基于模型的测试用例生成方法

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在大量软件出现的今天,除开软件的功能是否完善外,对软件本身提出了更高的安全性和稳定性要求;一款软件在上线前需要进行大量的测试,以便提升软件的质量;由于开发人员参与了软件的研发及上线流程,导致了看待软件问题的局限性,而测试人员在编写测试用例时,往往由于依据文档的不一致性,使得测试用例的价值大打折扣;并且在实际软件的开发流程中,测试环节与开发严重脱节;往往只是为了出相应的测试报告而去测试,偏离了测试的初衷;针对以上问题,提出基于模型的用例生成方法,能够基于工作流程图、判定表、状态转换等多种测试方法,并在该方法中应用边界值与等价类的思想,够贯穿整个软件研发的生命周期,在软件研发初期就能够参与测试,提出设计方案的不足;并且能够自动生成测试用例,提高测试人员的效率.
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针对盲人出行时盲道场景复杂度高,已有目标检测算法对远距离障碍物以及条形障碍物特征提取困难,造成漏检等问题提出改进;针对条形障碍物检测增加非对称卷积模块(ACB),强化网络在垂直与水平方向的特征提取;构建混合池化模块,将条形池化引入网络与金字塔池化融合为混合池化模块(MPM),增强网络对长条形与非长条形障碍物检测效果;网络末端改变特征融合方式,低级特征与高级特征相乘形式以加强复杂场景下盲道障碍物识别;实验结果表明,在盲道障碍物数据集上,改进算法对比YOLO V4在多个评价指标上都有提升;实际场景测试中对远距
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