机器学习在APP启动耗时统计的应用

0、统计方案

应用启动耗时统计除了有通过代码来计算，还有一种方案就是通过录屏，然后查看视频，一帧一帧的人工识别启动帧和加载完成的帧，并且用时间戳相减，从而得到启动耗时时间。

这种方案如果多次人工识别就很繁琐，所以我们引入机器学习

1、机器学习自动识别过程

img

这是一个典型的图像识别，因此选择了SVM模型训练数据，通过有监督学习，建立图像和labal之间的对应关系。

框架选择方面，这是传统的机器学习，所以用的是Scikit-learn框架

img

2、准备训练数据

iOS的启动过程：

1. 启动前
2. 点击启动iCon
3. 默认LaunchScreen
4. 广告页
5. 首页出现
6. 首页加载完毕

将训练视频按帧分割，这里用的是cv2的库

生成几个阶段的文件夹，然后将分割好的图片放入对应的阶段

3、模型训练

减少数据大小，将图片缩小10倍，导入标签

用SVM训练，得到model

4、测试

将测试视频输入后按帧分割，进行识别，记录启动时和加载完成的时间戳，将时间戳一减便能得到启动时间

img