一种异常处理方法、装置、电子设备以及可读存储介质与流程

本申请涉及计算机，具体而言，涉及一种异常处理方法、装置、电子设备以及可读存储介质。

背景技术：

1、随着移动智能手机和移动无线互联网的高速发展，移动终端上的应用软件使用越来越广泛，由于应用软件承载了互联网企业的主要业务，在应用软件使用过程中，保证应用软件的使用稳定对企业和用户来说至关重要。

2、现有技术中，通过在应用软件上线前，对于可能发生异常的地方加入埋点和日志来进行应用软件的线上异常检测，但是这种线上异常检测方式具有局限性，对于没有考虑到的场景，无法检测该应用软件在该场景下是否稳定，导致对应用软件的线上异常检测效率较低、存在异常检测遗漏。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请的目的在于提供一种异常处理方法、装置、电子设备以及可读存储介质，能够利用应用程序在运行过程中的界面截图来进行应用程序的线上异常检测，无需预先在应用程序中加入埋点，以解决现有技术中对应用程序的线上异常检测效率低、存在异常检测遗漏的问题。

2、本申请的第一方面，提供一种异常处理方法，应用于移动终端，所述异常处理方法包括：获取目标应用程序在运行过程中的界面截图；将所获取的界面截图输入移动终端中预先安装的识别模型，获得目标应用程序在不同异常类型下的异常预测可信度值；根据在不同异常类型下的异常预测可信度值，确定目标应用程序是否满足识别条件；若目标应用程序满足识别条件，上传异常识别结果到服务器，以对所述异常识别结果进行处理。

3、根据本申请的第二方面，还提供另一种异常处理方法，应用于服务器，所述异常处理方法包括：从多个移动终端分别接收移动终端针对目标应用程序上传的异常识别结果，所述异常识别结果包括用于指示异常类型的类型标识；根据异常识别结果中的类型标识，确定每种异常类型的异常统计值；针对每种异常类型，执行如下处理：确定该种异常类型的异常统计值是否满足第一触发条件，若满足第一触发条件，对该种异常类型对应的异常识别结果进行处理。

4、本申请的第三方面，提供一种异常处理装置，应用于移动终端，所述异常处理装置包括：截图获取模块，用于获取目标应用程序在运行过程中的界面截图；可信识别模块，用于将所获取的界面截图输入移动终端中预先安装的识别模型，获得目标应用程序在不同异常类型下的异常预测可信度值；条件判断模块，用于根据在不同异常类型下的异常预测可信度值，确定目标应用程序是否满足识别条件；结果输出模块，用于若目标应用程序满足识别条件，上传异常识别结果到服务器，以对所述异常识别结果进行处理。

5、根据本申请的第四方面，还提供另一种异常处理装置，应用于服务器，所述异常处理装置包括：异常识别模块，用于从多个移动终端分别接收移动终端针对目标应用程序上传的异常识别结果，所述异常识别结果包括用于指示异常类型的类型标识；异常统计模块，用于根据异常识别结果中的类型标识，确定每种异常类型的异常统计值；异常分析模块，用于针对每种异常类型，执行如下处理：确定该种异常类型的异常统计值是否满足第一触发条件，若满足第一触发条件，对该种异常类型对应的异常识别结果进行处理。

6、根据本申请的第五方面，还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述的异常处理方法的步骤。

7、根据本申请的第六方面，还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上述的异常处理方法的步骤。

8、根据本申请的第七方面，还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上述的异常处理方法的步骤。

9、本申请实施例提供一种异常处理方法，应用于移动终端，通过将目标应用程序在运行过程中的界面截图输入移动终端中预先安装的识别模型，来获取目标应用程序在不同异常类型下的异常预测可信度值，进而基于该获得的异常预测可信度值确定的异常识别结果来进行应用程序的线上异常检测，能够进一步提高应用程序的线上异常检测效率和检测准确率。

10、本申请实施例还提供一种异常处理方法，应用于服务器，通过根据目标应用程序的异常识别结果中的类型标识，确定每种异常类型的异常统计值，对每种异常类型的异常识别结果进行处理，能够在对应用程序进行线上异常检测的同时进行及时止损，有利于维护应用程序的稳定性，降低企业和用户的损失。

11、为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

技术特征：

1.一种异常处理方法，应用于移动终端，其特征在于，所述异常处理方法包括：

2.根据权利要求1所述的异常处理方法，其特征在于，根据在不同异常类型下的异常预测可信度值，确定目标应用程序是否满足识别条件的步骤包括：

3.根据权利要求1所述的异常处理方法，其特征在于，通过以下方式在移动终端中加载所述识别模型：

4.一种异常处理方法，应用于服务器，其特征在于，所述异常处理方法包括：

5.根据权利要求4所述的异常处理方法，其特征在于，通过以下方式中的至少一项对每种异常类型对应的异常识别结果进行处理：

6.一种异常处理装置，应用于移动终端，其特征在于，所述异常处理装置包括：

7.一种异常处理装置，应用于服务器，其特征在于，所述异常处理装置包括：

8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如权利要求1至3任一所述方法的步骤或如权利要求4至5任一所述方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至3任一所述方法的步骤或如权利要求4至5任一所述方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1至3任一所述方法的步骤或如权利要求4至5任一所述方法的步骤。

技术总结
本申请提供了一种异常处理方法、装置、电子设备以及可读存储介质，该异常处理方法包括：获取目标应用程序在运行过程中的界面截图，将所获取的界面截图输入移动终端中预先安装的识别模型，获得目标应用程序在不同异常类型下的异常预测可信度值，根据在不同异常类型下的异常预测可信度值，确定目标应用程序是否满足识别条件，若目标应用程序满足识别条件，上传异常识别结果到服务器，以对所述异常识别结果进行处理。通过本申请，能够利用应用程序在运行过程中的界面截图来进行应用程序的线上异常检测，无需预先在应用程序中加入埋点，以提高应用程序的线上异常检测效率。

技术研发人员：陈远孚
受保护的技术使用者：北京橙心无限科技发展有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/11