[发明专利]一种图像识别模块的验证方法和装置

权利要求书

1.一种图像识别模块的验证方法，其特征在于，包括：

基于验证需求以及多种用例生成模式获取测试用例，根据所述测试用例生成验证事务；

将所述验证事务输入图像识别模块以获取实际计算结果，将所述验证事务输入预设参考模型以获取期望计算结果；

通过判断所述期望计算结果与所述实际计算结果是否一致，对所述图像识别模块进行验证；

所述测试用例包含多帧图像的验证数据，获取对应于每一帧图像的相邻帧间的上下文信息；

通过判断所述相邻帧间的上下文信息与根据所述预设参考模型所获取的期望上下文信息是否一致，对所述图像识别模块进行验证。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像识别模块基于卷积神经网络所形成，

所述将所述验证事务输入所述图像识别模块以获取实际计算结果还包括：将所述验证事务输入所述图像识别模块以获取所述卷积神经网络的每一层输出结果；

所述通过判断所述期望计算结果与所述实际计算结果是否一致，对所述图像识别模块进行验证还包括：将所述卷积神经网络的每一层输出结果与所述期望计算结果进行比对，并通过判断对比结果是否全部一致，对所述图像识别模块进行验证。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于验证需求以及多种用例生成模式获取测试用例包括：

对预设覆盖组中需要采集的功能点信息进行分析，获取所述验证需求；

根据所述验证需求，从所述多种用例生成模式中获取一种用例生成模式/或多种用例生成模式的组合，并根据所述一种用例生成模式/或多种用例生成模式的组合获取至少一个测试用例。

4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述多种用例生成模式至少包括随机模式、算法定向模式和全定向模式；以及，所述根据所述测试用例生成验证事务包括：

根据所述随机模式生成的验证事务包含：根据随机种子与预设约束随机生成的图像数据、计算参数以及配置信息；

根据所述算法定向模式生成的验证事务包含：根据预设图片定向生成的图像数据与计算参数，以及由验证环境随机生成的配置信息；

根据所述全定向模式生成的验证事务包含：定向预设的图像数据、计算参数以及配置信息。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，若采用所述算法定向模式获取测试用例，所述方法还包括：

在获取所述实际计算结果之后，根据所述实际计算结果执行预设的图像识别操作，并通过判断图像识别结果是否与所述预设图片相吻合，对所述图像识别模块再次进行验证。

6.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述多种用例生成模式还包括自定义模式，其中，对应于所述自定义模式的所述测试用例还包含组件调用程序，所述方法还包括：

利用所述组件调用程序调用多个验证组件执行相应的功能，其中，所述验证组件至少包括用于驱动所述验证事务的驱动组件，以及用于监视所述验证事务的监视组件。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，若采用所述自定义模式，则根据所述自定义模式生成的验证事务包含随机/或定向生成的图像数据、随机/或定向生成的计算参数以及随机/或定向生成的配置信息。

8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，若采用所述自定义模式获取所述测试用例，所述方法还包括：

根据所述测试用例生成对应于多帧图像的多个所述验证事务；

利用所述调用程序控制所述驱动组件连续驱动所述多个验证事务；

利用所述调用程序控制所述监视组件对所述多个验证事务进行监视，以获取对应于每一帧图像的所述实际计算结果以及相邻帧间的上下文信息。