[发明专利]界面异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请关于一种界面异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取第一应用界面图；根据所述第一应用界面图，通过至少一种控件异常检测模型进行处理，获得所述第一应用界面图对应的控件检测结果；根据所述第一应用界面图，获得所述第一应用界面图对应的页面检测结果；根据所述第一应用界面图对应的控件检测结果以及所述第一应用界面图对应的页面检测结果，确定所述第一应用界面图的异常显示结果。通过上述方法，分别考虑了页面以及控件可能存在的显示问题，提高了界面异常检测的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种界面异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在APP(Application，应用程序)开发过程中，需要对APP进行UI(User Interface，用户界面)测试，校验在不同机型上页面展示的兼容性，以保证UI的正常显示。

在相关技术中，可以采用自动校验方式代替人工校验方式，以实现对页面展示的兼容性进行校验。当采用自动校验方式对页面展示的内容进行校验时，可以同时获取不同机型上展示的同一页面，并根据该不同机型上展示的同一页面，判断各个机型中的界面展示兼容性问题。

然而，在上述相关技术中，通过多个机型上展示同一页面实现检测界面显示异常，通过多张界面显示图进行横向对比，检测准确性较低。

发明内容

本申请关于一种界面异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质，可以提高界面异常检测的准确性。该技术方案如下：

一方面，提供了一种界面异常检测方法，所述方法包括：

获取第一应用界面图；

根据所述第一应用界面图，通过至少一种控件异常检测模型进行处理，获得所述第一应用界面图对应的控件检测结果；所述控件检测结果用于指示所述第一应用界面图中的异常控件，以及与所述异常控件对应的控件异常类型；所述控件异常检测模型是以样本应用界面图为样本，以所述样本应用界面图对应的控件异常信息为标注进行训练获得的机器学习模型；

根据所述第一应用界面图，获得所述第一应用界面图对应的页面检测结果；所述页面检测结果用于指示所述第一应用界面图中的异常区域，以及与所述异常区域对应的页面异常类型；

根据所述第一应用界面图对应的控件检测结果以及所述第一应用界面图对应的页面检测结果，确定所述第一应用界面图的异常显示结果。

另一方面，提供了一种界面异常检测装置，所述装置包括：

应用界面获取模块，用于获取第一应用界面图；

控件检测模块，用于根据所述第一应用界面图，通过至少一种控件异常检测模型进行处理，获得所述第一应用界面图对应的控件检测结果；所述控件检测结果用于指示所述第一应用界面图中的异常控件，以及与所述异常控件对应的控件异常类型；所述控件异常检测模型是以样本应用界面图为样本，以所述样本应用界面图对应的控件异常信息为标注进行训练获得的机器学习模型；

页面检测模块，用于根据所述第一应用界面图，获得所述第一应用界面图对应的页面检测结果；所述页面检测结果用于指示所述第一应用界面图中的异常区域，以及与所述异常区域对应的页面异常类型；

异常显示确定模块，用于根据所述第一应用界面图对应的控件检测结果以及所述第一应用界面图对应的页面检测结果，确定所述第一应用界面图的异常显示结果。

在一种可能的实现方式中，所述控件异常类型包括文字不居中、文字像素确实、线框像素缺失、文字超范围、文字或图层重叠、页面内容偏移、删除线不居中以及图片或文字变形中的至少一者。

在一种可能的实现方式中，所述页面异常类型包括白屏显示以及大面积纯色区域中的至少一者。