[发明专利]测试数据处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种测试数据处理方法，其特征在于，所述测试数据处理方法包括：

从预置的案例数据库中查询待处理的测试数据，并获取所述测试数据对应的初始图像；

对所述初始图像进行预处理，得到所述初始图像对应的标准图像；

将所述标准图像输入预置的测试数据分析模型中进行测试分析，得到所述标准图像对应的测试元素，所述预置的测试数据分析模型包括输入层、隐藏层和输出层；

调用预置的案例数据库对所述测试元素进行测试案例匹配，得到所述测试元素对应的目标测试案例。

2.根据权利要求1所述的测试数据处理方法，其特征在于，在所述从预置的案例数据库中查询待处理的测试数据，并获取所述测试数据对应的初始图像之前，所述测试数据处理方法还包括：

获取多个样本测试数据图像和训练模型；

通过预置的元素提取函数对所述多个样本测试数据图像进行元素提取，得到每个样本测试数据图像中的多个训练元素；

将每个样本测试数据图像中的多个训练元素作为训练样本数据；

将所述训练样本数据输入所述训练模型进行模型训练，并将训练完成的训练模型作为测试数据分析模型。

3.根据权利要求1所述的测试数据处理方法，其特征在于，所述对所述初始图像进行预处理，得到所述初始图像对应的标准图像，包括：

对所述初始图像进行灰度化处理，得到灰度化图像；

对所述灰度化图像进行二值化处理，得到二值化图像；

对所述二值化图像进行降噪处理，得到降噪图像；

对所述降噪图像进行边缘检测并去除背景图像，得到标准图像。

4.根据权利要求1所述的测试数据处理方法，其特征在于，所述将所述标准图像输入预置的测试数据分析模型中进行测试分析，得到所述标准图像对应的测试元素，所述预置的测试数据分析模型包括输入层、隐藏层和输出层，包括：

将所述标准图像输入预置的测试数据分析模型中，所述预置的测试数据分析模型包括输入层、隐藏层和输出层；

通过所述输入层对所述标准图像进行特征提取，得到图像特征数据；

通过所述隐藏层对所述图像特征数据进行非线性化处理，得到非线性化数据；

通过所述输出层对所述非线性化数据进行元素提取，得到所述标准图像对应的测试元素。

5.根据权利要求1所述的测试数据处理方法，其特征在于，所述调用预置的案例数据库对所述测试元素进行测试案例匹配，得到所述测试元素对应的目标测试案例，包括：

获取测试元素对应的元素类型，所述元素类型包括操作系统、控件和页面通用功能；

根据所述元素类型，从预置的案例数据库中匹配所述测试元素对应的测试案例，得到目标测试案例。

6.根据权利要求5所述的测试数据处理方法，其特征在于，所述根据所述元素类型，从预置的案例数据库中匹配所述测试元素对应的测试案例，得到目标测试案例，包括：

若所述元素类型为操作系统，则从案例数据库中提取所述操作系统的兼容测试案例，并将所述兼容测试案例作为目标测试案例；

若所述元素类型为控件，则从案例数据库中提取控件测试案例，并将所述控件测试案例作为目标测试案例；

若所述元素类型为页面通用功能，则从案例数据库中提取页面测试案例，并将所述页面测试案例作为目标测试案例。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的测试数据处理方法，其特征在于，在所述调用预置的案例数据库，分别对所述测试元素进行测试案例匹配，得到每个测试元素对应的目标测试案例之后，所述测试数据处理方法还包括：

获取所述目标测试案例对应的迭代信息；

基于所述迭代信息对所述目标测试案例进行案例评审，得到评审结果；

基于所述评审结果对所述目标测试案例进行调整。