本发明专利技术提供一种AI摄像设备或模块的自动化测试装置，包括：拍摄资源，即实体的模型、图片、可播放显示的图片、视频文件；所有前述资源均贴上合适大小的图片识别码，以确保被测设备正常拍摄的图片能被成功识别出对应的图片识别码；资源数据库，存储所有拍摄资源信息的数据库或者文件，通过图片识别码可以获取图片识别码对应拍摄资源的所有AI信息；测试软件，实现对被测设备图片、日志等的获取，实现图片识别码识别，并通过与资源数据库进行匹配运行，判断测试结果，输出测试报告数据；拍摄资源控制软件，实现对拍摄资源的运动或播放控制。能真实反馈与判断被测AI摄像设备拍摄的实际拍摄画面的AI检测与识别结果，并实现其自动化测试。试。试。
【技术实现步骤摘要】
一种AI摄像设备或模块的自动化测试方法及装置
[0001]本专利技术涉及设备自动化测试领域，具体涉及一种AI摄像设备或模块的自动化测试方法及装置。
技术介绍
[0002]现有AI摄像设备或模块(后续简称AI摄像设备)包含一个非常重要的功能，即“图像检测与图像识别”，比如：人脸、人体、车辆检测，人脸、车牌识别等，广泛应用于安防摄像头、智能手机等领域。
[0003]现有AI摄像设备的自动化测试方式，主要通过控制并拍摄指定的拍摄资源(运动的模型或图片、显示设备上的图片或视频等)，然后依据指定的资源控制记录进行匹配运算从而实现自动化测试。主要测试框架如附图1所示：
[0004]拍摄资源控制软件或模块能够控制拍摄资源播放或者运动，并保留播放记录，并提供实时或者指定时间的播放记录接口；
[0005]测试软件与脚本直接监控被测设备，或者读取被测试设备历史信息；
[0006]测试软件读取拍摄资源播放记录与对应的AI信息，与被测设备AI数据进行匹配运算，实现AI检测与识别的自动化测试。
[0007]现有AI摄像设备的自动化测试方式，其主要流程如图1：
[0008]读取拍摄资源播放记录与对应的AI信息；
[0009]获取并筛选被测设备上报的AI信息或相关日志；
[0010]将拍摄资源对应的AI信息与被测设备上报的AI信息进行匹配运算，输出匹配数据，并判断匹配结果；
[0011]现有AI摄像设备的自动化测试方式存在如下特点与问题：
[0012]因为被测设备设定拍摄到的画面是通过拍摄资源控制软件的实时信息或者播放记录来确定，所以无法自动识别光线、角度、焦距、控制失败等意外情况，会导致错误判断；比如：拍摄资源因为反光导致被测设备无法识别到AI信息，此时被测设备实际识别、检测的信息是正确的，但是脚本会误判被测设备识别失败。
[0013]因为依据被拍摄资源控制记录来设定拍摄到的画面，所以默认被测试设备位置是相对静止的，无法实现被测设备本身连续运动拍摄的自动化测试，也无法实现手持随机运动拍摄的自动化测试。比如：在手持摄像头的情况下，对被测设备进行多角度拍摄，无法自动测试判断。
技术实现思路
[0014]本专利技术提供一种AI摄像设备或模块的自动化测试装置，能够避免由于光线、角度、焦距、控制失败等意外情况导致的错误判断。
[0015]本专利技术所要解决的技术问题是通过如下技术方案实现的：
[0016]本专利技术提供一种AI摄像设备或模块的自动化测试装置，包括：
[0017]拍摄资源，即实体的模型、图片、可播放显示的图片、视频文件；所有前述资源均贴上合适大小的图片识别码，以确保被测设备正常拍摄的图片能被成功识别出对应的图片识别码；
[0018]资源数据库，存储所有拍摄资源信息的数据库或者文件，通过图片识别码可以获取图片识别码对应拍摄资源的所有AI信息；
[0019]测试软件，实现对被测设备图片、日志等的获取，实现图片识别码识别，并通过与资源数据库进行匹配运行，判断测试结果，输出测试报告数据；
[0020]拍摄资源控制软件，实现对拍摄资源的运动或播放控制。
[0021]优选的，所述测试软件包括：
[0022]被测拍摄设备图像采集模块，实现从被测设备获取实时拍摄或备份存储的图片、视频，也支持直接获取已导出的图片、视频文件；
[0023]被测设备日志采集模块，实现从被测设备获取实时或备份存储的日志信息，也支持直接获取已导出的日志文件；
[0024]识别码图像识别模块，实现对被测AI拍摄设备拍摄的图片或视频进行识别码图像识别，并输出识别后的识别码；
[0025]被测设备日志分析模块，依据被测设备的实现特性，提取AI图像检测与识别需要的相关日志或数据；
[0026]资源数据库访问模块，实现依据识别码查询对应的拍摄资源信息；
[0027]匹配算法模块，实现将从资源数据库获取的资源信息与对应的日志信息进行算法匹配，并输出测试结果及相关数据。
[0028]优选的，所述测试软件还包括依据匹配算法模块输出的测试结果与测试数据、自动生成用户所需测试报告的测试报告生成模块。
[0029]优选的，所述匹配算法模块包括：
[0030]参数提取子模块，用于获取被测设备当时参数设置；
[0031]匹配检查项目筛选子模块，依据识别码对应的拍摄资源信息，确定需要匹配检查的项目；
[0032]匹配信息提取子模块，用于从日志中提取对应时间点需要的匹配信息数据；
[0033]匹配运行子模块，依据匹配检查项目、参数设置、日志中提取的匹配信息数据，运行自定义的匹配算法进行匹配运行，并输出匹配测试结果与相关匹配数据。
[0034]优选的，所述图片识别码是二维码或条形码。
[0035]应用于如权利要求1所述的AI摄像设备或模块的自动化测试装置的测试方法，包括以下步骤：
[0036]S1、开始测试；
[0037]S2、读取被测设备拍摄图片或录像；
[0038]S3、识别图片中识别码；
[0039]S4、如果识别失败，返回第二步开始；如果识别成功，从资源库中读取识别码对应的资源信息；
[0040]S5、从日志中提取对应时间点的配置信息与AI信息；
[0041]S6、依据识别码对应的资源信息与日志中提取配置信息、AI信息进行匹配运算，输
出匹配测试结果与相关匹配数据；
[0042]S7、记录测试结果与数据；
[0043]S8、判断是否结束，如果未结束，返回S2开始；否则，执行停止，测试结束。
[0044]优选的，所述步骤S6包括：
[0045]获取被测设备当时参数设置；
[0046]依据识别码对应的拍摄资源信息，确定需要匹配检查的项目；
[0047]从日志中提取对应时间点需要的匹配信息数据；
[0048]依据匹配检查项目、参数设置、日志中提取的匹配信息数据，运行自定义的匹配算法进行匹配运行，并输出匹配测试结果与相关匹配数据。
[0049]本专利技术的有益效果在于，能真实反馈与判断被测AI摄像设备拍摄的实际拍摄画面的AI检测与识别结果，并实现其自动化测试，避免了各种环境、意外问题导致的结果误判，提高自动化测试可靠性。
附图说明
[0050]图1是现有自动化测试主要框架；
[0051]图2是现有自动化测试主要流程；
[0052]图3是本专利技术的AI摄像设备或模块的自动化测试装置的系统架构；
[0053]图4是本专利技术的AI摄像设备或模块的自动化测试装置的测试软件模型；
[0054]图5是本专利技术的AI摄像设备或模块的自动化测试方法的测试流程。
具体实施方式
[0055]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种AI摄像设备或模块的自动化测试装置，其特征在于，包括：拍摄资源，即实体的模型、图片、可播放显示的图片、视频文件；所有前述资源均贴上合适大小的图片识别码，以确保被测设备正常拍摄的图片能被成功识别出对应的图片识别码；资源数据库，存储所有拍摄资源信息的数据库或者文件，通过图片识别码可以获取图片识别码对应拍摄资源的所有AI信息；测试软件，实现对被测设备图片、日志等的获取，实现图片识别码识别，并通过与资源数据库进行匹配运行，判断测试结果，输出测试报告数据；拍摄资源控制软件，实现对拍摄资源的运动或播放控制。2.根据权利要求1所述的AI摄像设备或模块的自动化测试装置，其特征在于，所述测试软件包括：被测拍摄设备图像采集模块，实现从被测设备获取实时拍摄或备份存储的图片、视频，也支持直接获取已导出的图片、视频文件；被测设备日志采集模块，实现从被测设备获取实时或备份存储的日志信息，也支持直接获取已导出的日志文件；识别码图像识别模块，实现对被测AI拍摄设备拍摄的图片或视频进行识别码图像识别，并输出识别后的识别码；被测设备日志分析模块，依据被测设备的实现特性，提取AI图像检测与识别需要的相关日志或数据；资源数据库访问模块，实现依据识别码查询对应的拍摄资源信息；匹配算法模块，实现将从资源数据库获取的资源信息与对应的日志信息进行算法匹配，并输出测试结果及相关数据。3.根据权利要求2所述的AI摄像设备或模块的自动化测试装置，其特征在于，所述测试软件还包括依据匹配算法模块输出的测试结果与测试数据、自动生成用户所需测试报告的测试报告生成模块。4.根据权利要求2所...
【专利技术属性】
技术研发人员：康剑峰，
申请(专利权)人：上海立可芯半导体科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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