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一种过度绘制的检测方法和装置
摘要文本
本发明公开了一种过度绘制的检测方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取待检测布局文件；根据训练好的检测模型对所述待检测布局文件进行检测，确定所述待检测布局文件的过度绘制的程度；其中，所述检测模型是通过循环神经网络训练得到的。该实施方式能够根据历史文件训练检测模型，进而可以在开发过程中就能通过模型检测未知过度绘制程度的布局文件，避免了在开发完成后再修改代码结构的巨大风险和代价，并且场景页面数量的增加也不会导致测试时间数量级发生改变，真正达到了智能静态检测的效果，减小了测试和修改成本。
申请人信息
- 申请人:北京京东尚科信息技术有限公司; 北京京东世纪贸易有限公司
- 申请人地址:100195 北京市海淀区杏石口路65号西杉创意园四区11号楼东段1-4层西段1-4层
- 发明人: 北京京东尚科信息技术有限公司; 北京京东世纪贸易有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种过度绘制的检测方法和装置 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN201810650883.9 |
| 申请日 | 2018年6月22日 |
| 公告号 | CN110633197B |
| 公开日 | 2024年4月12日 |
| IPC主分类号 | G06F11/36 |
| 权利人 | 北京京东尚科信息技术有限公司; 北京京东世纪贸易有限公司 |
| 发明人 | 陆韬 |
| 地址 | 北京市海淀区知春路76号8层; 北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号C座2层201室 |
专利主权项内容
1.一种过度绘制的检测方法，其特征在于，包括：获取待检测布局文件；根据训练好的检测模型对所述待检测布局文件进行检测，确定所述待检测布局文件的过度绘制的程度；其中，所述检测模型是通过循环神经网络训练得到的；用于训练所述检测模型的训练样本包括：各个过度绘制程度已知的样本布局文件，以及每个样本布局文件的过度绘制标识；所述检测模型的输出为布局文件的过度绘制标识；所述方法还包括：确定各个样本布局文件对应的标签向量和属性向量组，以各个样本布局文件对应的标签向量和属性向量组作为模型输入、以各个样本布局文件的过度绘制标识作为模型输出，通过循环神经网络训练得到所述检测模型。