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公开(公告)号：CN119003336A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410995519.1
申请日：2024-07-24
Applicant: 常州大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于软件测试技术领域，具体涉及一种工业控制软件测试用例数据库构建方法，包括：获取传统测试用例要素，在传统测试用例要素中添加测试脚本和网格模型，形成测试用例模板；根据测试用例模板进行数据库的模型构建，得到测试用例库属性；生成实体‑关系图，并将其转变为数据表。根据测试用例库属性对工业控制软件的测试用例进行更正，得到统一测试用例，并添加到测试用例库中。按照模块和级别划分测试用例，生成每个测试用例唯一的标识码。本发明的方法实现了测试用例库中测试用例的共享复用功能，满足了测试用例的高效管理，进而提高了软件测试的效率，满足现代工业控制系统的高标准要求。
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公开(公告)号：CN118295921A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410483661.8
申请日：2024-04-22
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明属于软件测试领域，具体涉及一种基于改进粒子群算法的测试用例自动生成方法，包括以下步骤，静态分析源代码得到控制流程图，并根据控制流程图的分支覆盖为标准，对程序进行插桩；获取分支信息，根据分支信息中的分支的嵌套深度和分支谓词构造出合适的适应度函数；改进粒子群算法，把算法每次迭代后的得到的解码作为待测程序的输入参数；运行待测程序，将待测程序的输入参数进行编码表示成粒子的位置向量，解码之后再重新作为输入参数输入到程序中得到其新的具体的覆盖性信息，完成粒子群算法参数初始化；更新迭代次数，循环直至结束输出测试用例集。本发明能够保证算法的全局探测能力，同时算法的收敛精度得到提高，从而高效的生成测试例。
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公开(公告)号：CN113752253A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110937900.9
申请日：2021-08-16
Applicant: 常州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种用于连续体机器人的参数优化方法，具体包括以下步骤：基于几何分析法建立连续体机器人的运动学模型；基于微分变换原理建立连续体机器人末端位置误差模型；将标定单位球体放置在连续体机器人操作空间中；控制连续体机器人接触标定单位球体表面并记录绳长变化量；根据记录采集的数据并基于单位球面的连续体机器人参数辨识模型对几何参数进行准确辨识；参数优化结果是否满足精度要求，如不满足，将几何参数进行更新并重新标定。本发明的方法具有简单、实用、成本低等特点，适用于多种连续体机器人结构形式，能够通过对连续体机器人的结构参数进行优化，达到了提高连续体机器人弯曲变形精度的目的。
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公开(公告)号：CN110941334A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911111845.7
申请日：2019-11-14
Applicant: 常州大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/0484 , G06Q50/12
Abstract: 本发明公开了一种智能立体全息显示人机交互菜单系统，它包括手势指令采集器、人机交互平台、全息显示器和控制总台，手势指令采集器适于采集顾客的手势信息，及根据手势信息得到手势指令并发送；人机交互平台适于采集顾客的输入信息，及根据输入信息得到控制指令或点餐信息并发送；全息显示器分别与手势指令采集器及人机交互平台信号连接，适于接收手势指令或控制指令，及根据其接收的手势指令或控制指令至少实现其预设的菜品信息的全息显示、切换或音频介绍；控制总台与人机交互平台信号连接，适于接收点餐信息以实现点餐。本发明采用手势控制或输入的方式实现点餐及对菜品信息的全息显示、切换或音频介绍，带给顾客更好的就餐体验。
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公开(公告)号：CN118691885A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410792389.1
申请日：2024-06-19
Applicant: 常州大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/60 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种基于CNN和ViT的细粒度花卉图像分类方法。该方法首先准备花卉数据集，数据集包括郁金香、向日葵、玫瑰、蒲公英、雏菊五个类别；其次对花卉图像进行数据集预处理,包括数据集划分、图像裁剪、高斯模糊处理；接着构建CNN‑ViT细粒度分类模型进一步增强对图像特征信息的提取，便于提高后续图像分类准确率；其次训练网络模型，将预处理后的图像输入到网络模型中进行训练，并保存在模型验证过程中识别精度最高的权重；将模型加载花卉数据集训练好的权重，对其测试集进行测试，计算出测试集的识别准确率。本发明设计合理，通过构建CNN‑ViT细粒度分类模型，提高了识别方法花卉细粒度图像的识别精度，同时任务分类的准确性也好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118484386A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410609010.9
申请日：2024-05-16
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及软件测试用例生成技术领域，尤其涉及一种基于改进遗传算法引入退火算法生成测试用例的方法，包括：对待测程序进行需求分析与静态分析，以及分支函数插桩；生成初始种群并将其转为十进制计算每个种群的适应度值；对初始种群进行个体选择，用熵权法计算被选出个体适应度值的权重，在此基础上对被选出的个体进行交叉操作与变异操作；在交叉操作和变异操作后引入退火算法，利用退火概率P来决定是否接受变异后的个体，获得全局最优解。本发明通过对改进遗传算法引入退火算法生成测试用例，动态调整交叉率变异率，在交叉、变异操作时分别引入退火算法，以一定概率接受当前比其他解差的一个解，跳出局部最优解，避免“早熟”现象的发生。
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公开(公告)号：CN118295653A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410227643.3
申请日：2024-02-29
Applicant: 常州大学
IPC: G06F8/38 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉理解的全自动定位UI显示问题的检测方法，包括以下步骤：数据收集：收集不同UI界面的样本数据；UI显示问题分类：根据UI显示问题的类型，定义合适的问题模型；特征提取：对收集到的UI显示数据进行处理并提取UI界面中的特征；训练模型与测试：根据定义的问题模型，使用及其学习或者深度学习算法训练模型，使用已训练好的模型对新的UI显示数据进行测试，并判断新的UI显示数据是否存在问题；问题定位：若检测到相关UI显示问题，则通过模型输出的结果定位问题所在的具体位置。本发明能够极大地节省时间和人力成本，有助于加快问题解决的速度，提高开发效率，有助于提高软件的可靠性和用户体验。
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公开(公告)号：CN113808080B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202110922393.1
申请日：2021-08-12
Applicant: 常州大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T7/62 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06V10/762 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及干涉图像处理技术领域，涉及一种手机摄像孔玻璃面板干涉条纹数目的检测方法，包括以下步骤：S1、采集手机摄像孔玻璃面板的干涉条纹图像，进行数据增强和标注；S2、对YOLOv2网络模型训练、调优和准确性验证；S3、待测干涉条纹图像输入YOLOv2网络模型，检测出干涉条纹图；S4、检测出的目标区域的长宽按一定比例扩大后截取分析；S5、对截取出的目标区域的干涉条纹图进行预处理，通过连通区域面积得到干涉条纹数量。本发明通过采集手机摄像孔玻璃面板的干涉条纹图像，利用YOLOv2目标检测算法，简化操作步骤，提高实时性；针对检测出的条纹区域，采用扫描线种子填充图形学方法进行计算条纹数，实时性高。
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公开(公告)号：CN119314165A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411423510.X
申请日：2024-10-12
Applicant: 常州大学
IPC: G06V20/62 , G06V10/82 , G06V30/16 , G06V30/19 , G06V30/18 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及文本识别检测技术领域，尤其涉及一种基于改进的MobileNetV3界面文本识别检测模型方法，包括，收集数据集，收集大量油气行业软件界面的图片，对数据集进行标注作为神经网络训练样本；构建文本识别检测模型，所述文本识别检测模型的骨干网络为在每个网络块末端嵌入一个NAM注意力机制模块的MobileNetV3模型；训练模型，并将训练后的文本识别检测模型转换为文本推理模型保存。本发明通对改进识别检测模型的骨干网络，NAM通过权重的贡献因素来改善注意机制，利用训练模型权重的方差度量从而凸显图像特征，并引入文本检测器、方向分类器人本识别器，提升模型检测速度和检测正确率，满足现代软件自动化测试高覆盖率要求。
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