[發(fā)明專利]一種基于算法的靜態(tài)比對(duì)測(cè)試方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010535029.5
• 申請(qǐng)日: 2020-06-12
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111625470A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-09-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃曉微;陳金棟
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 杭州當(dāng)虹科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F11/36
• 分類號(hào): G06F11/36
• 代理公司: 杭州橙知果專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33261
• 代理人: 賀龍萍

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于算法的靜態(tài)比對(duì)測(cè)試方法。它具體包括如下步驟：待測(cè)試數(shù)據(jù)源：在啟用算法比對(duì)前，將需要被比對(duì)的數(shù)據(jù)采集統(tǒng)計(jì)在txt文件中；可測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)CSV數(shù)據(jù)：對(duì)采集到的txt文件，有固定的數(shù)據(jù)格式，通過(guò)字典解析，將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換生成CSV；標(biāo)定數(shù)據(jù)：對(duì)需要對(duì)比的測(cè)試數(shù)據(jù)，記錄每張圖片的屬性，這個(gè)屬性是肉眼識(shí)別的真實(shí)人體特征；測(cè)試報(bào)告：在分析轉(zhuǎn)換生成的CSV和標(biāo)定數(shù)據(jù)，設(shè)置需要比對(duì)的屬性，得到與標(biāo)定數(shù)據(jù)不一致被自動(dòng)挑出，自動(dòng)統(tǒng)計(jì)比對(duì)結(jié)果本發(fā)明的有益效果是：自動(dòng)比對(duì)，無(wú)需人工參與計(jì)算，無(wú)需大量時(shí)間，不耽誤研發(fā)的進(jìn)度，可以明顯節(jié)約人力和時(shí)間，降低研發(fā)成本，提高時(shí)效和準(zhǔn)確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖片處理相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種基于算法的靜態(tài)比對(duì)測(cè)試方法。

背景技術(shù)

在人工智能方面，研發(fā)部門是對(duì)檢查到的人體或者人臉屬性的準(zhǔn)確度不斷優(yōu)化的過(guò)程，及時(shí)發(fā)現(xiàn)性別，眼鏡，衣著，攜帶物，姿態(tài)等人體屬性的準(zhǔn)確度，對(duì)研發(fā)部門至關(guān)重要。對(duì)于測(cè)試人員來(lái)說(shuō)，由于人工統(tǒng)計(jì)是對(duì)算法給出的每張圖片的每個(gè)屬性和自己標(biāo)定圖片的屬性一條一條比對(duì)的過(guò)程，如果有上千張圖片需要比對(duì)，同時(shí)每張圖片有數(shù)十個(gè)屬性時(shí)，就需要投入大量的人力和時(shí)間，給測(cè)試部門帶來(lái)極大資源占用，同時(shí)每次測(cè)試結(jié)果都會(huì)有誤差。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明是為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在上述的不足，提供了一種節(jié)約人力和時(shí)間的基于算法的靜態(tài)比對(duì)測(cè)試方法。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

一種基于算法的靜態(tài)比對(duì)測(cè)試方法，具體包括如下步驟：

(1)待測(cè)試數(shù)據(jù)源：在啟用算法比對(duì)前，將需要被比對(duì)的數(shù)據(jù)采集統(tǒng)計(jì)在txt文件中；

(2)可測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)CSV數(shù)據(jù)：對(duì)采集到的txt文件，有固定的數(shù)據(jù)格式，通過(guò)字典解析，將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換生成CSV；

(3)標(biāo)定數(shù)據(jù)：對(duì)需要對(duì)比的測(cè)試數(shù)據(jù)，記錄每張圖片的屬性，這個(gè)屬性是肉眼識(shí)別的真實(shí)人體特征；

(4)測(cè)試報(bào)告：在分析轉(zhuǎn)換生成的CSV和標(biāo)定數(shù)據(jù)，設(shè)置需要比對(duì)的屬性，那么所有需要比對(duì)的屬性都會(huì)被復(fù)制到測(cè)試報(bào)告中，再通過(guò)比對(duì)的參數(shù)屬性設(shè)置將不需要比對(duì)的屬性過(guò)濾處理，得到與標(biāo)定數(shù)據(jù)不一致被自動(dòng)挑出，自動(dòng)統(tǒng)計(jì)比對(duì)結(jié)果。

本發(fā)明涉及當(dāng)研發(fā)部門提供大量物體屬性的圖片后，自動(dòng)和標(biāo)定的數(shù)據(jù)比對(duì)，并輸出誤差比和統(tǒng)計(jì)結(jié)果的一種新方法。通過(guò)本發(fā)明的方式對(duì)算法輸出的結(jié)果和人工標(biāo)定結(jié)果自動(dòng)比對(duì)，無(wú)需人工參與計(jì)算，無(wú)需大量時(shí)間，不耽誤研發(fā)的進(jìn)度，可以明顯節(jié)約人力和時(shí)間，降低研發(fā)成本，提高時(shí)效和準(zhǔn)確度。

作為優(yōu)選，在步驟(1)中，采集的數(shù)據(jù)是指算法定義每張圖片的屬性特征，包括每張圖片的ID、性別、是否戴眼鏡、是否戴帽子、是否背單肩包、斜挎包、雙肩包、手提包、是否有手持物品、上身顏色、上身風(fēng)格、下身顏色、下身風(fēng)格、發(fā)型、是否撐傘屬性。

作為優(yōu)選，在步驟(2)中，CSV數(shù)據(jù)以純文本形式存儲(chǔ)表格數(shù)據(jù)，每一行表示一張圖片的屬性。

作為優(yōu)選，在步驟(3)中，每張圖片都含有自己的ID且ID唯一，用于以后跟CSV比對(duì)的標(biāo)準(zhǔn)，避免相關(guān)人員重復(fù)工作。

作為優(yōu)選，在步驟(4)中，具體操作方法為：可測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)CSV數(shù)據(jù)和標(biāo)定數(shù)據(jù)是來(lái)自同一個(gè)測(cè)試集合，集合中比對(duì)的兩個(gè)圖片ID要一一對(duì)應(yīng)，兩個(gè)相同ID的所有屬性一一比對(duì)，當(dāng)屬性比對(duì)結(jié)果不一致，被自動(dòng)挑出，再自動(dòng)輸出算法給的屬性；當(dāng)比對(duì)結(jié)果一致就不輸出屬性；當(dāng)所有ID的所有屬性比對(duì)結(jié)束后，自動(dòng)統(tǒng)計(jì)每個(gè)ID比對(duì)不一致的數(shù)量和每個(gè)屬性各自比對(duì)不一致的數(shù)量，等所有比對(duì)都結(jié)束后，所有需要比對(duì)的ID都會(huì)被復(fù)制到測(cè)試報(bào)告中，參與比對(duì)的前提是可測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)CSV數(shù)據(jù)和標(biāo)定數(shù)據(jù)ID一致，如果兩者的ID不一致，那么這些ID的屬性也將過(guò)濾處理，不參與計(jì)算。