[发明专利]基于深度学习的软件界面自动测试云平台装置及测试方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的软件界面自动测试云平台装置，包括若干台用户终端和云服务器，其特征在于，每台所述用户终端包括Web浏览器和自动截屏模块，所述云服务器包括Web服务器、数据库、深度神经网络模型、截图接收模块、网络爬虫模块，所述Web浏览器和Web服务器通讯连接，所述自动截屏模块与截图接收模块连接，所述截图接收模块与网络爬虫模块分别连接到数据库，所述数据库分别与Web服务器和深度神经网络模型连接，所述网络爬虫模块与图像搜索引擎连接；所述自动截屏模块部署于用户终端，截取用户在使用软件时的不同界面，并上传到云服务器；所述截图接收模块部署于云服务器，收取由用户终端自动截屏模块上传的图像，并将图像存入文件系统，将图像信息存入数据库；所述Web服务器部署于云服务器，用于向用户展示界面图像，并接收用户对界面的评价；所述网络爬虫模块部署于云服务器，利用Internet上的图像搜索引擎，进行软件界面图像的下载，并将爬取的图像存入文件系统，将图像信息存入数据库；所述数据库用于存储软件界面截图图像的信息，包括其编号、存储路径、对应的软件名称；所述深度神经网络模块完成基于图像的界面美观程度自动分类功能；

选择TensorFlow实现图像自动分类的深度神经网络模型，利用TensorFlow，实现两种卷积神经网络算法，具体卷积神经网络模型选型，选用AlexNet和ResNet，Alexnet在多个GPU上进行训练，ResNet通过引入短路径来避免消失梯度问题，在深度的网络范围内传递梯度。

2.一种如权利要求1所述的基于深度学习的软件界面自动测试云平台装置的测试方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)用户使用软件时进行自动截图，并对截图进行美观程度的标记；

(2)使用带标记的界面图像进行深度神经网络模型的训练；

(3)使用训练得到的深度神经网络模型，对新输入的软件界面图像进行评测，评价其美观程度。