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。以提高应用程序的线上异常检测效率。以提高应用程序的线上异常检测效率。
【技术实现步骤摘要】
一种异常处理方法、装置、电子设备以及可读存储介质
[0001]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。
技术介绍
[0002]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。
[0003]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
[0004]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。
[0005]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。<br/>[0006]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。
[0007]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。
[0008]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。
[0009]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。
[0010]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。
[0011]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。
[0012]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。
[0013]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。
[0014]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。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
[0016]图1示出了本申请实施例所提供的一种异常处理系统的结构示意图；
[0017]图2示出了本申请实施例所提供的一种异常处理方法的流程示意图；
[0018]图3示出了本申请实施例所提供的另一种异常处理方法的流程示意图；
[0019]图4示出了本申请实施例所提供的一种异常处理装置的结构示意图；
[0020]图5示出了本申请实施例所提供的另一种异常处理装置的结构示意图；
[0021]图6示出了本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0022]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的每个其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0023]为了使得本领域技术人员能够使用本申请内容，结合特定应用场景“线上购物软件”和/或“线上出行软件”，给出以下实施方式。对于本领域技术人员来说，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可以将这里定义的一般原理应用于其他实施例和应用场景。虽然本申请主要围绕线上购物软件、线上出行软件进行描述，但是应该理解，这仅是一个示例性实施例。
[0024]需要说明的是，本申请实施例中将会用到术语“包括”，用于指出其后所声明的特征的存在，但并不排除增加其它的特征。
[0025]本申请的一个方面涉及一种异常处理系统，用于应用程序的线上异常处理。该系统通过本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
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：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。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：针对每种异常类型，将该异常类型下的异常预测可信度值与异常预测可信度阈值进行比较；如果存在异常预测可信度值大于异常预测可信度阈值的目标异常类型，则确定目标应用程序满足识别条件；如果不存在异常预测可信度值大于异常预测可信度阈值的异常类型，则确定目标应用程序不满足识别条件。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：在目标应用程序的主界面加载完成之后，向服务器发送模型比对请求；根据从服务器接收的服务器针对模型比对请求反馈的确认信息，从服务器下载所述识别模型的初始模型文件；对所述初始模型文件进行编译，获得所述识别模型的可执行模型文件；加载所述可执行模型文件，以基于所述识别模型对所获取的界面截图进行异常识别。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：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。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...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈远孚，
申请(专利权)人：北京橙心无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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