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龙图腾网获悉南京争锋信息科技有限公司申请的专利基于深度神经网络与分布式计算的APP响应时间分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120091126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510572269.5，技术领域涉及：H04N17/00；该发明授权基于深度神经网络与分布式计算的APP响应时间分析方法是由陈金鹏;耿宜龙;阮峰;张文鹏设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络与分布式计算的APP响应时间分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度神经网络与分布式计算的APP响应时间分析方法，属于软件测试技术领域。该方法通过录制APP页面加载视频，利用分布式CPU服务器对视频进行逐帧拆分与预处理，生成推理数据；中心GPU服务器基于训练好的深度网络模型进行推理，判断每帧状态，并通过分布式后处理机制确定页面加载的精确起始与结束帧，准确计算用户感知的加载时间。本发明不仅精准反映用户感知的加载时间，适用于跨平台竞品分析；还通过智能分布式计算优化资源利用，大幅缩短大规模视频处理时长，同时引入自动化决策机制降低人工干预成本，实现全自动高效性能测试与分析。

本发明授权基于深度神经网络与分布式计算的APP响应时间分析方法在权利要求书中公布了：1.基于深度神经网络与分布式计算的APP响应时间分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 录制APP页面加载的视频并上传至文件服务器； 利用分布式CPU服务器从文件服务器中获取视频，将视频拆分为逐帧图片，并对图片进行预处理，生成用于分类模型推理的数据格式文件，将该数据格式文件上传至文件服务器； 获取每一帧图像的到达时间戳信息，将到达时间戳信息与对应的图像数据相关联；将关联后的到达时间戳信息以结构化数据格式，存储至分布式CPU服务器的本地存储介质中； 利用中心GPU服务器接收APP响应时间的分析任务请求，从文件服务器中获取预处理后的数据格式文件，使用训练好的分类模型对该数据格式文件进行推理，将推理结果上传至各分布式CPU服务器； 利用分布式CPU服务器对接收的推理结果进行后处理，得到每个页面加载的起始帧和结束帧，计算页面加载时间，同时获取每个页面加载过程中的起始截图和结束截图； 利用中心GPU服务器汇总分布式CPU服务器的分析结果，将分析结果存入数据库，提供接口查询； 利用分布式CPU服务器对接收的推理结果进行后处理的步骤包括： 获取所有点击态的起始帧数和结束帧数，记为列表，表示第i个元组，列表中包括n个元组，每个元组记为，在每个元组中表示第i个点击态开始点击的帧数，表示第i个点击态释放点击的帧数； 依次遍历列表中的每个元组，获取当前点击态的结束帧和下一个点击态的开始帧之间不同状态帧计数，选择其中出现次数最大且至少出现3帧以上的加载态，将该加载态作为当前点击操作触发的加载态；如果没有找到，则跳过当前元组，遍历下一元组，找到后计算当前状态出现的起始帧数和结束帧数； 将所有空白加载态视为同一类，将加载态的开始帧重新设置为当前点击态的结束帧的下一帧； 总结所有加载态的起始帧数和结束帧数，使用时间戳信息文件查询起始帧和结束帧的到达时间，计算出实际的页面加载时间并获取每个页面开始加载和结束加载时的图片。

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