图像识别云服务作为一种新的软件服务方式,为用户提供了一种低成本、方便快捷的图像识别应用开发解决方案,能够显著降低图像识别应用开发的门槛。随着越来越多的云平台开始提供图像识别云服务,如何选用适合自身需求的云服务成为用户需要考虑的问题。当前,云服务的服务质量越来越受到人们的关注,然而目前还未有对图像识别云服务性能进行系统性评测的评测方法和自动化测试工具。本文针对图像识别云服务自动化测试问题展开研究。首先,本文对当前云平台上的主流图像识别服务进行了深入分析,包括人脸识别、物体与场景识别以及OCR,根据服务的不同特点,分别从评测负载、评测指标以及数据集对评测方法进行设计,同时提出一种科学的评估图像识别云服务综合能力的计算方法,帮助用户直观的对比不同云平台的云服务性能。然后,本文实现了图像识别云服务自动化测试系统。系统由五个功能模块组成,分别是中心控制模块、用户测试请求处理模块、负载生成模块、负载运行模块和测试结果处理模块。最后,利用自动化测试系统对六大主流公有云平台提供的图像识别云服务进行性能评测并对测试结果量化分析,包括Google云、Amazon AWS、Microsoft Azure、百度云、阿里云和腾讯云。实践证明,本文设计的性能评测方法和搭建的自动化测试系统,能够对云平台上图像识别服务的性能进行科学评测。研究成果对于提高图像识别云服务的服务质量以及帮助用户选用满足自身需求的云服务具有重要意义。