[發明專利]軟件應用的測試方法、裝置、處理器及電子裝置

有效

• 申請號: 201811203791.2
• 申請日: 2018-10-16
• 公開（公告）號: CN109408384B
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發明（設計）人: 汪承佳;黃煒恒;楊敘
• 申請（專利權）人: 網易（杭州）網絡有限公司
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36;G06F3/04845;G06F3/0488;G06V10/74
• 代理公司: 北京博浩百睿知識產權代理有限責任公司 11134
• 代理人: 褚敏;宮傳芝

1.一種軟件應用的測試方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取第一場景截圖，第一場景截圖是通過響應于圖形用戶界面接收到的當前觸控操作，對游戲場景進行截圖處理而得到所述當前觸控操作對應的截圖；

將所述第一場景截圖與上一次觸控操作對應的第二場景截圖進行相似度比較，得到比較結果，其中，所述比較結果用于確定所述上一次觸控操作的有效性；

對所述第一場景截圖進行識別，得到識別結果，其中，所述識別結果用于表示所述第一場景截圖內包含的游戲元素信息，所述游戲元素信息至少包括：每個游戲元素的類型和位置；

根據所述識別結果和所述比較結果，確定待執行的觸控操作，以持續執行對所述軟件應用的測試；

其中，根據所述識別結果和所述比較結果，確定所述待執行的觸控操作包括：為所述第一場景截圖中的每個游戲元素分別賦予初始權重；根據歷史操作記錄查找與每個游戲元素之間的距離在預設范圍內多個觸控位置，并根據所述多個觸控位置的數量對所述初始權重進行更新；根據每個游戲元素對應的更新后權重以及預設隨機觸控操作對應的權重計算權重取值范圍；從所述權重取值范圍隨機選取權重值，并將所述權重值對應的游戲元素設置為所述待執行的觸控操作的操作對象。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在對所述游戲場景進行截圖處理之前，還包括：

根據操作系統類型，調用對應的調試工具安裝并運行所述軟件應用。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述第一場景截圖與所述第二場景截圖進行相似度比較，得到所述比較結果包括：

采用圖片結構相似性算法針對所述第一場景截圖與所述第二場景截圖在視覺上的相似度進行評估，得到第一評估結果；

采用圖像峰值信噪比算法對所述第一場景截圖與所述第二場景截圖之間的圖像相對距離進行評估，得到第二評估結果；

采用基于人視覺優化的圖像峰值信噪比算法對所述第一場景截圖與所述第二場景截圖進行分塊的余弦變換，得到第三評估結果；

采用視覺信號保真度評估算法對所述第一場景截圖與所述第二場景截圖在視覺觀察下的差異進行評估，得到第四評估結果；

通過對所述第一評估結果、所述第二評估結果、所述第三評估結果以及所述第四評估結果進行加權平方平均計算，獲取所述比較結果。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述第一場景截圖進行識別，得到所述識別結果包括：

調用預設神經網絡模型對所述第一場景截圖進行識別，得到所述第一場景截圖內包含的每個游戲元素的類型、位置和置信度，其中，所述預設神經網絡模型中各個神經元對應的網絡權重通過預先訓練得到。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，在調用預設神經網絡模型對所述第一場景截圖進行識別之前，還包括：

獲取初始視覺物體數據集；

按照預設比例將所述初始視覺物體數據集劃分為訓練數據和測試數據；

采用所述訓練數據對初始神經網絡模型進行訓練，以及采用所述測試數據對初始神經網絡模型進行測試，得到所述預設神經網絡模型。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，獲取所述初始視覺物體數據集包括：

對預設數量圖片中每張圖片所包含的游戲元素進行標記，得到每張圖片中包含的每個游戲元素的對角線坐標，其中，所述預設數量圖片與所述軟件應用相關聯；

將所述對角線坐標轉化為相對坐標，并將相對坐標的數據格式調整為視覺物體數據集格式，得到所述初始視覺物體數據集。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，在根據所述識別結果和所述比較結果，確定所述待執行的觸控操作之后，還包括：

采用所述預設神經網絡模型對新游戲應用進行檢測，得到初始數據集；

對所述初始數據集進行修正，并根據修正后的數據集生成待使用的視覺物體數據集；

采用所述待使用的視覺物體數據集對所述預設神經網絡模型進行訓練，得到更新后的預設神經網絡模型。