(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210514120.8 (22)申请日 2022.05.11 (71)申请人 网易(杭州)网络有限公司 地址 310052 浙江省杭州市滨江区网商路 599号网易大厦 (72)发明人 陈柯　胡志鹏　胡裕靖　吕唐杰　 范长杰　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 彭星 (51)Int.Cl. G06V 10/774(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06T 7/00(2017.01)G06F 11/36(2006.01) (54)发明名称 一种异常图像的检测方法、 装置、 电子设备 及存储介质 (57)摘要 本申请提供了一种异常图像的检测方法、 装 置、 电子设备及存储介质， 该方法包括： 获取异常 图像样本， 异常图像样本为针对第二应用包体进 行渲染获得的图像， 第二应用包体为在第一应用 包体上加入问题代码后获得的包体； 获取正常图 像样本， 正 常图像样本为针对第一应用包体进行 渲染获得的图像； 基于异常图像样 本和正常图像 样本， 对初始检测模型进行训练， 获得训练完成 的目标检测模型， 其中， 目标检测模型用于输出 输入图像为正常图像或异常图像的概率。 本申请 通过提高异常图像样本的数据量和数据多样性， 以使目标检测模型检测异常图像的准确率 提高。 权利要求书2页 说明书18页 附图3页 CN 114821240 A 2022.07.29 CN 114821240 A 1.一种异常图像的检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取异常图像样本， 所述异常图像样本为针对第二应用包体进行渲染获得的图像， 所 述第二应用包体为在第一应用包体上加入问题 代码后获得的包体； 获取正常图像样本， 所述正常图像样本为针对所述第一应用包体进行渲染获得的图 像； 基于所述异常图像样本和所述正常图像样本， 对初始检测模型进行训练， 获得训练完 成的目标检测模型， 其中， 所述 目标检测模型用于输出输入图像为正常图像或异常图像的 概率。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述问题代码为用于产生目标图像问题的 代码， 所述目标图像问题为虚拟相机相关的问题， 其中， 所述虚拟相机用于捕获虚拟场景的 图像。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述目标图像问题包括以下至少一项： 虚拟相机的缓存标志位设置问题、 虚拟相机关闭问题、 屏幕后处 理的问题。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取异常图像样本， 包括： 获取所述第 二应用包体不同虚拟场景的图像； 所述获取正常图像样本， 包括： 获取 所述第一应用包体不同虚拟场景的图像。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述获取异常图像样本， 包括： 针对所述第二应用包体渲染 获得的图像进行多次截图， 获得多张异常图像帧； 对所述多张异常图像帧进行筛 选， 得到异常图像样本 。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述对所述多张异常图像帧进行筛选， 得 到异常图像样本， 包括： 针对所述多 张异常图像帧中的任一张目标异常图像帧， 将所述目标异常图像帧与相邻 的上一异常图像帧进行相似性比较， 得到相似度； 若所述相似度大于预设阈值， 则从所述多张异常图像帧中删除所述目标异常图像帧， 由剩余的异常图像帧组成所述异常图像样本 。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述对所述多张异常图像帧进行筛选， 得 到异常图像样本， 包括： 基于预设间隔帧数， 从所述多张异常图像帧的任一异常图像帧开始， 筛选得到多张目 标异常图像帧， 由所述多张目标异常图像帧组成异常图像样本 。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 当将所述异常图像样本 中的第一图像输入所述目标检测模型中获得第 二图像时， 计算 所述第二图像的每一像素对所述第一图像的导数； 根据每一像素的导数确定所述第一图像中的异常像素； 对所述第一图像中的异常像素进行 标记， 获得并显示标记后的第一图像。 9.一种异常图像的检测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 异常图像获取模块， 用于获取异常图像样本， 所述异常图像样本为针对第二应用包体 进行渲染获得的图像， 所述第二应用包体为在第一应用 包体上加入问题代码后获得的包 体； 正常图像获取模块， 用于获取正常图像样本， 所述正常图像样本为针对所述第一应用权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114821240 A 2包体进行渲染 获得的图像； 模型训练模块， 用于基于所述异常图像样本和所述正常图像样本， 对初始检测模型进 行训练， 获得训练完成的目标检测模型， 其中， 所述初始检测模型用于输出输入图像为正常 图像或异常图像的概 率。 10.一种电子设备， 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 1‑8任一项所述的异常图像 的检测方法。 11.一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 ‑8任一项所述的异常图像的检测 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114821240 A 3