[发明专利]基于计算机视觉的车载信息终端功能自动测试方法有效

专利信息
申请号: 201510726170.2 申请日: 2015-10-31
公开(公告)号: CN105389812B 公开(公告)日: 2018-09-11
发明(设计)人: 张炎;胡宗亮;沈杰;潘科 申请(专利权)人: 重庆信息通信研究院
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00
代理公司: 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 代理人: 赵荣之
地址: 401336*** 国省代码: 重庆;50
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摘要: 发明公开了一种基于计算机视觉的车载信息终端功能自动测试方法。包括测试例设计和测试例执行两大步骤。测试例设计,对于每个测试例执行之前,首先需要设计测试例,从视频流中截取相应的验证图标。启动摄像头,实时抓取视频图像,根据校正参数对该视频图像进行变换、插值运算,得到校正的最终车载终端屏幕区域图像。测试例执行过程就是自动化测试系统的调用动作;从摄像头实时采集视频图像,对图像进行校正,发送ADB命令给车载终端,终端接收到ADB命令后响应APP;重新获取视频帧图像,并与测试例设计时截取的APP响应帧进行相似度比较,最终输出验证结果。提高了对车载信息终端测试的智能化程度和测试的自动化程度。
搜索关键词: 基于 计算机 视觉 车载 信息 终端 功能 自动 测试 方法
【主权项】:
1.基于计算机视觉的车载信息终端功能自动测试方法,其特征在于,步骤包括:(一)、测试例设计,对于每个测试例执行之前,首先需要设计测试例,从视频流中截取相应的验证图标,测试例设计的实施步骤如下:a.启动摄像头,从视频流中抓取一帧图像,由于摄像头视场大于车载信息终端屏幕区域,即视频图像覆盖了除屏幕以外的其他区域,这些区域包含了冗余信息,因此对图像进行校正,去除冗余信息;b.视频图像校正,图像校正分为学习阶段和校正阶段,所有测试例执行前只需进行一次图像校正学习,后续执行测试例时直接进行图像校正即可;所述的学习阶段步骤为:1)截取一幅车载终端主页图像,手动截取图像屏幕区域图像,并保存到指定目录下,令此图像为基准图像;2)实时抓取一幅车载终端主页图像,提取该图像与基准图像的Surf匹配特征点和特征描述值,依据特征描述值计算两幅图像的匹配特征点;3)选定三个匹配特征点,依据特征点坐标计算旋转、平移、缩放参数,并储存参数到指定目录下,作为校正参数;所述的校正阶段步骤为:1)从指定目录读取校正参数;2)实时抓取视频图像,根据校正参数对该视频图像进行变换、插值运算,得到校正的最终车载终端屏幕区域图像;c.截取某个待测试APP的图标,存到指定测试路径下;d.点击该APP图像,APP跳转至运行页面,从视频流中抓取运行页面图像,存到指定测试路径下;(二)、测试例执行,测试例执行过程就是自动化测试系统的调用动作;从摄像头实时采集视频图像,对图像进行校正,采用模板匹配算法验证图像中APP图标是否存在,如存在即获取验证图标坐标,发送ADB命令给车载终端,终端接收到ADB命令后响应APP;重新获取视频帧图像,并与测试例设计时截取的APP响应帧进行相似度比较,最终输出验证结果;测试例执行的实施步骤如下:a.启动测试例,从视频流中抓取视频帧,依照上述的视频图像校正方法对该视频帧进行校正;b.模板匹配算法验证APP图标;经过图像校正算法后,APP图标归一化到相同尺度,这就减小了模板匹配误差;匹配算法采用标准平方差匹配算法,具体步骤如下:1)读取测试例设计时截取的APP图标,令其为模板图像;2)模板图像从左到右,从上到下移动,遍历校正图像,计算其与校正图像的标准平方差系数,公式如下:其中T为模板图像,I为校正图像,(x,y)为校正后图像像素点坐标,(x',y')为模板图像像素点坐标,R(x,y)系数值范围为[0,1],如果模板图像与校正图像匹配,则系数值越小;3)设定某个阈值,阈值取值范围[0.05,0.10],系数小于设定阈值,则认为匹配成功,即校正图像中存在相应的APP图标;4)模板匹配成功时,记录匹配点像素坐标(x,y),即为APP图标的中心坐标;c.根据计算的APP图标坐标,发送ADB命令,启动APP;d.延时一段时间后,从视频流中抓取一帧视频图像,依照上述视频图像校正方法进行校正,得到校正图像;e.读取测试例设计时抓取的APP页面跳转帧,与校正图像作相似度计算,判断两幅图像是否相似,即判断APP是否跳转到正确的页面;相似度计算采用结构相似度算法,算法包含了目标图像与模板图像在亮度、对比度及结构信息方面的比较,能正确反应目标图像与模板图像之间的一个相似度,计算公式如下:其中μx和μy分别为目标图像和模板图像的均值,σx和σy分别为目标图像和模板图像的方差,σxy为目标图像和模板图像的协方差,C1和C2为常数,取值范围为[0.01,0.05],用于增加计算结果的稳定性,相似度值范围为[0,1],相似度值越大,相似度越高;f.验证结果输出,如果两幅图像相似度值超过设定阈值,阈值取值范围[0.95,0.98],则输出该测试例功能通过测试,结束该测试例。
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