对应的目标参照物识别线程均存活于服务器中，势必会造成服务器的负载过高、影响直播的稳定性。因此，还要设置预设的关闭条件，当目标参照物满足预设关闭条件的情况下，关闭所述目标参照物识别线程，同时清除目标参照物识别线程对应的目标直播场景画面中的标记信息。
79.在本技术提供的一具体实施方式中，某个目标直播场景画面中有3个用户设置了标记信息，分别启动了3个参照物识别线程对应着3个标记信息，当其中某一个参照物识别线程t1满足预设关闭条件的情况下，则关闭参照物识别线程t1，同时清除参照物识别线程t1对应的标记信息。
80.具体的，在所述目标参照物识别线程满足预设关闭条件的情况下，关闭所述目标参照物识别线程，包括：
81.为所述目标参照物识别线程设置目标优先级值，其中，所述目标优先级值根据时间线性递减；
82.在所述目标优先级值小于等于第一预设阈值的情况下，关闭所述目标参照物识别线程。
83.在实际应用中，在参照物识别线程创建之初，为之设置一个优先级值m，优先级值随着参照物识别线程存在的时间而线性递减，比如参照物识别线程每存在30秒则优先级值减1。当优先级值m小于第一预设阈值的情况下，则优先级值m对应的目标参照物识别线程满足预设关闭条件，关闭所述目标参照物识别线程。
84.在本技术提供的一具体实施方式中，为每个参照物识别线程设置优先级值为20，每过30秒优先级值减1，第一预设阈值为2，当优先级值递减至2的情况下，将优先级值对应的参照物识别线程关闭。
85.在实际应用中，还有可能会出现标记信息过多，服务器资源占用较高的情况，为了尽快释放服务器资源，减轻因标记信息过多导致的直播卡顿，不流畅的问题，所述方法还包括：
86.监控处理器占用率；
87.在所述处理器占用率大于等于第二预设阈值的情况下，关闭目标优先级值小于等于第三预设阈值的参照物识别线程。
88.定时扫描监控服务器处理器的占用率，当服务器的处理器占用率大于第二预设阈值的情况下，说明服务器占用资源较高，需要关闭一些不太需要的标记信息，则可以将存在时间较长、优先级值低于第三预设阈值的参照物识别线程关闭。
89.在本技术提供的另一具体实施方式中，第二预设阈值为百分之80，定时监控服务器处理器的占用率，当监控到处理器占用率为百分之85的情况下，关闭优先级值小于等于10的参照物识别线程。
90.本技术提供的基于直播的标记方法，接收标记客户端发送的参照物图形、标记信息和位置向量，根据所述标记客户端对应的标记客户端标识确定目标直播场景画面；根据所述目标直播场景画面对应的目标参照物识别线程匹配所述参照物图形与所述目标直播场景画面；在所述参照物图形与所述目标直播场景画面匹配成功的情况下，确定所述参照物图形在所述目标直播场景画面中的参照物坐标信息；根据所述参照物坐标信息和所述位置向量确定标记信息坐标；根据所述标记信息坐标在所述目标直播场景画面中添加所述标记信息，生成携带有所述标记信息的目标直播场景画面，通过本技术实施例提供给的基于直播的标记方法，丰富了直播交互方式，方便用户与主播进行交互，提升了用户参与直播互动的积极性，提高了用户的使用体验，本技术提供的方法还可以定时清除参照物识别线程，防止服务器资源过高，保证直播的流畅，进一步提升用户体验。
91.下述结合附图2，以本技术提供的基于直播的标记方法在线上教学场景的应用为例，对所述基于直播的标记方法进行进一步说明。其中，图2示出了本技术一实施例提供的一种应用于线上教学场景的基于直播的标记方法的处理流程图，具体包括以下步骤：
92.步骤202：接收标记客户端发送的参照物图形、标记信息和位置向量。
93.在本技术提供的一具体实施例中，接收学生上传的应用题题干(参照物图形)、答题步骤(标记信息)和位置向量k。
94.步骤204：启动参照物识别线程，同时设置参照物识别线程的优先级值m。
95.在本技术提供的一具体实施例中，沿用上例，启动参照物识别线程t，设置参照物识别线程t的优先级值为m。
96.步骤206：接收主播上传的目标直播场景画面。
97.在本技术提供的一具体实施例中，沿用上例，接收老师上传的目标直播场景画面。
98.步骤208：在所述目标直播场景画面中匹配所述参照物图形。
99.在本技术提供的一具体实施例中，沿用上例，在目标直播场景画面中匹配所述应用题题干。
100.步骤210：判断匹配是否成功，若是则执行步骤212，若否则执行步骤206。
101.在本技术提供的一具体实施例中，沿用上例，若匹配成功，则执行步骤212，若匹配失败，则执行步骤206。
102.步骤212：通过参照物识别线程确定所述参照物图形在所述目标直播场景画面中的参照物坐标信息。
103.在本技术提供的一具体实施例中，沿用上例，通过参照物识别线程t确定所述应用题题干在所述目标直播场景画面中的应用题题干坐标信息。
104.步骤214：根据所述参照物坐标信息和所述位置向量确定标记信息坐标。
105.在本技术提供的一具体实施例中，沿用上例，根据应用题题干坐标信息和所述位置向量k确定标记信息坐标y。
106.步骤216：根据所述标记信息坐标在所述目标直播场景画面中添加所述标记信息，生成携带有所述标记信息的目标直播场景画面。
107.在本技术提供的一具体实施例中，沿用上例，将答题步骤添加到目标直播场景画面中的坐标y的位置，生成携带有标记信息的目标直播场景画面，并将所述目标直播场景画面发送给与所述目标直播场景画面对应的客户端。
108.在步骤204之后，还包括：
109.步骤2042：设置优先级值m随时间t减少n。
110.在本技术提供的一具体实施例中，沿用上例，优先级值m随着时间的增长而减少，比如每过60秒m减少1,。
111.步骤2044：判断m是否小于等于0，若是则结束，若否则返回执行步骤2042。
112.在本技术提供的一具体实施例中，沿用上例，判断m是否小于等于0，若是则结束，清除标记信息。若否，则继续执行步骤2042。
113.本技术提供的基于直播的标记方法，接收标记客户端发送的参照物图形、标记信息和位置向量，根据所述标记客户端对应的标记客户端标识确定目标直播场景画面；根据所述目标直播场景画面对应的目标参照物识别线程匹配所述参照物图形与所述目标直播场景画面；在所述参照物图形与所述目标直播场景画面匹配成功的情况下，确定所述参照物图形在所述目标直播场景画面中的参照物坐标信息；根据所述参照物坐标信息和所述位置向量确定标记信息坐标；根据所述标记信息坐标在所述目标直播场景画面中添加所述标记信息，生成携带有所述标记信息的目标直播场景画面，通过本技术实施例提供给的基于直播的标记方法，丰富了直播交互方式，方便用户与主播进行交互，提升了用户参与直播互动的积极性，提高了用户的使用体验，本技术提供的方法还可以定时清除参照物识别线程，防止服务器资源过高，保证直播的流畅，进一步提升用户体验。
114.与上述基于直播的标记方法实施例相对应，本技术还提供了基于直播的标记装置实施例，图3示出了本技术一实施例提供的一种基于直播的标记装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：
115.接收模块302，被配置为接收标记客户端发送的参照物图形、标记信息和位置向量，根据所述标记客户端对应的标记客户端标识确定目标直播场景画面；
116.匹配模块304，被配置为根据所述目标直播场景画面对应的目标参照物识别线程匹配所述参照物图形与所述目标直播场景画面；
117.第一确定模块306，被配置为在所述参照物图形与所述目标直播场景画面匹配成功的情况下，确定所述参照物图形在所述目标直播场景画面中的参照物坐标信息；
118.第二确定模块308，被配置为根据所述参照物坐标信息和所述位置向量确定标记信息坐标；
119.生成模块310，被配置为根据所述标记信息坐标在所述目标直播场景画面中添加所述标记信息，生成携带有所述标记信息的目标直播场景画面。
120.可选的，所述装置还包括：
121.关闭模块，被配置为在所述目标参照物识别线程满足预设关闭条件的情况下，关闭所述目标参照物识别线程；
122.清除模块，被配置为在所述目标参照物识别线程对应的目标直播场景画面中清除标记信息。
123.可选的，所述关闭模块，进一步被配置为：
124.为所述目标参照物识别线程设置目标优先级值，其中，所述目标优先级值根据时间线性递减；
125.在所述目标优先级值小于等于第一预设阈值的情况下，关闭所述目标参照物识别线程。
126.可选的，所述关闭模块，进一步被配置为：
127.监控处理器占用率；
128.在所述处理器占用率大于等于第二预设阈值的情况下，关闭目标优先级值小于等于第三预设阈值的参照物识别线程。
129.可选的，所述匹配模块304，进一步被配置为：
130.将所述参照物图形转换为参照物特征提取图，将所述目标直播场景画面转化为场景特征提取图；
131.提取所述参照物特征提取图中的参照物特征点生成参照物特征点集合，提取所述场景特征提取图中的场景特征点生成场景特征点集合；
132.确定所述参照物特征点集合与所述场景特征点集合的集合匹配度；
133.在所述集合匹配度大于或等于第四预设阈值的情况下，确定所述参照物图形与所述目标直播场景画面匹配成功；
134.在所述集合匹配度小于第四预设阈值的情况下，确定所述参照物图形与所述目标直播场景画面匹配失败。
135.可选的，所述匹配模块304，进一步被配置为：
136.匹配所述参照物特征点集合和所述场景特征点集合，将匹配成功的场景特征点添加到匹配特征点对集合；
137.根据所述匹配特征点对集合和所述参照物特征点集合确定集合匹配度。
138.可选的，所述匹配模块304，进一步被配置为：
139.在所述参照物特征点集合中选取目标参照物特征点，在所述场景特征点集合中选取目标场景特征点；
140.计算所述目标参照物特征点与所述目标场景特征点的相似度；
141.在所述相似度大于第五预设阈值的情况下，将所述目标参照物特征点和所述目标场景特征点对应添加到匹配特征点对集合。
142.可选的，所述装置还包括：
143.发送模块，被配置为将携带有所述标记信息的目标直播场景画面发送至与所述目标直播场景画面对应的客户端。
144.本技术提供的基于直播的标记装置，接收标记客户端发送的参照物图形、标记信息和位置向量，根据所述标记客户端对应的标记客户端标识确定目标直播场景画面；根据所述目标直播场景画面对应的目标参照物识别线程匹配所述参照物图形与所述目标直播场景画面；在所述参照物图形与所述目标直播场景画面匹配成功的情况下，确定所述参照物图形在所述目标直播场景画面中的参照物坐标信息；根据所述参照物坐标信息和所述位置向量确定标记信息坐标；根据所述标记信息坐标在所述目标直播场景画面中添加所述标记信息，生成携带有所述标记信息的目标直播场景画面，通过本技术实施例提供给的基于直播的标记装置，丰富了直播交互方式，方便用户与主播进行交互，提升了用户参与直播互
动的积极性，提高了用户的使用体验，本技术提供的装置还可以定时清除参照物识别线程，防止服务器资源过高，保证直播的流畅，进一步提升用户体验。
145.上述为本实施例的一种基于直播的标记装置的示意性方案。需要说明的是，该基于直播的标记装置的技术方案与上述的基于直播的标记方法的技术方案属于同一构思，基于直播的标记装置的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述基于直播的标记方法的技术方案的描述。
146.图4示出了根据本技术一实施例提供的一种计算设备400的结构框图。该计算设备400的部件包括但不限于存储器410和处理器420。处理器420与存储器410通过总线430相连接，数据库450用于保存数据。
147.计算设备400还包括接入设备440，接入设备440使得计算设备400能够经由一个或多个网络460通信。这些网络的示例包括公用交换电话网(pstn)、局域网(lan)、广域网(wan)、个域网(pan)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备440可以包括有线或无线的任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(nic))中的一个或多个，诸如ieee802.11无线局域网(wlan)无线接口、全球微波互联接入(wi-max)接口、以太网接口、通用串行总线(usb)接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信(nfc)接口，等等。
148.在本技术的一个实施例中，计算设备400的上述部件以及图4中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图4所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本技术范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。
149.计算设备400可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计算设备(例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等)、移动电话(例如，智能手机)、可佩戴的计算设备(例如，智能手表、智能眼镜等)或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或pc的静止计算设备。计算设备400还可以是移动式或静止式的服务器。
150.其中，处理器420执行所述计算机指令时实现所述的基于直播的标记方法的步骤。
151.上述为本实施例的一种计算设备的示意性方案。需要说明的是，该计算设备的技术方案与上述的基于直播的标记方法的技术方案属于同一构思，计算设备的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述基于直播的标记方法的技术方案的描述。
152.本技术一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如前所述基于直播的标记方法的步骤。
153.上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的基于直播的标记方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述基于直播的标记方法的技术方案的描述。
154.上述对本技术特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
155.所述计算机指令包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、
对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
156.需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本技术，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本技术所必须的。
157.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
158.以上公开的本技术优选实施例只是用于帮助阐述本技术。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本技术的内容，可作很多的修改和变化。本技术选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本技术的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本技术。本技术仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。