一种基于人工智能的测试软件的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于人工智能的测试软件的方法及装置，其中，该方法包括：获取目标对象的当前显示界面；根据该当前显示界面的内容确定操作点和操作点对应的测试操作；对确定的每个操作点执行对应的测试操作，并保存每次执行测试操作后的结果界面；根据结果界面设置出现该结果界面对应的操作点和测试操作的奖励分值；累积所有操作点和测试操作对应的奖励分值，将累积后得到的奖励分值作为上述当前显示界面的奖励分值；切换至下一个显示界面，继续获取下一个显示界面的奖励分值，直至得到上述目标对象对应的所有显示界面的奖励分值，根据所有显示界面的奖励分值生成目标对象的测试结果。本发明专利技术打破了传统的自动化测试文档的局限性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机
，具体而言，涉及一种基于人工智能的测试软件的方法及装置。
技术介绍
众所周知，软件测试是软件开发过程中必不可缺的环节，其目的在于尽可能的发现软件中存在的缺陷，以便能够及时修正错误，进而提高软件的可靠性。传统的软件测试通常需要众多测试人员亲自参与到测试过程中，需要耗费较多的人力成本。为了减少亲自测试的工作量，测试人员可以事先编写自动化测试文档，通过自动化测试文档完成软件测试，然而这种自动化测试文档测试软件的方式，通常只能针对单一或同类的软件进行测试，随着软件的更新需要对该自动化测试文档进行相应的调整，这种调整的频率有时比较高，调整所需花费的时间成本有时也比较高，这种自动化测试文档进行软件测试的方式无法适用于各类软件的测试需求，局限性较大。针对上述自动化测试文档进行软件测试具有较大的局限性的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种基于人工智能的测试软件的方法及装置，能够打破传统的自动化测试文档进行软件测试的局限性，灵活应用到较多的软件测试中。第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于人工智能的测试软件的方法，包括：获取目标对象的当前显示界面；根据该当前显示界面的内容确定操作点和操作点对应的测试操作，该测试操作包括点击操作、输入操作、拖动操作或缩放操作；对确定的每个操作点执行对应的测试操作，并保存每次执行测试操作后的结果界面；根据结果界面设置出现该结果界面对应的操作点和测试操作的奖励分值；累积所有操作点和测试操作对应的奖励分值，将累积后得到的奖励分值作为上述当前显示界面的奖励分值；切换至下一个显示界面，继续获取下一个显示界面的奖励分值，直至得到上述目标对象对应的所有显示界面的奖励分值，根据所有显示界面的奖励分值生成目标对象的测试结果。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，根据当前显示界面的内容确定测试点和测试点对应的测试操作包括：根据预先训练的测试神经网络确定当前显示界面的测试点和测试点对应的测试操作，其中，该测试神经网络的训练过程包括：根据当前训练界面的分辨率，将当前训练界面划分为N行*M列的网格，其中，N和M均为大于1的自然数；对于网格中相交的交点重复下述步骤直至达到预设次数或预设时长：测试神经网络对当前交点执行训练操作，保存执行训练操作后的结果界面，并根据结果界面为当前交点和对应的训练操作设置奖励分值；根据奖励分值的大小从交点和对应的训练操作中选择并保存当前训练界面的测试点和测试点对应的测试操作；重置训练界面，继续训练，直至训练次数或训练时间达到设定阈值。结合第一方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，测试神经网络的训练过程还包括：在训练过程中，如果交点和对应的训练操作的奖励分值为0的次数大于设定次数阈值，舍弃交点和对应的训练操作；当在预设时间和/或预设次数中检测到执行连续步骤的训练操作所对应的奖励分值的总和低于设定分数阈值时，舍弃训练操作。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，根据当前显示界面的内容确定测试点和测试点对应的测试操作之前，还包括：在当前显示界面内随机选择测试点并随机执行测试操作，直至执行测试操作的次数达到预设次数。结合第一方面或第一方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，上述奖励分值的设置方式包括：通过预先训练的缺陷比对神经网络将结果界面与预先存储的缺陷标识图片进行比对；根据比对结果生成缺陷测试结果；其中，该缺陷测试结果包括结果界面对应的类型、缺陷判定结果以及缺陷等级；在预先设置的测试奖励参照表中查找与缺陷测试结果对应的奖励分值；设置结果界面对应的奖励分值为查找到的奖励分值。结合第一方面的第四种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，在预先设置的测试奖励参照表中查找与缺陷测试结果对应的奖励分值之后，上述方法还包括：比对结果界面和出现结果界面的上一个界面的差异大小；根据差异大小和测试奖励参照表对结果界面的奖励分值追加额外分值。结合第一方面的第四种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，根据所有显示界面的奖励分值生成目标对象的测试结果后，上述方法还包括：获取目标对象的用户反馈信息；根据用户反馈信息和测试结果，调整测试奖励参照表对应表项的奖励分值。第二方面，本专利技术实施例还提供一种基于人工智能的测试软件的装置，包括：界面获取模块，用于获取目标对象的当前显示界面；操作确定模块，用于根据该当前显示界面的内容确定操作点和操作点对应的测试操作，该测试操作包括点击操作、输入操作、拖动操作或缩放操作；操作执行模块，用于对确定的每个操作点执行对应的测试操作，并保存每次执行测试操作后的结果界面；分值设置模块，用于根据结果界面设置出现该结果界面对应的操作点和测试操作的奖励分值；分值累积模块，用于累积所有操作点和测试操作对应的奖励分值，将累积后得到的奖励分值作为当前显示界面的奖励分值；界面切换与触发模块，用于切换至下一个显示界面，触发界面获取模块、操作确定模块、操作执行模块、分值设置模块和分值累积模块继续获取下一个显示界面的奖励分值，直至得到目标对象对应的所有显示界面的奖励分值；测试结果生成模块，用于根据所有显示界面的奖励分值生成目标对象的测试结果。结合第二方面，本专利技术实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，该装置还包括：随机测试模块，用于在当前显示界面内随机选择测试点并随机执行测试操作，直至执行测试操作的次数达到预设次数。结合第二方面，本专利技术实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，装置还包括：反馈信息获取模块，用于获取目标对象的用户反馈信息；分值调整模块，用于根据用户反馈信息和测试结果，调整分值查找单元查找的测试奖励参照表中对应表项的奖励分值。本专利技术实施例提供了一种基于人工智能的测试软件的方法及装置，通过在目标对象(即，被测试的软件)的界面上确定操作点和测试操作，并根据在操作点执行测试操作后的结果界面设置对应的奖励分值，将所有操作点和测试操作对应的奖励分值累积而得到当前界面的奖励分值；切换界面重复上述过程，直至得到目标对象对应的所有界面的奖励分值，最后根据该总的奖励分值生成目标对象的测试结果。这种软件测试方式，能够将任意软件的测试过程转换为其显示界面的测试过程，并且对于每个界面，可以根据其显示的内容确定出合理的操作点和该操作点对应的测试操作，因此与现有技术中自动化测试文档通常只能针对单一或同类的软件进行测试，具有较大的局限性的问题相比，上述方法及装置不再局限于某类软件，其应用范围更为广泛，从而可以对多种软件进行测试，打破了传统的软件测试的局限性。并且根据奖励分值生成测试结果的方式，还可以简单可靠的对该测试过程进行评判，提升了测试的有效性。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于人工智能的测试软件的方法，其特征在于，包括：获取目标对象的当前显示界面；根据所述当前显示界面的内容确定操作点和所述操作点对应的测试操作，所述测试操作包括点击操作、输入操作、拖动操作或缩放操作；对确定的每个所述操作点执行对应的所述测试操作，并保存每次执行所述测试操作后的结果界面；根据所述结果界面设置出现所述结果界面对应的所述操作点和所述测试操作的奖励分值；累积所有所述操作点和所述测试操作对应的奖励分值，将累积后得到的奖励分值作为所述当前显示界面的奖励分值；切换至下一个显示界面，继续获取所述下一个显示界面的奖励分值，直至得到所述目标对象对应的所有显示界面的奖励分值，根据所述所有显示界面的奖励分值生成所述目标对象的测试结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的测试软件的方法，其特征在于，包括：获取目标对象的当前显示界面；根据所述当前显示界面的内容确定操作点和所述操作点对应的测试操作，所述测试操作包括点击操作、输入操作、拖动操作或缩放操作；对确定的每个所述操作点执行对应的所述测试操作，并保存每次执行所述测试操作后的结果界面；根据所述结果界面设置出现所述结果界面对应的所述操作点和所述测试操作的奖励分值；累积所有所述操作点和所述测试操作对应的奖励分值，将累积后得到的奖励分值作为所述当前显示界面的奖励分值；切换至下一个显示界面，继续获取所述下一个显示界面的奖励分值，直至得到所述目标对象对应的所有显示界面的奖励分值，根据所述所有显示界面的奖励分值生成所述目标对象的测试结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前显示界面的内容确定测试点和所述测试点对应的测试操作包括：根据预先训练的测试神经网络确定所述当前显示界面的测试点和所述测试点对应的测试操作，其中，所述测试神经网络的训练过程包括：根据当前训练界面的分辨率，将所述当前训练界面划分为N行*M列的网格，其中，N和M均为大于1的自然数；对于所述网格中相交的交点重复下述步骤直至达到预设次数或预设时长：所述测试神经网络对当前交点执行训练操作，保存执行所述训练操作后的结果界面，并根据所述结果界面为所述当前交点和对应的所述训练操作设置奖励分值；根据所述奖励分值的大小从所述交点和对应的所述训练操作中选择并保存所述当前训练界面的测试点和所述测试点对应的测试操作；重置训练界面，继续训练，直至训练次数或训练时间达到设定阈值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述测试神经网络的训练过程还包括：在训练过程中，如果所述交点和对应的所述训练操作的奖励分值为0的次数大于设定次数阈值，舍弃所述交点和对应的所述训练操作；当在预设时间和/或预设次数中检测到执行连续步骤的训练操作所对应的所述奖励分值的总和低于设定分数阈值时，舍弃所述训练操作。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前显示界面的内容确定测试点和所述测试点对应的测试操作之前，还包括：在所述当前显示界面内随机选择测试点并随机执行测试操作，直至执行所述测试操作的次数达到预设次数。5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述奖励分值的设置方式包括：通过预先训练的缺陷比对神经网络将所述结果界面与预先存储的缺...

【专利技术属性】
技术研发人员：靳松波，
申请(专利权)人：北京班墨科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11