[发明专利]屏幕检测方法、装置、计算机设备及可读存储介质

说明书

本申请涉及一种屏幕检测方法、装置、计算机设备及可读存储介质。该方法包括：获取当前监测到的目标设备的检测屏幕图像，通过多种不同窗口规格对检测屏幕图像进行划分得到多个检测图像块，基于多个检测图像块与模板屏幕图像中多个模板图像块进行相关性处理，确定检测屏幕图像的异常检测结果。采用上述方法考虑了图像像素级，通过不同窗口规格对检测屏幕图像进行划分得到检测屏幕图像中更小的检测图像块，并通过更小的检测图像块与模板屏幕图像中的模板图像块来实现屏幕检测，从而能够提高BMC的显示界面上显示的屏幕图像中是否存在异常缺陷的准确性，进一步还可以提高BMC的显示界面上显示的屏幕图像中是否存在花屏缺陷的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种屏幕检测方法、装置、计算机设备及可读存储介质。

背景技术

服务器基板管理控制器(Baseboard Management Controller，BMC)支持的控制台显示切换(Keyboard Video Mouse，KVM)功能具有压力测试和性能测试的作用，可实现在本地电脑端远程访问计算机设备，如个人电脑、服务器或其它电子设备等等，BMC的该功能被启动后就可在的显示器中查看远程计算机设备的桌面。其中，KVM在进行压力测试时显示的测试结果可能会出现花屏缺陷。

相关技术中，主要通过深度学习算法对服务器BMC输出的KVM图像进行目标检测，根据目标检测结果确定KVM图像中是否存在花屏缺陷。但是，采用相关技术会导致花屏缺陷检测结果不准确。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种屏幕检测方法、装置、计算机设备及可读存储介质，能够提高花屏缺陷检测结果的准确性。

第一方面，本申请提供了一种屏幕检测方法，该方法包括：

获取当前监测到的目标设备的检测屏幕图像；

通过多种不同窗口规格对检测屏幕图像进行划分，得到多个检测图像块；

基于多个检测图像块与模板屏幕图像中多个模板图像块进行相关性处理，确定检测屏幕图像的异常检测结果；模板屏幕图像为目标设备的无异常屏幕的图像。

本申请实施例提供的屏幕检测方法可以获取当前监测到的目标设备的检测屏幕图像，通过多种不同窗口规格对检测屏幕图像进行划分，得到多个检测图像块，基于多个检测图像块与模板屏幕图像中多个模板图像块进行相关性处理，确定检测屏幕图像的异常检测结果；该方法考虑了图像像素级，通过不同窗口规格对检测屏幕图像进行划分得到检测屏幕图像中更小的检测图像块，并通过更小的检测图像块与模板屏幕图像中的模板图像块来实现屏幕检测，从而不仅能够提高BMC的显示界面上显示的屏幕图像中是否存在异常缺陷的准确性，还能够提高BMC的显示界面上显示的屏幕图像中是否存在花屏缺陷的准确性，进而提高了BMC的KVM的检测性能，并且基于屏幕检测结果能够及时、快速地对BMC出现的故障问题进行解决，避免影响BMC的正常使用；同时，该方法不需要人工参与屏幕检测，从而还可以节省屏幕检测处理的人力资源成本，并且能够避免人工参与误差，提高屏幕检测处理结果的准确性，还有，该方法不需要人工参与处理，从而可以对大尺寸的检测屏幕图像进行屏幕检测，使得屏幕检测处理的灵活性增大；另外，该方法通过一套计算机处理算法实现屏幕检测，避免采用深度学习网络来实现屏幕检测，从而还可以节省深度学习网络的训练时间以及应用时加载深度学习网络的时间，进而能够提高屏幕检测的效率，缩短屏幕检测的时长。

在其中一个实施例中，多种不同窗口规格包括第一窗口规格和第二窗口规格；通过多种不同窗口规格对检测屏幕图像进行划分，得到多个检测图像块，包括：

根据第一窗口规格，对检测屏幕图像进行划分，得到多个待检测图像；待检测图像的尺寸与模板屏幕图像的尺寸相同；

从多个待检测图像中获取满足预设检测条件的目标检测图像；预设检测条件为待检测图像与模板屏幕图像之间的相似度最大的待检测图像；