(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210413029.7 (22)申请日 2022.04.19 (71)申请人 北京网鲜供应链科技有限公司 地址 102600 北京市大兴区经济开发区科 苑路9号3号楼四层S3407室 (72)发明人 王星光　朱涛　 (74)专利代理 机构 北京华际知识产权代理有限 公司 11676 专利代理师 袁瑞红 (51)Int.Cl. G06Q 30/00(2012.01) G06V 20/62(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06V 20/52(2022.01) G06N 3/08(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 11/36(2006.01) (54)发明名称 一种基于人工智能的软件自动化测试管理 系统及方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于人工智能的软件自 动化测试管 理系统及方法， 属于人工智能技术领 域。 本发明设置虚假宣传模块基于深度学习算法 识别商家实际销售的商品， 计算商家实际销售的 商品与商家宣传的商品的差别， 判断商家是否虚 假宣传； 设置商户恶意引流模块构建恶意引流判 断模型， 判断商家是否恶意引流； 设置自动化测 试模块通过系统的参数化机制以及封装的多样 化组件来实现一个脚本适配多套环 境场景； 通过 设置商户虚假宣传模块和商户恶意引流模型评 估， 监控商户行为， 维护平台的信誉， 通过设置自 动化测试模块， 模块化管理测试场景， 根据具体 的测试需求来组合场景自动化输出测试报告， 保 障系统在多次数据调试后的正常运行。 权利要求书3页 说明书8页 附图1页 CN 114819985 A 2022.07.29 CN 114819985 A 1.一种基于人工智能的软件自动化测试管理系统， 其特征在于： 该系统包括商品数据 采集模块、 商户虚假 宣传模块、 商户恶意引流模块、 商户物流模块和自动化测试模块； 所述商品数据采集模块采集商户信 息传输至商户虚假宣传模块， 所述商户信 息包括商 品的产品信息、 商品的宣传信息和商户的销售信息； 所述商户物流模块采集商户物流信息， 传输 至商户恶意引流模块； 所述商户虚假宣传模块基于深度学习算法识别商家实际销售的商 品， 计算商家实际销 售的商品与商家宣传的商品的差别， 判断商家是否虚假 宣传； 所述商户恶意引流模块构建恶意引流判断模型， 判断商家是否恶意引流； 所述自动化测试模块通过系统的参数化机制以及封装的多样化组件来实现一个脚本 适配多套环境场景。 2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的软件自动 化测试管理系统， 其特征在于： 所述商品数据采集模块包括产品信息抓取单元、 商品宣传抓取单元和商户销售信息抓取单 元； 所述产品信 息抓取单元基于文字识别抓取商 品的名称和商 品的规格， 并存储商 品打包 前照片为销售 留存照， 所述销售 留存照包括完整的实际销售商品和完整的尺寸物， 所述尺 寸物为已知尺寸且不可 更改的物体； 所述商品宣传抓取 单元获取商品的宣传照片； 所述商户销售信息抓取 单元获取商品的差 评和退换货的数据。 3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的软件自动 化测试管理系统， 其特征在于： 所述商户虚假宣传模块包括商品识别模型、 识别结果统计单元、 实物差别判断单元和警示 单元； 所述商品识别模块基于深度学习算法建立商品识别模块， 以商品名称为识别目标， 输 出商品的销售留存照中商品的位置； 所述识别结果统计单元计算销售照有效识别商品的误差值， 判断商品是否为虚假宣 传； 所述实物误差判断单元判断商 品与宣传的差别， 计算销售留存照与宣传照中的商品色 差， 计算销售留存照商品的大小与销售的商品规格的误差， 判断商品是否为虚假 宣传； 所述警示单元接收识别结果统计单元和实物误差判断单元的输出， 当商 品判断为虚假 宣传， 警示商户和平台。 4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的软件自动 化测试管理系统， 其特征在于： 所述实物误差判断单 元判断商品与宣传的差别， 具体内容包括： Step 5‑1： 基于商品识别模型输出销售留存照中的商品位置， 提取销售留存照中商品 的颜色， 计算销售留存照中商品与宣传照片的商品色值相似度cvs； Step 5‑2： 输出销售留存照中商品与宣传照片中商品的色差值cdv＝1一cvS； Step 5‑3： 获取用户商品购买信息， 抓取商品规格， 通过销售留存照中商品和尺寸物的 长度比测算出销售留存照中商品尺寸； Step 5‑4： 输出销售留存照中商品与商品规格的尺寸 误差值De； Step 5‑5： 输出实物误差Pe＝k1*cdv+k2*De， 其中， k1表示色差值权重， k2表示尺寸误差 值权重；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114819985 A 2Step 5‑6： 设置允许误差阈值， 当实物误差超出允许误差阈值， 输出商品为虚假 宣传。 5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的软件自动 化测试管理系统， 其特征在于： 所述自动化测试模块具体内容包括： 基于JMX脚本进行用例场景创建， 在全局 变量层面， 所 述自动化测试模块提供了基于运行环境保存的变量值， 针对不同环境用户可以在页面配置 多套变量参数， 以实现一套脚本适配多套环境； 当触发用例场景， 判断场景运行结果， 所述 自动化测试模块实时收集测试 数据， 生成直观的测试报告。 6.一种基于人工智能的软件自动化测试管理方法， 其特征在于： 所述软件自动化测试 管理方法具体步骤 包括： 步骤一： 基于深度学习算法构建商品识别模型； 步骤二： 采集商 品打包前的照片为销售留存照， 输入商品识别模型中， 以商品名称为识 别目标， 当商品识别模型识别成功， 输出销售留存照中商品的位置； 步骤三： 统计商 品识别模型识别结果， 判断实际销售的商品是否与商品名称一致， 计算 销售照有效识别商品的误差值， 设置有效识别商品的误差值阈值， 当销售照有效识别商品 的误差值超出有效识别商品的误差值阈值， 申请人工判断实际销售的商品是否与商品名称 一致， 实际销售的商品与商品名称不 一致， 则输出实际销售商品为虚假 宣传； 步骤四： 基于商品识别模型输出销售留存照中商品的位置， 获取实 际销售的商品颜色 和大小， 计算实际销售的商品与宣传照片 中商品的色差， 计算实际销售的商品与商品规格 的尺寸误差值， 获得实物误差， 当实物误差超出允许误差阈值， 输出判断商品是否为虚 假宣 传； 步骤五： 获取商品物流信息， 构建商家恶意引流评估 模型， 输出商家评估结果； 步骤六： 基于JMX脚本， 完成场景创建， 提供基于运行环境保存的变量值， 自动化测试步 骤二至步骤五的内容， 输出测试报告。 7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的软件自动 化测试管理方法， 其特征在于： 所述步骤三计算销售照有效识别商品的误差值具体步骤 包括： 步骤三‑1： 以时间为序， 计算相邻 销售留存照的相似度； 步骤三‑2： 设置相似度阈值， 当相邻销售留存照的相似度超出阈值， 删除后一张销售留 存照， 统计删除销售留存照数量， 将剩余的销售留存照输入商品识别模型； 步骤三‑3： 所述商品识别模型以商品的名称为识别目标， 当商品识别模型成功识别出 目标， 输出销售留存照中的商品位置， 当商品识别模型识别目标失败， 统计识别失败次数； 步骤三‑4： 计算销售照有效识别商品的误差值， 具体 计算公式为： 其中， Ei表示销售照有效识别 商品的误差值， del表示删除的销售留存照数量， re f表示 销售留存照识别失败数量， mAP表示商品识别模型的精确度， T表示销售照的总数量； 步骤三‑5： 设置有效识别商品的误差值阈值， 当销售照有效识别商品的误差值超出阈 值， 提示平台进一 步进行人工识别后， 输出最终判别结果判断商品是否为虚假 宣传。 8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的软件自动 化测试管理方法， 其特征在于： 所述步骤五中构建商家恶意引流评估 模型的具体内容包括： 步骤五‑1： 获得商品价格， 当商品价格低于历史价格， 获取同样种类同样规格商品的平权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114819985 A 3