基于图像识别的测试方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于图像识别的测试方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：根据识别目标的唯一标识，获取测试样本以及所述测试样本中的识别对象；接收测试指令，获取与所述识别目标的唯一标识关联的预设的接口地址；并通过与所述接口地址对应的预设接口调用图像识别模型，并将所述测试样本输入所述图像识别模型中；获取所述图像识别模型输出的对所述测试样本的识别结果；根据所述识别结果与所述测试样本中的识别对象的匹配率获取测试结果。本发明专利技术提高了测试效率和精确度，同时为图像识别模型的进一步调整提供了参照，提升了用户体验。

【技术实现步骤摘要】
基于图像识别的测试方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及测试领域，具体涉及一种基于图像识别的测试方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
目前，AI(ArtificialIntelligence，人工智能)技术逐渐兴起并成为互联网热门。比如，通过AI技术可以进行图像识别，进行图像识别需要对大量的属于同一目标物的图像进行学习，从而训练出该目标物的图像识别模型(比如对人脸图像、植物图像等进行识别)，但是，现有技术中，在对图像识别模型训练完毕之后，并没有好的测试方法和工具来对该图像识别模型进行测试，以检验该图像识别模型是否达到可以识别目标物的要求，以确定该图像识别模型是否达到符合当前的使用场景的标准。因此，当前急需一种好的测试方法，以确定已训练好的图像识别模型中当前的算法，是否能够识别一个图片中的目标物，或者在该图片里不包含目标物时能够对用户进行提示。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种基于图像识别的测试方法、装置、计算机设备及存储介质，本专利技术提高了测试效率和精确度，同时为图像识别模型的进一步调整提供了参照，提升了用户体验。一种基于图像识别的测试方法，包括：根据识别目标的唯一标识，获取测试样本以及所述测试样本中的识别对象；接收测试指令，获取与所述识别目标的唯一标识关联的预设的接口地址；并通过与所述接口地址对应的预设接口调用图像识别模型，并将所述测试样本输入所述图像识别模型中；获取所述图像识别模型输出的对所述测试样本的识别结果；根据所述识别结果与所述测试样本中的识别对象的匹配率获取测试结果。一种基于图像识别的测试装置，包括：第一获取模块，用于根据识别目标的唯一标识，获取测试样本以及所述测试样本中的识别对象；输入模块，用于接收测试指令，获取与所述识别目标的唯一标识关联的预设的接口地址；并通过与所述接口地址对应的预设接口调用图像识别模型，并将所述测试样本输入所述图像识别模型中；第二获取模块，用于获取所述图像识别模型输出的对所述测试样本的识别结果；第三获取模块，用于根据所述识别结果与所述测试样本中的识别对象的匹配率获取测试结果。一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述基于图像识别的测试方法的步骤。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现上述基于图像识别的测试方法的步骤。本专利技术提供的基于图像识别的测试方法、装置、计算机设备及存储介质，通过预设接口调用待测试的图像识别模型，从而利用测试样本对调用的该图像识别模型进行全方位测试，以通过测试结果检验该图像识别模型是否达到可以辨认识别目标的要求，进而确定该图像识别模型是否达到符合当前的使用场景的标准；在该图像识别模型未达到符合当前的使用场景的标准时，还可以根据该测试结果对所述图像识别模型进行调整。本专利技术提高了测试效率和精确度，同时为图像识别模型的进一步调整提供了参照，提升了用户体验。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，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一实施例中基于图像识别的测试方法的应用环境示意图；图2是本专利技术一实施例中基于图像识别的测试方法的流程图；图3是本专利技术另一实施例中基于图像识别的测试方法的流程图；图4是本专利技术一实施例中基于图像识别的测试方法的步骤S30的流程图；图5是本专利技术一实施例中基于图像识别的测试方法的步骤S40的流程图；图6是本专利技术另一实施例中基于图像识别的测试方法的步骤S40的流程图；图7是本专利技术一实施例中基于图像识别的测试装置的原理框图；图8是本专利技术另一实施例中基于图像识别的测试装置的原理框图；图9是本专利技术一实施例中基于图像识别的测试装置的第二获取模块的原理框图；图10是本专利技术一实施例中计算机设备的示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术提供的基于图像识别的测试方法，通过预设接口调用待测试的图像识别模型，从而利用测试样本对调用的该图像识别模型进行全方位测试，以通过测试结果检验该图像识别模型是否达到可以辨认识别目标的要求，进而确定该图像识别模型是否达到符合当前的使用场景的标准；在该图像识别模型未达到符合当前的使用场景的标准时，还可以根据该测试结果对所述图像识别模型进行调整。本专利技术提高了测试效率和精确度，同时为图像识别模型的进一步调整提供了参照，提升了用户体验。本专利技术可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端(计算机设备)通过网络与服务器进行通信。其中，客户端(计算机设备)包括但不限于为各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、摄像头和便携式可穿戴设备。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。在一实施例中，如图2所示，提供一种基于图像识别的测试方法，以该方法应用在图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：S10，根据识别目标的唯一标识，获取测试样本以及所述测试样本中的识别对象。其中，所述测试样本是指用于测试图像识别模型是否可以准确识别出识别目标的样本。所述识别目标，是指所述图像识别模型的识别目标，比如，所述图像识别模型用于识别牡丹花，则所述识别目标即为牡丹花，当前的测试样本，均是为了测试该图像识别模型是否可以识别出牡丹花。所述识别目标的唯一标识是指所述识别目标的编号、名称等具有唯一性的标识。所述识别对象是指测试样本中包含的可供图像识别模型进行识别的对象；每一个所述测试样本中至少包含一个测试对象，所述识别对象可能与所述识别目标相同，亦可能与所述识别目标不同。比如，识别目标为牡丹花，但是一个测试样本的类型为干扰样本，此时，该干扰样本中的测试对象可能为与牡丹花相似的芍药花。在一实施例中，如图3所示，所述步骤S10之前，包括以下步骤：S101，创建测试样本库，设定所述测试样本库中的样本参数，并将所述样本测试库与识别目标的唯一标识关联存储；所述样本参数包括但不限定于为：测试样本的数量、类型、测试样本中包含的识别目标所处的场景、测试样本中展示的识别目标的角度等。其中，所述测试样本中包含识别对象(也即可以供所述图像识别模型进行识别的识别对象)，所述测试样本的类型包含符合型样本(测试样本中包含与识别目标一致的识别对象，比如，识别目标为牡丹花，测试样本中包含的识别对象也为牡丹花)、不符合型样本(测试样本中包含与所述识别目标不一致的识别对象，比如，识别目标为牡丹花，测试样本中包含的识别对象为树叶)、干扰样本(测试样本中包含与所述识别目标不一致，且与所述识别目标即为相似容易混淆的识别对象，比如，识别目标为牡丹花，测试样本中包含的识别对象为与所述牡丹花相似的芍药)。所述测试样本中包含的识别目标所处的场景，是指在符合型样本中，必须要包含的识别目标所处的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像识别的测试方法，其特征在于，包括：根据识别目标的唯一标识，获取测试样本以及所述测试样本中的识别对象；接收测试指令，获取与所述识别目标的唯一标识关联的预设的接口地址；并通过与所述接口地址对应的预设接口调用图像识别模型，并将所述测试样本输入所述图像识别模型中；获取所述图像识别模型输出的对所述测试样本的识别结果；根据所述识别结果与所述测试样本中的识别对象的匹配率获取测试结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的测试方法，其特征在于，包括：根据识别目标的唯一标识，获取测试样本以及所述测试样本中的识别对象；接收测试指令，获取与所述识别目标的唯一标识关联的预设的接口地址；并通过与所述接口地址对应的预设接口调用图像识别模型，并将所述测试样本输入所述图像识别模型中；获取所述图像识别模型输出的对所述测试样本的识别结果；根据所述识别结果与所述测试样本中的识别对象的匹配率获取测试结果。2.如权利要求1所述的基于图像识别的测试方法，其特征在于，所述根据识别目标的唯一标识，获取测试样本以及所述测试样本中的识别对象之前，包括：创建测试样本库，设定所述测试样本库中的样本参数，并将所述样本测试库与识别目标的唯一标识关联存储；接收用户在客户端上传至所述测试样本库中的测试样本，记录所述测试样本中包含的识别对象，并检测上传的所述测试样本与所述样本参数是否匹配；在所述测试样本与所述样本参数匹配时，提示测试样本符合要求；在所述测试样本与所述样本参数不匹配时，显示所述测试样本与所述样本参数不匹配内容和/或提示存在测试风险。3.如权利要求1所述基于图像识别的测试的方法，其特征在于，所述获取所述图像识别模型输出的对所述测试样本的识别结果，包括：在输入所述图像识别模型中的所述测试样本中，提取所述测试样本的识别对象的第一图像特征；根据所述识别目标的唯一标识调取所述识别目标的第二图像特征；通过所述图像识别模型判断所述第一图像特征与所述第二图像特征的相似度是否超过预设相似度阈值；在所述第一图像特征与所述第二图像特征的相似度超过预设相似度阈值时，输出所述测试样本中包含识别目标的识别结果；在所述第一图像特征与所述第二图像特征的相似度未超过预设相似度阈值时，输出所述测试样本中不包含识别目标的识别结果。4.如权利要求2所述的基于图像识别的测试方法，其特征在于，所述根据所述识别结果与所述测试样本中的识别对象的匹配率获取测试结果，包括：检测所述识别结果与所述测试样本中的识别对象是否匹配；在所述识别结果与所述测试样本中的识别对象匹配时，将所述测试样本计入匹配样本；在所述识别结果与所述测试样本中的识别对象不匹配时，将所述测试样本计入不匹配样本；根据以下公式计算所述识别结果与所述测试样本中的识别对象的匹配率：X＝A/(A+B)*100％其中：X为所述识别结果与所述测试样本中的识别对象的匹配率；A为所述匹配样本；B为所述不匹配样本；根据所述匹配率获取测试结果，所述测试结果包括所述图像识别模型测试通过与所述图像识别模型测试不通过。5.如权利要求4所述的基于图像识别的测试方法，其特征在于，所述根据所述匹配率获取测试结果之后，所述方法还包括：在所述测试结果为所述图像识别模型测试不通过时，提示需...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭莉，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44