CN110781084A - 卡顿识别参数确定方法和装置、存储介质及电子装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种卡顿识别参数确定方法和装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：在卡顿测试工具应用中触发参数测试请求，其中，参数测试请求用于请求在目标人机交互应用中测试目标卡顿类型的的卡顿识别参数；响应参数测试请求，在目标人机交互应用的运行过程中，对目标卡顿类型的卡顿识别参数进行动态测试；在动态测试过程中的当前测试结果指示已达到为目标人机交互应用配置的测试条件的情况下，将与当前测试结果的匹配的卡顿识别参数确定为目标卡顿识别参数，其中，目标卡顿识别参数将用于在目标人机交互应用的卡顿测试中识别目标卡顿类型。本发明解决了由于相关技术是手动操作来确定卡顿测试参数，导致确定效率较低的技术问题。

Description

卡顿识别参数确定方法和装置、存储介质及电子装置

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种卡顿识别参数确定方法和装置、存储介质及电子装置。

背景技术

为了保证用户在使用应用客户端时的流畅度体验，很多开发商往往会对终端应用进行卡顿测试。

目前，针对终端应用的卡顿测试，通常都是人为设置测试模型中的卡顿识别参数，在每次卡顿测试开始后都需要分别编译卡顿测试识别工具。此外，在得到卡顿测试的结果后，还需再交由测试人员确认是否需要对卡顿识别参数进行调整。在反复多次测试和调整之后，才可以确定出比较合理的卡顿识别参数，以在卡顿测试中得到较准确的测试结果。

也就是说，相关技术提供的卡顿识别参数确定方法，常常依赖于用户的手动进行反复测试和调整操作，从而导致确定卡顿识别参数的效率较低的问题。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种卡顿识别参数确定方法和装置、存储介质及电子装置，以至少解决由于相关技术是手动操作来确定卡顿测试参数，导致确定效率较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种卡顿识别参数确定方法，包括：在卡顿测试工具应用中触发参数测试请求，其中，上述参数测试请求用于请求在目标人机交互应用中测试目标卡顿类型的的卡顿识别参数；响应上述参数测试请求，在上述目标人机交互应用的运行过程中，对上述目标卡顿类型的卡顿识别参数进行动态测试；在上述动态测试过程中的当前测试结果指示已达到为上述目标人机交互应用配置的测试条件的情况下，将与上述当前测试结果的匹配的卡顿识别参数确定为目标卡顿识别参数，其中，上述目标卡顿识别参数将用于在上述目标人机交互应用的卡顿测试中识别上述目标卡顿类型。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种卡顿识别参数确定装置，包括：触发单元，在卡顿测试工具应用中触发参数测试请求，其中，上述参数测试请求用于请求在目标人机交互应用中测试目标卡顿类型的的卡顿识别参数；测试单元，用于响应上述参数测试请求，在上述目标人机交互应用的运行过程中，对上述目标卡顿类型的卡顿识别参数进行动态测试；确定单元，用于在上述动态测试过程中的当前测试结果指示已达到为上述目标人机交互应用配置的测试条件的情况下，将与上述当前测试结果的匹配的卡顿识别参数确定为目标卡顿识别参数，其中，上述目标卡顿识别参数将用于在上述目标人机交互应用的卡顿测试中识别上述目标卡顿类型。

根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述卡顿识别参数确定方法。

根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的卡顿识别参数确定方法。

在本发明实施例中，在触发用于测试目标卡顿类型的卡顿识别参数的参数测试请求之后，在目标人机交互应用的运行过程中对上述卡顿识别参数进行动态测试，在当前测试结果确定达到为目标人机交互应用配置的测试条件的情况下，确定与该目标人机交互应用匹配的目标卡顿识别参数，以将该目标卡顿识别参数针对性地应用于目标人机交互应用中，实现对目标卡顿类型的卡顿测试过程中，从而实现快速地确定出卡顿测试所要使用的卡顿识别参数，提高参数的确定效率。进而解决了由于相关技术是手动操作来确定卡顿测试参数，导致确定效率较低的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种可选的卡顿识别参数确定方法的硬件环境的示意图；

图2是根据本发明实施例的一种可选的卡顿识别参数确定方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的另一种可选的卡顿识别参数确定方法的流程图；

图4是根据本发明实施例的一种可选的卡顿识别参数确定方法的示意图；

图5是根据本发明实施例的另一种可选的卡顿识别参数确定方法的示意图；

图6是根据本发明实施例的又一种可选的卡顿识别参数确定方法的示意图；

图7是根据本发明实施例的又一种可选的卡顿识别参数确定方法的示意图；

图8是根据本发明实施例的又一种可选的卡顿识别参数确定方法的流程图；

图9是根据本发明实施例的一种可选的卡顿识别参数确定方法的效果示意图；

图10是根据本发明实施例的又一种可选的卡顿识别参数确定方法的示意图；

图11是根据本发明实施例的又一种可选的卡顿识别参数确定方法的示意图；

图12是根据本发明实施例的又一种可选的卡顿识别参数确定方法的示意图；

图13是根据本发明实施例的一种可选的卡顿识别参数确定装置的结构示意图；

图14是根据本发明实施例的一种可选的电子装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本申请实施例中涉及的技术缩略语和关键术语的定义：

卡顿计：一种在手游上进行卡顿测试识别、定位分析的性能测试工具。

hook：一种计算机技术，在没有源码的情况下，通过汇编的跳转指令实现修改目标函数的执行流程。

Virtual APP：一种应用程序的模拟技术，可以通过在应用内部加载其他已安装的应用程序，获得更高的权限，达到注入使用的目的。

DLL程序，一种动态链接库文件，现在由于技术实现的原因，也可以在安卓系统上的mono虚拟机内运行。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种卡顿识别参数确定方法，可选地，作为一种可选的实施方式，上述卡顿识别参数确定方法可以但不限于应用于如图1所示的环境中的卡顿识别分析系统中，其中，该卡顿识别分析系统可以包括但不限于终端设备102、网络110及服务器112。其中，该终端设备102中运行有目标人机交互应用客户端(如图1所示的游戏应用客户端)，还安装有卡顿测试工具应用，该卡顿测试工具可以但不限于用于对终端设备中运行的人机交互应用(包括目标人机交互应用)所呈现的画面帧进行卡顿测试。

上述终端设备中可以包括但不限于：人机交互屏幕104，处理器106及存储器108。人机交互屏幕104用于通过人机交互接口获取对象交互请求(如参数测试请求)，还用于显示目标人机交互应用中的画面帧；还用于显示卡顿测试工具动态测试后的测试结果；处理器106用于响应上述人机交互请求，对目标卡顿类型的卡顿识别参数进行动态测试；并将测试确定出的目标卡顿识别参数发送给服务器112。存储器108用于存储上述测试结果及相关处理逻辑程序。这里服务器可以包括但不限于：数据库114及处理引擎116，处理引擎116用于调用数据库114中存储的测试结果，来确定对应卡顿类型所要使用的卡顿识别参数，以将该卡顿识别参数针对性地应用于不同人机交互应用的卡顿测试过程中，从而实现快速确定出卡顿测试所要使用的卡顿识别参数，提高确定效率。

具体过程如以下步骤：如步骤S102-S116，在终端设备102中的人机交互屏幕104显示卡顿测试工具应用的交互界面，在触发用于测试目标卡顿类型的卡顿识别参数的参数测试请求之后，在目标人机交互应用的运行过程中，对上述目标卡顿类型的卡顿识别参数进行动态测试。并在动态测试过程中的当前测试结果指示已达到目标人机交互应用配置的测试条件的情况下，将与当前测试结果的匹配的卡顿识别参数确定为目标卡顿识别参数，其中，目标卡顿识别参数将用于在目标人机交互应用的卡顿测试中识别目标卡顿类型。然后，如步骤S108，将上述测试结果通过网络110发送给服务器112，服务器112将确定把目标卡顿识别参数应用于对目标人机交互应用的卡顿测试中，如步骤S110，并执行步骤S112，通过网络110通知终端设备102利用上述目标卡顿识别参数执行对目标人机交互应用的卡顿测试。

需要说明的是，在本实施例中，在触发用于测试目标卡顿类型的卡顿识别参数的参数测试请求之后，在目标人机交互应用的运行过程中对上述卡顿识别参数进行动态测试，在当前测试结果确定达到为目标人机交互应用配置的测试条件的情况下，确定与该目标人机交互应用匹配的目标卡顿识别参数，以将该目标卡顿识别参数针对性地应用于目标人机交互应用中，实现对目标卡顿类型的卡顿测试过程中，从而实现快速地确定出卡顿测试所要使用的卡顿识别参数，提高参数的确定效率。进而克服相关技术中需要手动测试所导致的参数确定较低的问题。进一步，基于上述确定出的卡顿识别参数来进行卡顿测试，还将有利于提升人机交互应用中卡顿测试的准确率和测试效率。

可选地，在本实施例中，上述卡顿识别参数确定方法可以但不限于应用于终端设备中，该终端设备可以但不限于为手机、平板电脑、笔记本电脑、PC机等支持运行应用客户端的终端设备。上述服务器和终端设备可以但不限于通过网络实现数据交互，上述网络可以包括但不限于无线网络或有线网络。其中，该无线网络包括：蓝牙、WIFI及其他实现无线通信的网络。上述有线网络可以包括但不限于：广域网、城域网、局域网。上述仅是一种示例，本实施例中对此不作任何限定。

可选地，作为一种可选的实施方式，如图2所示，上述卡顿识别参数确定方法包括：

S202，在卡顿测试工具应用中触发参数测试请求，其中，参数测试请求用于请求在目标人机交互应用中测试目标卡顿类型的的卡顿识别参数；

S204，响应参数测试请求，在目标人机交互应用的运行过程中，对目标卡顿类型的卡顿识别参数进行动态测试；

S206，在动态测试过程中的当前测试结果指示已达到为目标人机交互应用配置的测试条件的情况下，将与当前测试结果的匹配的卡顿识别参数确定为目标卡顿识别参数，其中，目标卡顿识别参数将用于在目标人机交互应用的卡顿测试中识别目标卡顿类型。

可选地，在本实施例中，上述卡顿识别参数确定方法可以但不限于应用于对人机交互应用的卡顿测试过程中，如在确定与目标人机交互应用相适配的目标卡顿识别参数后，以利用该目标卡顿识别参数来对目标人机交互应用进行针对性的卡顿测试，以准确地识别出对应的卡顿类型，提高卡顿测试的准确性。其中，上述人交互应用可以包括但不限于游戏应用，如多人在线战术竞技游戏(Multiplayer Online Battle Arena简称为MOBA)或者为单人游戏(Single-Player Game简称为SPG)。需要说明的是，上述游戏应用可以包括但不限于以下至少之一：二维(Two Dimension，简称2D)游戏应用、三维(Three Dimension，简称3D)游戏应用、虚拟现实(Virtual Reality，简称VR)游戏应用、增强现实(AugmentedReality，简称AR)游戏应用、混合现实(Mixed Reality，简称MR)游戏应用。以上只是一种示例，本实施例对此不作任何限定。

可选地，在本实施例中，上述卡顿识别参数用于在卡顿测试中识别卡顿类型，这里卡顿类型可以包括但不限于：毛刺卡顿、连续卡顿、持续卡顿，上述卡顿识别参数可以包括但不限于：用于识别不同卡顿类型的阈值，如帧耗时阈值，和卡顿次数阈值等。以下说明仅为示例，本申请不限于以下内容：

例如，1)以毛刺卡顿为例，在卡顿出现一次，且帧耗时达到一定阈值的情况下，即在某个时间点的帧耗时出现陡升，则确定在当前的人机交互应用中识别出毛刺卡顿，其中，上述帧耗时发生陡升变化前后的时间范围值t可以作为该毛刺卡顿的卡顿识别参数。2)以连续卡顿为例，在卡顿出现多次，且每次帧耗时均达到一定阈值的情况下，即在连续的N个帧内，出现毛刺卡顿的次数>2，则确定在当前的人机交互应用中识别出连续卡顿，其中，数值N和毛刺卡顿的次数可以作为该连续卡顿的卡顿识别参数。3)以持续卡顿为例，在卡顿出现后一直维持卡顿，即出现卡顿后，持续M帧以上的帧耗时都达到T，且不会回到不卡顿前的状态，则确定在当前的人机交互应用中识别出连续卡顿，其中，数值M和数值T可以作为该持续卡顿的卡顿识别参数。

可选地，在本实施例中，为目标人机交互应用配置的测试条件中可以包括但不限于以下至少一种阈值比对条件：准确率阈值、召回率阈值。其中，准确率阈值用于与动态测试过程中得到的准确率进行比对，用于反映准确性的判定能力，如正确的判定为正例，错误的判定为负例。而召回率阈值用于与动态测试过程中得到的召回率进行比对，用于反映被正确判定的正例占总的正例的比重。以上说明仅为示例，本申请不限于此。

可选地，在本实施例中，不同的卡顿类型可以但不限于生成对应不同的测试模型(对应不同的被测波形)，在选定当前所要测试的卡顿类型为目标卡顿类型的情况下，对与该目标卡顿类型的测试模型对应的卡顿识别参数进行配置，以实现动态测试。其中，该动态测试的方式可以但不限于对设置的卡顿点进行埋点模拟测试。如按照指定步长调整卡顿识别参数，将该卡顿识别参数应用于卡顿测试过程中，以得到卡顿信息。进一步，对卡顿信息进行统计，得到卡顿统计结果(也可称作测试数据序列)，然后利用该卡顿统计结果与测试条件中的一组阈值进行比对，以完成对该目标卡顿类型的测试，如与准确率阈值进行比对，以测试该目标卡顿类型是否达到为目标人机交互应用设置的准确率要求；又如与召回率阈值进行比对，以测试该目标卡顿类型是否达到为目标人机交互应用设置的召回率要求。上述测试过程描述，本实施例中对此不作任何限定。

此外，在本实施例中，在卡顿测试工具应用中触发参数测试请求可以包括但不限于：在卡顿测试工具中确定出当前所要测试的目标人机交互应用的应用标识；然后跳转至目标人机交互应用的人机交互界面对卡顿类型进行配置，以生成参数测试请求。

需要说明的是，上述测试过程的硬件环境可以包括但不限于：ARM架构处理器(客户端工具)、X86架构处理器(数据库(Data Base，简称DB)服务器、WEB平台)；上述测试过程的软件环境可以包括但不限于：android/ios平台(客户端工具)、windows xp及以上操作系统(数据库(Data Base，简称DB)、WEB平台)。上述卡顿测试工具可以但不限于为终端设备中的APK客户端、WEB服务器、DB数据库构成。上述仅是示例，本实施例中对此不作任何限定。

此外，在本实施例中，在人机交互应用客户端被启动后，还可以但不限于采用不同的引擎来完成上述卡顿识别参数确定过程。其中，该引擎可以包括但不限于：UE引擎还是U3D引擎，或者是其他自研引擎。进一步，根据采用的不同引擎，还将生成对应不同的处理逻辑和卡顿识别模型。例如，在引擎为U3D引擎，或者是其他自研引擎的情况下，则可以通过eglSwapBuffer函数获取帧耗时，在逻辑中加上帧延迟；又例如，在引擎为UE引擎的情况下，则可以通过FEngineLoop::Tick函数来获取帧耗时，并在逻辑中加入时延数据。上述仅为示例，本实施例中对此不作任何限定。

具体结合图3所示步骤S302-S320进行说明：假设目标人机交互应用为游戏应用，如步骤S302-S306，在启动终端设备中安装的游戏应用的客户端之后，在虚拟应用(VirtualAPP)中，将搜索优化(Search Optimization，简称SO)和DLL(Dynamic Linkable Library，动态链接库)等测试文件注入到游戏的客户端进行中，并利用游戏拉起时获取到的数据确定当前所采用的引擎(如自研引擎)，生成与自研引擎对应的处理逻辑和卡顿识别模型。如通过eglSwapBuffer函数获取帧耗时，在逻辑中加上帧延时，来模拟实现卡顿，以便于完成对卡顿识别参数的测试确定。

进一步，如步骤S308，测试人员选择当前所要测试的目标卡顿类型，进而确定卡顿测试模型，假设目标卡顿类型为毛刺卡顿，卡顿测试模型对应为毛刺模型。然后执行步骤S310-S324，选定模型后，动态配置毛刺模型中的卡顿识别参数。将配置好卡顿识别参数的毛刺模型，按照预设埋点应用于对游戏应用的卡顿测试过程中，通过专家识别或机器识别的方式，在游戏应用中检测是否出现上述毛刺卡顿，得到当前测试后的卡顿信息。如在预设埋点识别出的毛刺卡顿，则确定为正例。进一步，如步骤S316，根据该正例的统计结果确定当前测试是否已达到测试条件，若未达到测试条件，则执行步骤S318，调整上述卡顿识别参数，以继续进行测试，直至得到达到测试条件的目标卡顿识别参数，如步骤S320。

具体如图4所示，仍以目标人机交互应用为游戏应用为例，游戏引擎层将选定所采用的测试引擎。

在所采用的引擎为UE引擎的情况下，将所要调用的函数注入Hook层，采用Hook引擎主循环函数：FEngine Loop::Tick，通过两帧函数调用时间差计算与所要测试的目标卡顿类型对应的帧耗时，以生成与目标卡顿类型对应的被测波形；进一步，在完成注入后，可以在函数调用前增加sleep，来增加单帧耗时的时延(即加入时延)，以达到埋点的目的。从而实现在游戏应用中模拟所要测试的卡顿类型对应的卡顿，进一步通过模型识别层来进行卡顿检测，如识别当前检测出的卡顿是否为目标卡顿类型(如毛刺卡顿/连续卡顿/持续卡顿)。

在所采用的引擎为其他引擎的情况下，将所要调用的函数注入Hook层，采用Hook双缓冲交换函数：EqlSwapBuffers，通过两帧函数调用时间差计算与所要测试的目标卡顿类型对应的帧耗时，以生成与目标卡顿类型对应的被测波形；进一步，在完成注入后，可以在函数调用前增加sleep，来增加单帧耗时的时延(即加入时延)，以达到埋点的目的。从而实现在游戏应用中模拟所要测试的卡顿类型对应的卡顿，进一步通过模型识别层来进行卡顿检测，如识别当前检测出的卡顿是否为目标卡顿类型(如毛刺卡顿/连续卡顿/持续卡顿)。

进一步，假设是对毛刺模型进行准确率测试，则会基于上述目标卡顿识别参数生成恰好满足毛刺模型的被测波形图，比如测试阈值为N的毛刺阈值波形，则生成阈值参数为N的卡顿波形。假设是对毛刺模型进行召回率测试，则会生成在满足毛刺模型的卡顿波形的数据以外还会预设一部分的负类点进行召回率测试。

进一步，在本实施例中，上述卡顿识别参数确定方法的执行过程及执行结果可以但不限于应用于如图5所示的数据共享系统中。其中，数据共享系统500是指用于进行节点与节点之间数据共享的系统，该数据共享系统中可以包括多个节点501，多个节点501可以是指数据共享系统中各个客户端。每个节点501在进行正常工作可以接收到输入信息，并基于接收到的输入信息维护该数据共享系统内的共享数据。为了保证数据共享系统内的信息互通，数据共享系统中的每个节点之间可以存在信息连接，节点之间可以通过上述信息连接进行信息传输。例如，当数据共享系统中的任意节点接收到输入信息时，数据共享系统中的其他节点便根据共识算法获取该输入信息，将该输入信息作为共享数据中的数据进行存储，使得数据共享系统中全部节点上存储的数据均一致。

对于数据共享系统中的每个节点，均具有与其对应的节点标识，而且数据共享系统中的每个节点均可以存储有数据共享系统中其他节点的节点标识，以便后续根据其他节点的节点标识，将生成的区块广播至数据共享系统中的其他节点。每个节点中可维护一个如下表所示的节点标识列表，将节点名称和节点标识对应存储至该节点标识列表中。其中，节点标识可为网络之间互联的协议(Internet Protocol，简称IP)地址以及其他任一种能够用于标识该节点的信息，表1中仅以IP地址为例进行说明。

表1

数据共享系统中的每个节点均存储一条相同的区块链。区块链由多个区块组成，参见图6所示，区块链由多个区块组成，创始块中包括区块头和区块主体，区块头中存储有输入信息特征值、版本号、时间戳和难度值，区块主体中存储有输入信息；创始块的下一区块以创始块为父区块，下一区块中同样包括区块头和区块主体，区块头中存储有当前区块的输入信息特征值、父区块的区块头特征值、版本号、时间戳和难度值，并以此类推，使得区块链中每个区块中存储的区块数据均与父区块中存储的区块数据存在关联，保证了区块中输入信息的安全性。

在生成区块链中的各个区块时，参见图7所示，区块链所在的节点在接收到输入信息时，对输入信息进行校验，完成校验后，将输入信息存储至内存池中，并更新其用于记录输入信息的哈希树；之后，将更新时间戳更新为接收到输入信息的时间，并尝试不同的随机数，多次进行特征值计算，使得计算得到的特征值可以满足下述公式：

SHA256(SHA256(version+prev_hash+merkle_root+ntime+nbits+x))＜TARGET其中，SHA256为计算特征值所用的特征值算法；version(版本号)为区块链中相关区块协议的版本信息；prev_hash为当前区块的父区块的区块头特征值；merkle_root为输入信息的特征值；ntime为更新时间戳的更新时间；nbits为当前难度，在一段时间内为定值，并在超出固定时间段后再次进行确定；x为随机数；TARGET为特征值阈值，该特征值阈值可以根据nbits确定得到。

这样，当计算得到满足上述公式的随机数时，便可将信息对应存储，生成区块头和区块主体，得到当前区块。随后，区块链所在节点根据数据共享系统中其他节点的节点标识，将新生成的区块分别发送给其所在的数据共享系统中的其他节点，由其他节点对新生成的区块进行校验，并在完成校验后将新生成的区块添加至其存储的区块链中。

通过本申请提供的实施例，在触发用于测试目标卡顿类型的卡顿识别参数的参数测试请求之后，在目标人机交互应用的运行过程中对上述卡顿识别参数进行动态测试，在当前测试结果确定达到为目标人机交互应用配置的测试条件的情况下，确定与该目标人机交互应用匹配的目标卡顿识别参数，以将该目标卡顿识别参数针对性地应用于目标人机交互应用中，实现对目标卡顿类型的卡顿测试过程中，从而实现快速地确定出卡顿测试所要使用的卡顿识别参数，提高参数的确定效率。进而克服相关技术中需要手动测试所导致的参数确定较低的问题。进一步，基于上述确定出的卡顿识别参数来进行卡顿测试，还将有利于提升人机交互应用中卡顿测试的准确率和测试效率。

作为一种可选的方案，在目标人机交互应用的运行过程中，对目标卡顿类型的卡顿识别参数进行动态测试包括：

S1，利用目标人机交互应用中的帧数据生成与目标卡顿类型匹配的目标测试模型，其中，目标测试模型中配置有初始卡顿识别参数；

S2，重复执行以下步骤，直至得到目标卡顿识别参数：

S21，运行包含目标测试模型的目标人机交互应用，得到当前测试结果，其中，目标测试模型中当前配置有当前卡顿识别参数；

S22，在当前测试结果指示当前卡顿识别参数未达到测试条件的情况下，调整当前卡顿识别参数，得到调整后的卡顿识别参数，并将调整后的卡顿识别参数作为当前卡顿识别参数；

S23，在当前测试结果指示当前卡顿识别参数达到测试条件的情况下，将当前卡顿识别参数确定为目标卡顿识别参数。

具体结合图8所示示例进行说明：

仍以目标人机交互应用为游戏应用为例，启动游戏应用的客户端，创建GameObj_Mock。选定目标卡顿类型(如毛刺卡顿/连续卡顿/持续卡顿)后，根据与该目标卡顿类型匹配的帧耗时生成卡顿测试模型，然后制造sleep(time Frametime)来增加单帧耗时的时延，从而实现生成与目标卡顿类型匹配的目标测试模型。将该目标测试模型应用于游戏应用中，并运行该游戏应用。在上述运行过程中识别检测出的卡顿，并判定该卡顿是否为目标卡顿类型。在识别出该卡顿是目标卡顿类型的情况下，确定当前卡顿识别参数是否达到测试条件。在未达到测试条件的情况下，则修改调整当前卡顿识别参数并继续测试：在达到测试条件的情况下，则确定当前卡顿识别参数为目标卡顿识别参数。

通过本申请提供的实施例，在获取与目标卡顿类型匹配的目标测试模型之后，将对卡顿识别参数进行重复动态测试，并在确定当前测试结果指示的当前卡顿识别参数达到测试条件的情况下，确定该当前卡顿识别参数为适合在目标人机交互应用中，对目标卡顿类型进行卡顿检测的目标卡顿识别参数。从而实现提高卡顿识别参数的确定效率。

作为一种可选的方案，在运行包含目标测试模型的目标人机交互应用，得到当前测试结果之后，还包括：

S1，从当前测试结果中获取当前卡顿识别参数对应的卡顿信息，其中，卡顿信息中包括：卡顿次数、卡顿时延；

S2，对卡顿信息进行统计，得到与当前卡顿识别参数匹配的卡顿统计结果；

S3，在卡顿统计结果与测试条件中的一组阈值相匹配的情况下，确定当前卡顿识别参数达到测试条件，其中，一组阈值包括：准确率阈值、召回率阈值；

S4，在卡顿统计结果与一组阈值中的至少一个阈值不匹配的情况下，确定当前卡顿识别参数尚未达到测试条件，调整当前卡顿识别参数，得到调整后的卡顿识别参数。

可选地，在本实施例中，比对卡顿统计结果与测试条件中的一组阈值包括：比对卡顿统计结果统计出的准确率与准确率阈值，和/或，比对卡顿统计结果统计出的召回率与召回率阈值。

具体结合图9所示示例进行说明：假设对游戏A到游戏D分别进行了连续卡顿测试，得到的卡顿统计结果如图9中表格所示。其中，以游戏A为例，其卡顿识别参数为帧耗时为例，如图9所示“一般阈值(ms)”为配置的帧耗时的阈值。假设在将卡顿识别参数(帧耗时)配置为220ms，统计得到准确率为84.38％，但并未统计召回率；在将卡顿识别参数(帧耗时)配置为230ms，统计得到准确率为90.13％，但召回率为92.13％；在将卡顿识别参数(帧耗时)配置为240ms，统计得到准确率为93.33％，但召回率为82.08％。

假设预先为该游戏A配置的准确率阈值为85％，召回率阈值为80％，则在比对上述测试序列后可得到：在帧耗时为240ms时，确定达到测试条件。然后将当前卡顿识别参数(帧耗时240ms)作为游戏A在连续卡顿测试中的目标卡顿识别参数。对应的，游戏B将帧耗时270ms作为游戏A在连续卡顿测试中的目标卡顿识别参数；游戏C将帧耗时230ms作为在连续卡顿测试中的目标卡顿识别参数；游戏D将帧耗时250ms作为在连续卡顿测试中的目标卡顿识别参数。

其中，测试过程可以包括但不限于：

1)在卡顿统计结果指示当前卡顿识别参数对应的准确率指示参数小于准确率阈值的情况下，则确定当前卡顿识别参数尚未达到测试条件，并控制当前卡顿识别参数在目标区间内按照第一步长增加，得到调整后的卡顿识别参数；

2)在卡顿统计结果指示当前卡顿识别参数对应的准确率指示参数大于等于准确率阈值，但卡顿统计结果指示当前卡顿识别参数对应的召回率指示参数小于召回率阈值的情况下，则确定当前卡顿识别参数尚未达到测试条件，并控制当前卡顿识别在目标区间内按照第二步长减小，得到调整后的卡顿识别参数。

3)在卡顿统计结果指示当前卡顿识别参数对应的准确率指示参数大于等于准确率阈值，且卡顿统计结果指示当前卡顿识别参数对应的召回率指示参数大于等于召回率阈值的情况下，确定当前卡顿识别参数达到测试条件。

也就是说，在本实施例中，在确定需要对目标人机交互应用的准确率和召回率都要测试的情况下，若确定未达到测试条件中关于准确率的准确率阈值的情况下，则在预设值(首次配置的参考值)的基础上，按照第一步长增加，得到正类点继续进行测试；若确定未达到测试条件中关于召回率的召回率阈值的情况下，则在预设值(首次配置的参考值)的基础上，按照第二步长减小，得到负类点继续进行测试。其中，在本实施例中，上述第一步长和第二步长可以根据不同场景设置为不同取值，或相同取值，本实施例中对此不作任何限定。

例如，如图10所示，假设第一步长和第二步长均为5，在开始测试后，可以基于预设值进行测试。若先测试准确率，则可以基于预设值增加，假设在第一数值已达到准确率阈值的情况下，则可以基于第一数值减小，以确定达到召回率阈值的卡顿识别参数。

通过本申请提供的实施例，

作为一种可选的方案，在卡顿测试工具应用中触发参数测试请求包括：

S1，在卡顿测试工具应用中确定出目标人机交互应用的应用标识；

S2，跳转至目标人机交互应用的人机交互界面，其中，人机交互界面中将显示有卡顿类型配置界面；

S3，通过对卡顿类型配置界面的配置操作，生成参数测试请求。

具体结合图11-12所示示例进行说明：

在终端设备中打开卡顿测试工具应用，并选择确定【游戏A】的卡顿识别参数。启动游戏A的应用客户端，跳转至游戏A的人机交互界面，如图12所示背景界面为游戏A的游戏场景中的人机交互界面，如图12所示粗线框中界面为卡顿类型配置界面，用于选择测试类型。如图12所示，本示例将对游戏A中毛刺卡顿的卡顿识别参数进行确定，其中，测试条件需要满足配置的准确率阈值，测试参数可以包括但不限于：帧耗时的阈值为100ms，频率为5s。

在完成配置后，开始采集游戏A在运行过程中产生的性能数据。进一步，打开测试结果中的链接(如web网址)，则将看到测试结果，如图11所示，测试时长为15分钟20秒(可以用15m20s表示)，检测到的卡顿次数为20次。进一步，点击【测试记录】可以获取到更加具体的测试过程数据，以确定与该游戏A相匹配的用于识别毛刺卡顿的目标卡顿识别参数。

通过本申请提供的实施例，通过预先对卡顿类型进行配置，以设置卡顿识别参数的参考值，从而可以实现将该参考值设置在预定区间内，以减少在动态测试过程中对卡顿识别参数的调整次数，达到简化测试过程，提高测试效率的效果。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述卡顿识别参数确定方法的卡顿识别参数确定装置。如图13所示，该装置包括：

1)触发单元1302，在卡顿测试工具应用中触发参数测试请求，其中，参数测试请求用于请求在目标人机交互应用中测试目标卡顿类型的的卡顿识别参数；

2)测试单元1304，用于响应参数测试请求，在目标人机交互应用的运行过程中，对目标卡顿类型的卡顿识别参数进行动态测试；

3)确定单元1306，用于在动态测试过程中的当前测试结果指示已达到为目标人机交互应用配置的测试条件的情况下，将与当前测试结果的匹配的卡顿识别参数确定为目标卡顿识别参数，其中，目标卡顿识别参数将用于在目标人机交互应用的卡顿测试中识别目标卡顿类型。

可选地，在本实施例中，上述卡顿识别参数确定装置可以但不限于应用于对人机交互应用的卡顿测试过程中，如在确定与目标人机交互应用相适配的目标卡顿识别参数后，以利用该目标卡顿识别参数来对目标人机交互应用进行针对性的卡顿测试，以准确地识别出对应的卡顿类型，提高卡顿测试的准确性。其中，上述人交互应用可以包括但不限于游戏应用，如多人在线战术竞技游戏(Multiplayer Online Battle Arena简称为MOBA)或者为单人游戏(Single-Player Game简称为SPG)。需要说明的是，上述游戏应用可以包括但不限于以下至少之一：二维(Two Dimension，简称2D)游戏应用、三维(Three Dimension，简称3D)游戏应用、虚拟现实(Virtual Reality，简称VR)游戏应用、增强现实(AugmentedReality，简称AR)游戏应用、混合现实(Mixed Reality，简称MR)游戏应用。以上只是一种示例，本实施例对此不作任何限定。

可选地，在本实施例中，上述卡顿识别参数用于在卡顿测试中识别卡顿类型，这里卡顿类型可以包括但不限于：毛刺卡顿、连续卡顿、持续卡顿，上述卡顿识别参数可以包括但不限于：用于识别不同卡顿类型的阈值，如帧耗时阈值，和卡顿次数阈值等。以下说明仅为示例，本申请不限于以下内容：

例如，1)以毛刺卡顿为例，在卡顿出现一次，且帧耗时达到一定阈值的情况下，即在某个时间点的帧耗时出现陡升，则确定在当前的人机交互应用中识别出毛刺卡顿，其中，上述帧耗时发生陡升变化前后的时间范围值t可以作为该毛刺卡顿的卡顿识别参数。2)以连续卡顿为例，在卡顿出现多次，且每次帧耗时均达到一定阈值的情况下，即在连续的N个帧内，出现毛刺卡顿的次数>2，则确定在当前的人机交互应用中识别出连续卡顿，其中，数值N和毛刺卡顿的次数可以作为该连续卡顿的卡顿识别参数。3)以持续卡顿为例，在卡顿出现后一直维持卡顿，即出现卡顿后，持续M帧以上的帧耗时都达到T，且不会回到不卡顿前的状态，则确定在当前的人机交互应用中识别出连续卡顿，其中，数值M和数值T可以作为该持续卡顿的卡顿识别参数。

可选地，在本实施例中，为目标人机交互应用配置的测试条件中可以包括但不限于以下至少一种阈值比对条件：准确率阈值、召回率阈值。其中，准确率阈值用于与动态测试过程中得到的准确率进行比对，用于反映准确性的判定能力，如正确的判定为正例，错误的判定为负例。而召回率阈值用于与动态测试过程中得到的召回率进行比对，用于反映被正确判定的正例占总的正例的比重。以上说明仅为示例，本申请不限于此。

具体实施例可以参考上述卡顿识别参数确定方法中所示示例，本示例中在此不再赘述。

作为一种可选的方案，测试单元1304包括：

1)第一生成模块，用于利用目标人机交互应用中的帧数据生成与目标卡顿类型匹配的目标测试模型，其中，目标测试模型中配置有初始卡顿识别参数；

2)处理模块，用于重复执行以下步骤，直至得到目标卡顿识别参数：

S1，运行包含目标测试模型的目标人机交互应用，得到当前测试结果，其中，目标测试模型中当前配置有当前卡顿识别参数；

S2，在当前测试结果指示当前卡顿识别参数未达到测试条件的情况下，调整当前卡顿识别参数，得到调整后的卡顿识别参数，并将调整后的卡顿识别参数作为当前卡顿识别参数；

S3，在当前测试结果指示当前卡顿识别参数达到测试条件的情况下，将当前卡顿识别参数确定为目标卡顿识别参数。

具体实施例可以参考上述卡顿识别参数确定方法中所示示例，本示例中在此不再赘述。

作为一种可选的方案，处理模块还包括：

S1，在运行包含目标测试模型的目标人机交互应用，得到当前测试结果之后，从当前测试结果中获取当前卡顿识别参数对应的卡顿信息，其中，卡顿信息中包括：卡顿次数、卡顿时延；

S2，对卡顿信息进行统计，得到与当前卡顿识别参数匹配的卡顿统计结果；

S3，在卡顿统计结果与测试条件中的一组阈值相匹配的情况下，确定当前卡顿识别参数达到测试条件，其中，一组阈值包括：准确率阈值、召回率阈值；

S3，在卡顿统计结果与一组阈值中的至少一个阈值不匹配的情况下，确定当前卡顿识别参数尚未达到测试条件，调整当前卡顿识别参数，得到调整后的卡顿识别参数。

具体实施例可以参考上述卡顿识别参数确定方法中所示示例，本示例中在此不再赘述。

作为一种可选的方案，处理模块通过以下步骤实现确定当前卡顿识别参数尚未达到测试条件：

具体实施例可以参考上述卡顿识别参数确定方法中所示示例，本示例中在此不再赘述。

S1，在卡顿统计结果指示当前卡顿识别参数对应的准确率指示参数小于准确率阈值的情况下，则确定当前卡顿识别参数尚未达到测试条件，并控制当前卡顿识别参数在目标区间内按照第一步长增加，得到调整后的卡顿识别参数；

S2，在卡顿统计结果指示当前卡顿识别参数对应的准确率指示参数大于等于准确率阈值，但卡顿统计结果指示当前卡顿识别参数对应的召回率指示参数小于召回率阈值的情况下，则确定当前卡顿识别参数尚未达到测试条件，并控制当前卡顿识别在目标区间内按照第二步长减小，得到调整后的卡顿识别参数。

具体实施例可以参考上述卡顿识别参数确定方法中所示示例，本示例中在此不再赘述。

作为一种可选的方案，确定单元1306包括：

1)第一确定模块，用于在卡顿统计结果指示当前卡顿识别参数对应的准确率指示参数大于等于准确率阈值，且卡顿统计结果指示当前卡顿识别参数对应的召回率指示参数大于等于召回率阈值的情况下，确定当前卡顿识别参数达到测试条件。

具体实施例可以参考上述卡顿识别参数确定方法中所示示例，本示例中在此不再赘述。

作为一种可选的方案，触发单元1302包括：

1)第二确定模块，用于在卡顿测试工具应用中确定出目标人机交互应用的应用标识；

2)跳转模块，用于跳转至目标人机交互应用的人机交互界面，其中，人机交互界面中将显示有卡顿类型配置界面；

3)第二生成模块，用于通过对卡顿类型配置界面的配置操作，生成参数测试请求。

具体实施例可以参考上述卡顿识别参数确定方法中所示示例，本示例中在此不再赘述。

根据本发明实施例的又一个方面，还提供了一种用于实施上述卡顿识别参数确定方法的电子装置，如图14所示，该电子装置包括存储器1402和处理器1404，该存储器1402中存储有计算机程序，该处理器1404被设置为通过计算机程序执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述电子装置可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S1，在卡顿测试工具应用中触发参数测试请求，其中，参数测试请求用于请求在目标人机交互应用中测试目标卡顿类型的的卡顿识别参数；

S2，响应参数测试请求，在目标人机交互应用的运行过程中，对目标卡顿类型的卡顿识别参数进行动态测试；

S3，在动态测试过程中的当前测试结果指示已达到为目标人机交互应用配置的测试条件的情况下，将与当前测试结果的匹配的卡顿识别参数确定为目标卡顿识别参数，其中，目标卡顿识别参数将用于在目标人机交互应用的卡顿测试中识别目标卡顿类型。

可选地，本领域普通技术人员可以理解，图14所示的结构仅为示意，电子装置也可以是智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(Mobile Internet Devices，MID)、PAD等终端设备。图14其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，电子装置还可包括比图14中所示更多或者更少的组件(如网络接口等)，或者具有与图14所示不同的配置。

其中，存储器1402可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的卡顿识别参数确定方法和装置对应的程序指令/模块，处理器1404通过运行存储在存储器1402内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的卡顿识别参数确定方法。存储器1402可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器1402可进一步包括相对于处理器1404远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。其中，存储器1402具体可以但不限于用于存储卡顿识别参数等信息。作为一种示例，如图14所示，上述存储器1402中可以但不限于包括上述卡顿识别参数确定装置中的触发单元1302、测试单元1304及确定单元1306。此外，还可以包括但不限于上述卡顿识别参数确定装置中的其他模块单元，本示例中不再赘述。

可选地，上述的传输装置1406用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括有线网络及无线网络。在一个实例中，传输装置1406包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过网线与其他网络设备与路由器相连从而可与互联网或局域网进行通讯。在一个实例中，传输装置1406为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

此外，上述电子装置还包括：显示器1408，用于显示上述当前测试结果及卡顿识别参数；和连接总线1410，用于连接上述电子装置中的各个模块部件。

根据本发明的实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述计算机可读的存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：

S1，在卡顿测试工具应用中触发参数测试请求，其中，参数测试请求用于请求在目标人机交互应用中测试目标卡顿类型的的卡顿识别参数；

S2，响应参数测试请求，在目标人机交互应用的运行过程中，对目标卡顿类型的卡顿识别参数进行动态测试；

S3，在动态测试过程中的当前测试结果指示已达到为目标人机交互应用配置的测试条件的情况下，将与当前测试结果的匹配的卡顿识别参数确定为目标卡顿识别参数，其中，目标卡顿识别参数将用于在目标人机交互应用的卡顿测试中识别目标卡顿类型。

可选地，在本实施例中，本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取器(Random Access Memory，RAM)、磁盘或光盘等。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

上述实施例中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (14)

1.一种卡顿识别参数确定方法，其特征在于，包括：

在卡顿测试工具应用中触发参数测试请求，其中，所述参数测试请求用于请求在目标人机交互应用中测试目标卡顿类型的的卡顿识别参数；

响应所述参数测试请求，在所述目标人机交互应用的运行过程中，对所述目标卡顿类型的卡顿识别参数进行动态测试；

在所述动态测试过程中的当前测试结果指示已达到为所述目标人机交互应用配置的测试条件的情况下，将与所述当前测试结果的匹配的卡顿识别参数确定为目标卡顿识别参数，其中，所述目标卡顿识别参数将用于在所述目标人机交互应用的卡顿测试中识别所述目标卡顿类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标人机交互应用的运行过程中，对所述目标卡顿类型的卡顿识别参数进行动态测试包括：

利用所述目标人机交互应用中的帧数据生成与所述目标卡顿类型匹配的目标测试模型，其中，所述目标测试模型中配置有初始卡顿识别参数；

重复执行以下步骤，直至得到所述目标卡顿识别参数：

运行包含所述目标测试模型的所述目标人机交互应用，得到所述当前测试结果，其中，所述目标测试模型中当前配置有当前卡顿识别参数；

在所述当前测试结果指示所述当前卡顿识别参数未达到所述测试条件的情况下，调整所述当前卡顿识别参数，得到调整后的卡顿识别参数，并将所述调整后的卡顿识别参数作为所述当前卡顿识别参数；

在所述当前测试结果指示所述当前卡顿识别参数达到所述测试条件的情况下，将所述当前卡顿识别参数确定为所述目标卡顿识别参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述运行包含所述目标测试模型的所述目标人机交互应用，得到所述当前测试结果之后，还包括：

从所述当前测试结果中获取所述当前卡顿识别参数对应的卡顿信息，其中，所述卡顿信息中包括：卡顿次数、卡顿时延；

对所述卡顿信息进行统计，得到与所述当前卡顿识别参数匹配的卡顿统计结果；

在所述卡顿统计结果与所述测试条件中的一组阈值相匹配的情况下，确定所述当前卡顿识别参数达到所述测试条件，其中，所述一组阈值包括：准确率阈值、召回率阈值；

在所述卡顿统计结果与所述一组阈值中的至少一个阈值不匹配的情况下，确定所述当前卡顿识别参数尚未达到所述测试条件，调整所述当前卡顿识别参数，得到调整后的卡顿识别参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述当前卡顿识别参数尚未达到所述测试条件包括：

在所述卡顿统计结果指示所述当前卡顿识别参数对应的准确率指示参数小于所述准确率阈值的情况下，则确定所述当前卡顿识别参数尚未达到所述测试条件，并控制所述当前卡顿识别参数在目标区间内按照第一步长增加，得到所述调整后的卡顿识别参数；

在所述卡顿统计结果指示所述当前卡顿识别参数对应的所述准确率指示参数大于等于所述准确率阈值，但所述卡顿统计结果指示所述当前卡顿识别参数对应的召回率指示参数小于所述召回率阈值的情况下，则确定所述当前卡顿识别参数尚未达到所述测试条件，并控制所述当前卡顿识别在所述目标区间内按照第二步长减小，得到所述调整后的卡顿识别参数。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述当前卡顿识别参数达到所述测试条件包括：

在所述卡顿统计结果指示所述当前卡顿识别参数对应的所述准确率指示参数大于等于所述准确率阈值，且所述卡顿统计结果指示所述当前卡顿识别参数对应的召回率指示参数大于等于所述召回率阈值的情况下，确定所述当前卡顿识别参数达到所述测试条件。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述在卡顿测试工具应用中触发参数测试请求包括：

在所述卡顿测试工具应用中确定出所述目标人机交互应用的应用标识；

跳转至所述目标人机交互应用的人机交互界面，其中，所述人机交互界面中将显示有卡顿类型配置界面；

通过对所述卡顿类型配置界面的配置操作，生成所述参数测试请求。

7.一种卡顿识别参数确定装置，其特征在于，包括：

触发单元，在卡顿测试工具应用中触发参数测试请求，其中，所述参数测试请求用于请求在目标人机交互应用中测试目标卡顿类型的的卡顿识别参数；

测试单元，用于响应所述参数测试请求，在所述目标人机交互应用的运行过程中，对所述目标卡顿类型的卡顿识别参数进行动态测试；

确定单元，用于在所述动态测试过程中的当前测试结果指示已达到为所述目标人机交互应用配置的测试条件的情况下，将与所述当前测试结果的匹配的卡顿识别参数确定为目标卡顿识别参数，其中，所述目标卡顿识别参数将用于在所述目标人机交互应用的卡顿测试中识别所述目标卡顿类型。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述测试单元包括：

第一生成模块，用于利用所述目标人机交互应用中的帧数据生成与所述目标卡顿类型匹配的目标测试模型，其中，所述目标测试模型中配置有初始卡顿识别参数；

处理模块，用于重复执行以下步骤，直至得到所述目标卡顿识别参数：

运行包含所述目标测试模型的所述目标人机交互应用，得到所述当前测试结果，其中，所述目标测试模型中当前配置有当前卡顿识别参数；

在所述当前测试结果指示所述当前卡顿识别参数未达到所述测试条件的情况下，调整所述当前卡顿识别参数，得到调整后的卡顿识别参数，并将所述调整后的卡顿识别参数作为所述当前卡顿识别参数；

在所述当前测试结果指示所述当前卡顿识别参数达到所述测试条件的情况下，将所述当前卡顿识别参数确定为所述目标卡顿识别参数。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述处理模块还包括：

在所述运行包含所述目标测试模型的所述目标人机交互应用，得到所述当前测试结果之后，从所述当前测试结果中获取所述当前卡顿识别参数对应的卡顿信息，其中，所述卡顿信息中包括：卡顿次数、卡顿时延；

对所述卡顿信息进行统计，得到与所述当前卡顿识别参数匹配的卡顿统计结果；

在所述卡顿统计结果与所述测试条件中的一组阈值相匹配的情况下，确定所述当前卡顿识别参数达到所述测试条件，其中，所述一组阈值包括：准确率阈值、召回率阈值；

在所述卡顿统计结果与所述一组阈值中的至少一个阈值不匹配的情况下，确定所述当前卡顿识别参数尚未达到所述测试条件，调整所述当前卡顿识别参数，得到调整后的卡顿识别参数。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述处理模块通过以下步骤实现所述确定所述当前卡顿识别参数尚未达到所述测试条件：

在所述卡顿统计结果指示所述当前卡顿识别参数对应的准确率指示参数小于所述准确率阈值的情况下，则确定所述当前卡顿识别参数尚未达到所述测试条件，并控制所述当前卡顿识别参数在目标区间内按照第一步长增加，得到所述调整后的卡顿识别参数；

在所述卡顿统计结果指示所述当前卡顿识别参数对应的所述准确率指示参数大于等于所述准确率阈值，但所述卡顿统计结果指示所述当前卡顿识别参数对应的召回率指示参数小于所述召回率阈值的情况下，则确定所述当前卡顿识别参数尚未达到所述测试条件，并控制所述当前卡顿识别在所述目标区间内按照第二步长减小，得到所述调整后的卡顿识别参数。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定单元包括：

第一确定模块，用于在所述卡顿统计结果指示所述当前卡顿识别参数对应的所述准确率指示参数大于等于所述准确率阈值，且所述卡顿统计结果指示所述当前卡顿识别参数对应的召回率指示参数大于等于所述召回率阈值的情况下，确定所述当前卡顿识别参数达到所述测试条件。

12.根据权利要求7至11中任一项所述的装置，其特征在于，所述触发单元包括：

第二确定模块，用于在所述卡顿测试工具应用中确定出所述目标人机交互应用的应用标识；

跳转模块，用于跳转至所述目标人机交互应用的人机交互界面，其中，所述人机交互界面中将显示有卡顿类型配置界面；

第二生成模块，用于通过对所述卡顿类型配置界面的配置操作，生成所述参数测试请求。

13.一种计算机可读的存储介质，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述权利要求1至6任一项中所述的方法。

14.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至6任一项中所述的方法。

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