一种基于人工智能的前端性能问题检测方法

摘要

本发明涉及人工智能信息技术领域，具体的讲是一种基于人工智能的前端性能问题检测方法，采集前端网站运行时参数的时序数据；将采集到的时序数据转化成多元参数时序图，并进行图片标注；将标注后的多元参数时序图输入深度学习模型，进行异常目标检测模型训练，得出处理结论；将处理结论进行融合后，根据性能问题知识库和问题推理单元的推理规则，输出性能问题结论，本发明与现有技术相比，能够针对前端网站运行时采集的相关参数(如FPS、CPU、Network等等)时序图，根据算法模型，检测出参数问题区域，并提出问题原因及可能的优化实践。