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基于深度排序学习的脚本录制动作参数获取方法
1
作者
王鹏宇
钱巨
《计算技术与自动化》
2025年第2期154-160,共7页
在GUI可视化测试脚本中一般将目标控件图像作为点击动作的参数。在单个摄像机录制环境下构建GUI可视化测试脚本时,存在点击动作的目标控件图像获取准确率低的问题。为此,提出了一种基于深度排序学习的点击动作参数获取方法。在本方法中...
在GUI可视化测试脚本中一般将目标控件图像作为点击动作的参数。在单个摄像机录制环境下构建GUI可视化测试脚本时,存在点击动作的目标控件图像获取准确率低的问题。为此,提出了一种基于深度排序学习的点击动作参数获取方法。在本方法中,利用计算机视觉技术来提取视频中指尖移动和屏幕变化等特征以获取更准确的用户与设备交互的触控区域,将该区域内包含的控件作为排序对象,使用深度排序学习算法对这些候选控件进行评分和排序,确保最符合预期的控件被选中作为点击目标控件。实验结果表明,使用该方法在单摄视频中获取点击动作参数具有较高的准确率。
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关键词
GUI测试
可视化脚本
目标控件定位
计算机视觉
深度学习
排序学习
在线阅读
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职称材料
基于机器视觉的Web应用页面元素识别及可视化脚本生成
被引量：
7
2
作者
李子东
姚怡飞
+1 位作者
王微微
赵瑞莲
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第11期65-75,共11页
为了给用户提供丰富的交互响应,Web应用的可视化元素越发复杂多样,传统基于DOM的测试已不能满足Web应用的测试新需求。新一代基于机器视觉的测试方法为Web应用复杂元素的测试提供了一种有效途径。目前,此类方法主要依赖于模版匹配技术识...
为了给用户提供丰富的交互响应,Web应用的可视化元素越发复杂多样,传统基于DOM的测试已不能满足Web应用的测试新需求。新一代基于机器视觉的测试方法为Web应用复杂元素的测试提供了一种有效途径。目前,此类方法主要依赖于模版匹配技术识别Web页面元素,以生成可视化测试脚本对Web应用进行测试。然而,页面元素外观的细微变化可导致模版匹配技术失效,从而无法识别Web页面元素,更无法生成可视化测试脚本。因此,如何提高基于机器视觉的Web页面元素识别的准确性,使其在复杂条件中仍然适用是一项具有挑战性的工作。基于深度学习的目标检测是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点,可通过大样本学习得到深层的数据特征表示,以准确识别目标,其泛化能力相比模板匹配更强。针对Web应用,从页面元素的视觉特征出发,提出了一种基于深度学习的Web页面元素识别方法,即利用基于深度学习的目标检测算法YOLOv3构建Web页面元素识别模型,自动定位元素的位置和边界,识别Web页面元素类型及功能描述;在此基础上,自动为Web应用生成可视化测试脚本,提升Web应用的测试效率。为了验证基于机器视觉的Web页面元素识别的准确性,针对同一Web应用的不同版本及不同Web应用分别进行实验,结果表明,基于机器视觉的Web页面元素识别模型的平均召回率为75.6%,可有效辅助Web应用可视化测试脚本生成。
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关键词
WEB应用测试
Web应用页面元素识别
可视化测试脚本
测试脚本自动生成
机器视觉
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职称材料
基于深度相机的三维空间测试脚本录制方法与工具
被引量：
1
3
作者
孟祥臻
钱巨
《计算技术与自动化》
2022年第2期141-146,共6页
现有移动触屏设备可视化脚本录制工具大多是侵入式的,不适用于非常见系统以及系统封闭的设备,而少有的非侵入式的录制工具只支持屏幕能平放在桌面上的设备。因而提出了一种三维空间中基于深度相机的新型触屏设备可视化测试脚本自动录制...
现有移动触屏设备可视化脚本录制工具大多是侵入式的,不适用于非常见系统以及系统封闭的设备,而少有的非侵入式的录制工具只支持屏幕能平放在桌面上的设备。因而提出了一种三维空间中基于深度相机的新型触屏设备可视化测试脚本自动录制方法和工具。该技术将记录手工测试操作的视频文件转化为表达动作类型和操作参数的可视化测试脚本。在不同实验环境下不同应用上的案例及其实验结果表明该方法具有一定的可视化脚本录制成功率,具有使用价值。
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关键词
深度相机
可视化脚本
测试自动化
非侵入式
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职称材料
LKJ自动化测试系统图形化技术研究
被引量：
7
4
作者
白鸿钧
杨清祥
+1 位作者
李冠军
张明凯
《铁道通信信号》
2018年第1期8-11,共4页
分析了LKJ控制软件测试工作的现状,提出脚本自动化编辑技术的新思路,并重点阐述了脚本图形化编辑的方法和实现。
关键词
列车运行监控装置
自动化
测试
图形化
脚本编辑
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职称材料
题名
基于深度排序学习的脚本录制动作参数获取方法
1
作者
王鹏宇
钱巨
机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
出处
《计算技术与自动化》
2025年第2期154-160,共7页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助(NS2021066)。
文摘
在GUI可视化测试脚本中一般将目标控件图像作为点击动作的参数。在单个摄像机录制环境下构建GUI可视化测试脚本时,存在点击动作的目标控件图像获取准确率低的问题。为此,提出了一种基于深度排序学习的点击动作参数获取方法。在本方法中,利用计算机视觉技术来提取视频中指尖移动和屏幕变化等特征以获取更准确的用户与设备交互的触控区域,将该区域内包含的控件作为排序对象,使用深度排序学习算法对这些候选控件进行评分和排序,确保最符合预期的控件被选中作为点击目标控件。实验结果表明,使用该方法在单摄视频中获取点击动作参数具有较高的准确率。
关键词
GUI测试
可视化脚本
目标控件定位
计算机视觉
深度学习
排序学习
Keywords
GUI
test
ing
visual
script
target control location
computer vision
deep learning
learning to rank
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于机器视觉的Web应用页面元素识别及可视化脚本生成
被引量：
7
2
作者
李子东
姚怡飞
王微微
赵瑞莲
机构
北京化工大学信息科学与技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第11期65-75,共11页
基金
国家自然科学基金(62077003,61872026)。
文摘
为了给用户提供丰富的交互响应,Web应用的可视化元素越发复杂多样,传统基于DOM的测试已不能满足Web应用的测试新需求。新一代基于机器视觉的测试方法为Web应用复杂元素的测试提供了一种有效途径。目前,此类方法主要依赖于模版匹配技术识别Web页面元素,以生成可视化测试脚本对Web应用进行测试。然而,页面元素外观的细微变化可导致模版匹配技术失效,从而无法识别Web页面元素,更无法生成可视化测试脚本。因此,如何提高基于机器视觉的Web页面元素识别的准确性,使其在复杂条件中仍然适用是一项具有挑战性的工作。基于深度学习的目标检测是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点,可通过大样本学习得到深层的数据特征表示,以准确识别目标,其泛化能力相比模板匹配更强。针对Web应用,从页面元素的视觉特征出发,提出了一种基于深度学习的Web页面元素识别方法,即利用基于深度学习的目标检测算法YOLOv3构建Web页面元素识别模型,自动定位元素的位置和边界,识别Web页面元素类型及功能描述;在此基础上,自动为Web应用生成可视化测试脚本,提升Web应用的测试效率。为了验证基于机器视觉的Web页面元素识别的准确性,针对同一Web应用的不同版本及不同Web应用分别进行实验,结果表明,基于机器视觉的Web页面元素识别模型的平均召回率为75.6%,可有效辅助Web应用可视化测试脚本生成。
关键词
WEB应用测试
Web应用页面元素识别
可视化测试脚本
测试脚本自动生成
机器视觉
Keywords
Web application
test
ing
Web application page element recognition
visual test script
Automatic generation of
test
script
Machine vision
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度相机的三维空间测试脚本录制方法与工具
被引量：
1
3
作者
孟祥臻
钱巨
机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
出处
《计算技术与自动化》
2022年第2期141-146,共6页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(NS2021066)。
文摘
现有移动触屏设备可视化脚本录制工具大多是侵入式的,不适用于非常见系统以及系统封闭的设备,而少有的非侵入式的录制工具只支持屏幕能平放在桌面上的设备。因而提出了一种三维空间中基于深度相机的新型触屏设备可视化测试脚本自动录制方法和工具。该技术将记录手工测试操作的视频文件转化为表达动作类型和操作参数的可视化测试脚本。在不同实验环境下不同应用上的案例及其实验结果表明该方法具有一定的可视化脚本录制成功率,具有使用价值。
关键词
深度相机
可视化脚本
测试自动化
非侵入式
Keywords
depth camera
visual
script
test
automation
non-intrusive
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
LKJ自动化测试系统图形化技术研究
被引量：
7
4
作者
白鸿钧
杨清祥
李冠军
张明凯
机构
河南思维轨道交通技术研究院有限公司
出处
《铁道通信信号》
2018年第1期8-11,共4页
文摘
分析了LKJ控制软件测试工作的现状,提出脚本自动化编辑技术的新思路,并重点阐述了脚本图形化编辑的方法和实现。
关键词
列车运行监控装置
自动化
测试
图形化
脚本编辑
Keywords
LKJ
Automation
test
visual
ization
script
editing
分类号
U284.48 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度排序学习的脚本录制动作参数获取方法
王鹏宇
钱巨
《计算技术与自动化》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于机器视觉的Web应用页面元素识别及可视化脚本生成
李子东
姚怡飞
王微微
赵瑞莲
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于深度相机的三维空间测试脚本录制方法与工具
孟祥臻
钱巨
《计算技术与自动化》
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
LKJ自动化测试系统图形化技术研究
白鸿钧
杨清祥
李冠军
张明凯
《铁道通信信号》
2018
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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