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申请/专利权人：深圳尚米网络技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于多AI模型的软件测试方法及系统，该方法包括：响应于测试启动请求，获取当前测试阶段和目标测试软件的软件信息；基于所述当前测试阶段和所述软件信息，根据第一AI模型，确定出所述当前测试阶段对应的测试操作；对所述目标测试软件执行所述测试操作，并获取执行过程对应的录屏记录信息和测试结果；根据所述录屏记录信息，和至少一个其他测试阶段对应的所述录屏记录信息，基于第二AI模型，验证所述当前测试阶段对应的测试结果。可见，本发明能够提高软件测试的自动化程度和效率，对软件测试的结果进行验证以提高测试的真实性，减少后续的软件错误。

主权项：1.一种基于多AI模型的软件测试方法，其特征在于，所述方法包括：响应于测试启动请求，获取当前测试阶段和目标测试软件的软件信息；基于所述当前测试阶段和所述软件信息，根据第一AI模型，确定出所述当前测试阶段对应的测试操作；对所述目标测试软件执行所述测试操作，并获取执行过程对应的录屏记录信息和测试结果；根据所述录屏记录信息，和至少一个其他测试阶段对应的所述录屏记录信息，基于第二AI模型，验证所述当前测试阶段对应的测试结果，包括：将所述当前测试阶段的执行过程中的所述录屏记录信息输入至训练好的图像识别神经网络，以得到所述当前测试阶段对应的软件输出参数；所述图像识别神经网络通过包括有多个训练录屏记录信息和对应的软件测试输出参数标注的训练数据集训练得到；根据所述测试结果，以及预设的所述当前测试阶段对应的测试结果和输出参数的对应关系，确定所述测试结果对应的标准输出参数；计算所述标准输出参数和所述软件输出参数之间的参数差异度，得到所述当前测试阶段对应的差异度参数；对于至少一个其他测试阶段，确定该其他测试阶段对应的所述录屏记录信息和所述差异度参数；根据该其他测试阶段和所述当前测试阶段在预设的阶段环节序列上的位置之间的距离，以及预设的距离和关联性的数学对应关系，确定该其他测试阶段与所述当前测试阶段之间的关联性参数；计算该其他测试阶段的所述差异度参数和所述当前测试阶段的所述差异度参数之间的第一相似度；计算该其他测试阶段的所述录屏记录信息和所述当前测试阶段的所述录屏记录信息之间的第二相似度；所述第二相似度为两个所述录屏记录信息的多个对应时间点的图像帧之间的相似度的总和；计算以所述关联性参数为底的所述第二相似度的对数，得到关联性表征值；计算所述第一相似度和所述关联性表征值的乘积，得到该其他测试阶段对应的阶段参数；计算所有所述其他测试阶段的所述阶段参数的求和平均值，得到所述当前测试阶段对应的测试结果对应的验证可靠性参数；所述验证可靠性参数在低于预设的参数阈值时，确定所述测试结果为不可靠。

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