[发明专利]一种应用检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种应用检测方法，其特征在于，包括：

获取待测应用的关键应用截图，并按照预设拼接结构对所述关键应用截图进行拼接，生成应用概览图；

将所述应用概览图输入训练好的应用检测模型，并将所述应用检测模型输出的应用检测结果返回；

其中，所述应用检测模型为基于块间特征聚合和浅层特征短接的Transformer模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待测应用的关键应用截图，并按照预设拼接结构对所述关键应用截图进行拼接，生成应用概览图，包括：

获取所述待测应用的应用截图序列，并获取所述应用截图序列中的各应用截图的图像灰度特征；

根据所述图像灰度特征，将所述应用截图序列聚类为应用加载图片簇和应用内容图片簇；

从所述应用加载图片簇的核心区域以及所述应用内容图片簇的核心区域中，分别选择预设数量的关键应用截图；

按照预设拼接结构对各关键应用截图进行拼接，生成应用概览图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述应用概览图输入训练好的应用检测模型，并将所述应用检测模型输出的应用检测结果返回，包括：

将所述应用概览图输入训练好的应用检测模型，通过所述应用检测模型，使用四等分块的方式对所述应用概览图进行逐层分割，确定底层图像块；

将各底层图像块线性映射得到的词向量作为当前层输入元素，对每四个当前层输入元素映射注意力矩阵，计算当前层的各图像块的自注意力特征；

对当前层的每四个图像块的自注意力特征进行块间特征聚合处理，得到上一层各图像块的特征信息；

将上一层各图像块的特征信息作为当前层输入元素，返回执行对每四个当前层输入元素映射注意力矩阵，计算当前层的各图像块的自注意力特征的操作，直至得到完整的应用概览图的自注意力特征；

将下采样后的底层图像块的自注意力特征与所述应用概览图的自注意力特征进行合并，根据合并后的自注意力特征进行判决，得到应用检测结果并返回。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对每四个当前层输入元素映射注意力矩阵，计算当前层的各图像块的自注意力特征，包括：

对于对应同一个图像块的每四个当前层输入元素，计算匹配的查询矩阵Q、键矩阵K以及值矩阵V；

使用非线性函数，对各当前层图像块包括的四个图像子块进行位置映射，得到块内位置关系矩阵P；

根据公式Z＝(Q*K^T+P)*V，计算出当前层的各图像块的自注意力特征Z；

其中，K^T表示键矩阵K的转置。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，使用非线性函数，对各当前层图像块包括的四个图像子块进行位置映射，得到块内位置关系矩阵，包括：

生成与各当前层图像块对应的像素位置坐标矩阵；

其中，所述像素位置坐标矩阵的各矩阵元素中，x坐标代表图像子块层级坐标，y坐标代表图像子块内的像素层级坐标，每个层级的主对角线位置的矩阵元素在对应层级的坐标为0；

将所述像素位置坐标矩阵中的各矩阵元素同步调整为非负值，并对x坐标进行散列处理，将处理后的各矩阵元素进行x坐标和y坐标加和；

使用非线性函数，将加和处理后的像素位置坐标矩阵映射为块内位置关系矩阵。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述应用概览图输入训练好的应用检测模型，并将所述应用检测模型输出的应用检测结果返回之后，还包括：

响应于应用检测请求端的检测回溯请求，如果所述待测应用为目标类型应用，则将标记有判决活跃区块的应用概览图以及决策树作为判决依据，返回应用检测请求端进行显示；

如果所述待测应用为非目标类型应用，则返回所述应用概览图。