【技术实现步骤摘要】
关系结构图生成方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种关系结构图生成方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
企业会针对不同应用场景为待测试软件设计与相应场景对应的测试用例，测试用例以可编辑的关系结构图进行表示，关系结构图均是基于需求文档设计得到的，需求文档一般是包含文字及流程的图片，然而根据需求文档设计与之对应的关系结构图需耗费大量时间，且需求文档经常会根据待测试软件的使用需求进行变更，若关系结构图未对应更新则会导致变更后的需求文档与关系结构图不一致的情况。因此，现有技术方法中的关系结构图存在生成效率较低的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种关系结构图生成方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术方法中所存在的关系结构图的生成效率较低的问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种关系结构图生成方法，其包括：若接收到需求文档，根据预置的元素切割规则对所述需求文档对应的图片进行切割，以获取所述图片所包含的多个元素图像及所述元素图像之间...
【技术保护点】
1.一种关系结构图生成方法，应用于用户终端，其特征在于，包括：/n若接收到需求文档，根据预置的元素切割规则对所述需求文档对应的图片进行切割，以获取所述图片所包含的多个元素图像及所述元素图像之间的关联信息；/n根据预置的元素分类模型对所述元素图像进行分类，以得到每一所述元素图像的类别信息；/n根据预置的结构图生成模型、所述关联信息及每一所述元素图像的类别信息生成与所述需求文档对应的关系结构图。/n
【技术特征摘要】
1.一种关系结构图生成方法，应用于用户终端，其特征在于，包括：
若接收到需求文档，根据预置的元素切割规则对所述需求文档对应的图片进行切割，以获取所述图片所包含的多个元素图像及所述元素图像之间的关联信息；
根据预置的元素分类模型对所述元素图像进行分类，以得到每一所述元素图像的类别信息；
根据预置的结构图生成模型、所述关联信息及每一所述元素图像的类别信息生成与所述需求文档对应的关系结构图。
2.根据权利要求1所述的关系结构图生成方法，其特征在于，所述元素分类模型包括卷积神经网络、目标分类特征信息及匹配度计算公式，所述根据预置的元素分类模型对所述元素图像进行分类，以得到每一所述元素图像的类别信息，包括：
根据所述卷积神经网络获取与所述元素图像对应的特征向量；
根据所述匹配度计算公式计算所述特征向量与所述目标分类特征信息中每一目标类型之间的匹配度；
根据所述特征向量与每一所述目标类型之间的匹配度确定匹配度最高的一个目标类型作为所述元素图像的类型，从而得到每一所述元素图像的类别信息。
3.根据权利要求2所述的关系结构图生成方法，其特征在于，所述根据所述卷积神经网络获取与所述元素图像对应的特征向量，包括：
根据所述元素图像所包含像素的数量及每一所述像素在红、绿、蓝三个颜色通道上对应的亮度值，得到三个与元素图像分辨率相同的拆分图像；
将三个所述拆分图像同时输入所述卷积神经网络，获取所述卷积神经网络的输出结果作为所述元素图像的特征向量。
4.根据权利要求1所述的关系结构图生成方法，其特征在于，所述结构图生成模型包括节点生成规则及字符匹配模板，所述根据预置的结构图生成模型、所述关联信息及每一所述元素图像的类别信息生成与所述需求文档对应的关系结构图，包括：
根据所述节点生成规则及每一所述元素图像的类别信息生成与每一所述元素图像对应的节点；
根据所述关联信息对每一所述元素图像对应的节点进行排列组合以得到关联节点图；
根据所述字符匹配模板从每一所述元素图像中匹配获取对应的字符以得到文字信息；
将所述文字信息填充至所述关联节点图中与每一所述元素图像对应的节点以得到关系结构图。
5.根据权利要求2所述的关系结构图生成方法，其特征在于，所述匹...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈静静，
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
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