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申请/专利权人：西安雷风电子科技有限公司
摘要：本申请涉及一种基于深度学习的页面自动化测试方法，基于Page+element的双标签图像识别技术，能够清晰的描述页面的功能和位置信息，减少页面元素的零散型，从而提高复用性并减少测试难度。本申请从元素识别变为特征识别，利用深度学习技术，基于web页面图像进行单独训练，形成深度学习模型，通过自动化图像识别技术，减少web版本迭代对web自动化可靠性的影响。针对测试场景，使用相对较少的图像样本经过图片增强，并基于图像样本进行模型训练，训练后的模型在web自动化测试的私有场景能够得到好高的识别率。
主权项：1.一种基于深度学习的页面自动化测试方法，其特征在于，包括：步骤S1，构建模型训练数据集，所述模型训练数据集中的样本为web页面图像，所述样本的标签为元素在页面中的位置和功能；步骤S2，基于所述模型训练数据集训练深度学习模型，得到训练后的深度学习模型；步骤S3，将待测试的web页面图像输入到所述训练后的深度学习模型，确定所述待测试的web页面图像中每个元素在页面中的位置，以及每个元素的置信度；步骤S4，判断所有元素的置信度是否均大于设定阈值，若是，执行步骤S5，若否，将所述待测试的web页面图像作为新的样本添加到所述模型训练数据集中，返回步骤S1；步骤S5，根据所述每个元素在页面中的位置进行自动化测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安雷风电子科技有限公司 一种基于深度学习的页面自动化测试方法
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