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申请/专利权人：深圳异构域数字技术有限公司
摘要：本发明提供了一种融合人工智能的机顶盒前端自动测试方法，包括以下步骤：S1、判断测试数据是否存在，如果已存在测试数据，则进入下一步，如果不存在，则生成测试JSON数据；S2、读取测试JSON数据，转化为Python程序可直接使用的字典形式数据；S3、初始化码流信号发生仪，设置测试项所需设置的固定参数。本发明还提供了一种融合人工智能的机顶盒前端自动测试系统。本发明的有益效果是：提高了判别机顶盒输出图像质量的效率。
主权项：1.一种融合人工智能的机顶盒前端自动测试方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、判断测试数据是否存在，如果已存在测试数据，则进入下一步，如果不存在，则生成测试JSON数据；S2、读取测试JSON数据，转化为Python程序可直接使用的字典形式数据；S3、初始化码流信号发生仪，设置测试项所需设置的固定参数；S4、判断测试结果是否为空，如果不是，则跳过当前测试点，即断点续测，检查下一个测试点，如果是，则测试当前测试点；S5、依据测试点设置码流信号发生仪的固定参数；S6、电脑端控制视频采集仪，针对机顶盒进行锁台操作并返回锁台是否成功，如果失败，则跳过当前测试点，检查下一个测试点，如果成功，则进入下一步；S7、依据测试点设置码流信号发生仪与锁台相关的可变参数；S8、判断当前机顶盒播放的视频是否正常或是否有马赛克；S9、将测试结果写入JSON文件及CSV文件；S10、循环S4-S9测试步骤，完成所有测试点的测试工作；在步骤S8中，利用深度学习建模对图片质量进行分类判别；所述深度学习建模包括：利用百度云AI提供EasyDL定制化图像识别模型，前期先搜集码流中低图像质量的图片和高图像质量的图片，通过人工标注的方式，形成数据集，模型的训练依托EasyDL平台，经过平台训练之后，获取图像分类模型并验证其效果，不断调整数据集质量，优化模型训练算法，获取最优模型。
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百度查询： 深圳异构域数字技术有限公司 一种融合人工智能的机顶盒前端自动测试方法与系统
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