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公开(公告)号：CN101957793A
公开(公告)日：2011-01-26
申请号：CN201010273044.3
申请日：2010-09-03
申请人： 中国科学院软件研究所
IPC分类号： G06F11/36
CPC分类号： G06F11/3636
摘要： 本发明提供了一种面向Android及其衍生系统的软件操作录制回放方法，包括如下步骤：1)装备Android及其衍生系统的设备端与PC端连接并通信；2)对设备端进行UI操作，设备端或PC端记录UI操作指令及相应的程序状态信息；3)PC端解析步骤3)中记录的UI操作指令及相应的程序状态信息，利用记录的UI操作指令驱动设备端执行UI操作，并将执行后的程序状态与记录的相应的程序状态进行比较，完成回放。利用本发明的方法对Android及衍生系统平台上的软件操作进行记录，在对软件作相关修改后，可以利用记录进行回放以测试软件行为是否和修改前一致。
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公开(公告)号：CN118331845A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410172770.8
申请日：2024-02-07
申请人： 中国科学院软件研究所
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本公开涉及深度神经网络模型的质量测评方法、装置及设备，属于人工智能领域。所述方法包括：构建包括多个质量评估指标的测试方案，并基于深度神经网络模型的应用场景获取测试数据集；基于测试方案和测试数据集对深度神经网络模型进行测试，得到多个质量评估指标的取值；获取深度神经网络模型在测试过程中的神经元激活情况，并基于神经元激活情况执行测试充分性验证；在深度神经网络模型未通过测试充分性验证的情况下，调整测试数据集；在深度神经网络模型通过测试充分性验证的情况下，基于多个质量评估指标的取值确定深度神经网络模型的质量评估结果。本发明能够实现对深度神经网络模型进行充分且全面的质量测评。
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公开(公告)号：CN117541912A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311368393.7
申请日：2023-10-20
申请人： 中国科学院软件研究所
IPC分类号： G06V10/98 , G06N5/04 , G06N7/01 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本公开涉及目标检测算法的失效原因分析方法、装置及设备，属于目标检测技术领域。所述方法包括：通过数据集对目标检测算法进行训练和/或测试，并在训练和/或测试过程中获取目标检测算法的失效数据，每条失效数据均包括失效类型以及多个失效影响因素的度量值；基于失效数据对目标检测算法的失效过程进行因果推理，得到目标检测算法在至少一个失效类型下的失效因果关系，失效因果关系包括多个失效影响因素之间的因果关系；针对至少一个失效类型中各个失效类型，基于失效类型对应的失效因果关系迭代计算多个失效影响因素的失效权重值。本公开能够实现对目标检测算法的失效原因进行定性和定量的分析。
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公开(公告)号：CN117472710A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311403609.9
申请日：2023-10-26
申请人： 中国科学院软件研究所
摘要： 本公开涉及面向无人系统集群运动的涌现性评估方法、装置及设备，属于无人系统性能评估技术领域。该方法包括：运行针对无人系统集群的测试任务，并在运行过程中获取无人系统集群和无人系统集群中各个无人系统的运动属性数据；基于运动属性数据计算多个涌现性评估指标的取值，多个涌现性评估指标包括以下至少两项：集群轨迹一致性、集群边界线稳定性、集群子区域相似性、集群空间一致性、集群速度一致性；构建多个涌现性评估指标的判断矩阵，并基于判断矩阵获取多个涌现性评估指标的权重；基于多个涌现性评估指标的取值和权重，确定无人系统集群运动的涌现程度。本公开实现对无人系统集群运动的系统规范评估，解决涌现性评估合理性较差的问题。
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公开(公告)号：CN117349138A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311426533.1
申请日：2023-10-31
申请人： 中国科学院软件研究所
IPC分类号： G06F11/34
摘要： 本公开涉及面向无人系统感知的可解释性评估方法及装置，属于无人系统感知技术领域。所述方法包括：获取评估数据集，以及无人系统针对评估数据集中各个样本的感知结果；获取掩码规则和评估阈值；按照掩码规则和评估阈值，采用不同可解释测试方法，确定各个样本的第一最有效特征和第一有效特征比率以及第二最有效特征和第二有效特征比率；基于各个样本的第一最有效特征和第二最有效特征以及第一有效特征比率和第二有效特征比率，确定各个样本下不同可解释测试方法对无人系统的可解释一致性和可解释有效性；基于所有样本下可解释有效性和可解释一致性，确定无人系统的感知性能。本公开能够实现对无人系统的感知推理能力进行有效、充分且准确地评估。
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公开(公告)号：CN113536564B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202110789217.5
申请日：2021-07-13
申请人： 中国科学院软件研究所
IPC分类号： G06F30/20 , G06F11/36 , G06F111/02
摘要： 本发明涉及一种基于虚拟仿真的无人蜂群自主协同评估方法及系统。该方法包括：获取虚拟仿真环境的配置参数；配置无人蜂群构型、挂载等，获取无人蜂群的配置参数；获取无人蜂群测试任务的配置参数；获取无人蜂群任务执行过程中的实时参数；综合获取的各项参数计算无人蜂群的基本能力指标、任务能力指标、智能水平指标；根据指标计算的结果进行无人蜂群自主协同能力的评估。本发明基于虚拟仿真的测试手段搭建出适合于无人蜂群自主协同能力及灵活多样群组变化需求的测试框架，设计了与自主协同能力评估相关的、较为全面的数据获取方案和数据采集方案，形成了无人蜂群自主协同评估度量模型和评估体系，实现了无人蜂群自主协同能力
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公开(公告)号：CN116737540A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310474700.3
申请日：2023-04-27
申请人： 中国科学院软件研究所
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本公开涉及一种面向自动驾驶测试的多样关键场景生成方法、装置及设备，属于自动驾驶测试技术领域。所述方法包括：获取个原子动作，并针对每个原子动作建立原子动作模型；基于场景描述信息获取测试区域，以及在测试区域中设置被测对象的行驶路线；针对各个原子动作模型，初始化原子动作模型对应的经验回放池，并基于场景描述信息、测试区域以及行驶路线，构建样本数据以存储至经验回放池；针对各个原子动作模型，从相应经验回放池中抽取样本数据对原子动作模型进行参数更新；结合目标测试任务的场景描述信息所涉及的原子动作的原子动作模型，生成用于实现目标测试任务的关键场景。本公开能够提升关键场景的生成效率，实现多样关键场景的快速生成。
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公开(公告)号：CN116663413A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310637726.5
申请日：2023-05-31
申请人： 中国科学院软件研究所
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/214 , G06N5/04 , G06F119/02
摘要： 本公开涉及面向视觉感知算法的失效影响分析方法、装置及设备，属于视觉感知技术领域。所述方法包括：获取视觉感知算法，以及视觉感知算法的应用特征；解析视觉感知算法的各个组成部分之间的关系，以及不同生命周期阶段中针对视觉感知算法的关键工作特点；基于应用特征、各个组成部分之间的关系以及不同生命周期阶段中针对视觉感知算法的关键工作特点，挖掘视觉感知算法在执行过程中可能出现的失效模式；挖掘各个失效模式的失效原因；获取视觉感知算法的关键性能指标，并基于关键性能指标确定各个失效模式对视觉感知算法性能的影响情况。本公开填补了视觉感知算法领域系统性失效影响分析方法的空缺。
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公开(公告)号：CN113535555B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202110784453.8
申请日：2021-07-12
申请人： 中国科学院软件研究所
摘要： 本发明公开了一种面向强化学习模型的容器化测试方法与系统。本方法为：1)测试方根据待建的测试任务制作测试环境Docker镜像、代理Docker镜像及其对应的连接模块、回调模块、评估模块，然后将连接模块封装到代理Docker镜像文件模板中；2)测试方在测试平台上创建测试任务，并上传镜像文件到测试方服务器；3)被测方下载测试任务的镜像文件训练代理，将训练后的代理集成到代理Docker镜像并上传至测试方服务器；4)测试方服务器在新上传的代理Docker镜像文件中添加或替换回调模块和评估模块，并对其进行重新封装得到新的代理Docker镜像后，开始运行测试任务；5)测试方服务器将测试过程数据传回测试平台。
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公开(公告)号：CN115877821A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211584110.8
申请日：2022-12-09
申请人： 中国科学院软件研究所
IPC分类号： G05B23/02 , G01M17/007
摘要： 本公开涉及一种车辆机动平稳性评估方法、装置、电子设备和存储介质，涉及自动驾驶技术领域。所述方法包括：获取待评估车辆经过的路段的高精地图和行驶数据，待评估车辆基于待测的自动驾驶方案行驶；根据高精地图和行驶数据，确定至少一个横向机动评估参数和至少一个纵向机动评估参数；基于至少一个横向机动评估参数计算横向机动平稳度；基于至少一个纵向机动评估参数计算纵向机动平稳度；根据横向机动平稳度和纵向机动平稳度，确定待评估车辆执行待测的自动驾驶方案时的机动平稳度。本公开可以对车辆在执行自动驾驶方案时的平稳性进行比较准确的评价，以保证评估结果的有效性。
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