图像识别方法及系统
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116416486A

    公开(公告)日:2023-07-11

    申请号:CN202210002007.1

    申请日:2022-01-04

    摘要: 本发明提供一种图像识别方法及系统,方法包括:根据卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM,构建深度学习网络模型;对所述深度学习网络模型进行训练,以确定验证码识别模型;将待识别的验证码图像输入到所述验证码识别模型,以获取所述待识别的验证码图像的识别结果。所述系统用于执行上述方法。本发明基于深度学习网络模型,输入信息为图像整体,无需进行字符切割,针对验证码图像字符背景噪声多、字符重叠和字符扭曲等问题均可通过模型训练得以解决,模型一经训练完成,无需维护更新,同时,以CNN和LSTM构建的深度学习网络模型为基础训练得到验证码识别模型,能够实现对待识别的验证码图像的分类提取。

    测试路径构建方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112527621A

    公开(公告)日:2021-03-19

    申请号:CN201910875657.5

    申请日:2019-09-17

    IPC分类号: G06F11/36

    摘要: 本发明实施例提供了一种测试路径构建方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:确定业务节点的有向图,有向图包括多个业务层级,多个业务层级中的每一层级包括至少一个业务节点;确定测试任务的目标业务节点与有向图中每个业务层级的业务节点的相关性;生成测试路径,测试路径包括在有向图的每个业务层级中与目标节点的相关性最高的业务节点。本发明实施例能够快速自动构建测试路径,降低了脚本的维护成本,缩短了脚本配置流程耗费时间。

    桌面应用测试方法、装置、电子设备、及程序产品

    公开(公告)号:CN116431461A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202210002031.5

    申请日:2022-01-04

    IPC分类号: G06F11/36

    摘要: 本申请提供一种桌面应用测试方法、装置、电子设备、及程序产品,涉及计算机技术领域。所述方法包括:获取待测试桌面应用对应的应用界面图像;根据测试脚本,判断待操作对象的类型,并在所述应用界面图像中得到所述待操作对象;对所述待操作对象进行桌面应用测试,得到桌面应用测试结果;其中,所述测试脚本中的待操作对象基于文本形式或图像形式配置。通过本申请实施例提供的桌面应用测试方法,测试人员能够直观地根据测试脚本判断待操作对象的类型,继而检验得到的待操作对象与测试脚本指定的待操作对象的一致性,保证桌面应用测试结果的准确性。