本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種基于人工智能的測試軟件的方法及裝置。

背景技術(shù)：

眾所周知，軟件測試是軟件開發(fā)過程中必不可缺的環(huán)節(jié)，其目的在于盡可能的發(fā)現(xiàn)軟件中存在的缺陷，以便能夠及時修正錯誤，進而提高軟件的可靠性。傳統(tǒng)的軟件測試通常需要眾多測試人員親自參與到測試過程中，需要耗費較多的人力成本。

為了減少親自測試的工作量，測試人員可以事先編寫自動化測試文檔，通過自動化測試文檔完成軟件測試，然而這種自動化測試文檔測試軟件的方式，通常只能針對單一或同類的軟件進行測試，隨著軟件的更新需要對該自動化測試文檔進行相應(yīng)的調(diào)整，這種調(diào)整的頻率有時比較高，調(diào)整所需花費的時間成本有時也比較高，這種自動化測試文檔進行軟件測試的方式無法適用于各類軟件的測試需求，局限性較大。

針對上述自動化測試文檔進行軟件測試具有較大的局限性的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明實施例的目的在于提供一種基于人工智能的測試軟件的方法及裝置，能夠打破傳統(tǒng)的自動化測試文檔進行軟件測試的局限性，靈活應(yīng)用到較多的軟件測試中。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種基于人工智能的測試軟件的方法，包括：獲取目標(biāo)對象的當(dāng)前顯示界面；根據(jù)該當(dāng)前顯示界面的內(nèi)容確定操作點和操作點對應(yīng)的測試操作，該測試操作包括點擊操作、輸入操作、拖動操作或縮放操作；對確定的每個操作點執(zhí)行對應(yīng)的測試操作，并保存每次執(zhí)行測試操作后的結(jié)果界面；根據(jù)結(jié)果界面設(shè)置出現(xiàn)該結(jié)果界面對應(yīng)的操作點和測試操作的獎勵分值；累積所有操作點和測試操作對應(yīng)的獎勵分值，將累積后得到的獎勵分值作為上述當(dāng)前顯示界面的獎勵分值；切換至下一個顯示界面，繼續(xù)獲取下一個顯示界面的獎勵分值，直至得到上述目標(biāo)對象對應(yīng)的所有顯示界面的獎勵分值，根據(jù)所有顯示界面的獎勵分值生成目標(biāo)對象的測試結(jié)果。

結(jié)合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式，其中，根據(jù)當(dāng)前顯示界面的內(nèi)容確定測試點和測試點對應(yīng)的測試操作包括：根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定當(dāng)前顯示界面的測試點和測試點對應(yīng)的測試操作，其中，該測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程包括：根據(jù)當(dāng)前訓(xùn)練界面的分辨率，將當(dāng)前訓(xùn)練界面劃分為N行*M列的網(wǎng)格，其中，N和M均為大于1的自然數(shù)；對于網(wǎng)格中相交的交點重復(fù)下述步驟直至達(dá)到預(yù)設(shè)次數(shù)或預(yù)設(shè)時長：測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對當(dāng)前交點執(zhí)行訓(xùn)練操作，保存執(zhí)行訓(xùn)練操作后的結(jié)果界面，并根據(jù)結(jié)果界面為當(dāng)前交點和對應(yīng)的訓(xùn)練操作設(shè)置獎勵分值；根據(jù)獎勵分值的大小從交點和對應(yīng)的訓(xùn)練操作中選擇并保存當(dāng)前訓(xùn)練界面的測試點和測試點對應(yīng)的測試操作；重置訓(xùn)練界面，繼續(xù)訓(xùn)練，直至訓(xùn)練次數(shù)或訓(xùn)練時間達(dá)到設(shè)定閾值。

結(jié)合第一方面的第一種可能的實施方式，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第二種可能的實施方式，其中，測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程還包括：在訓(xùn)練過程中，如果交點和對應(yīng)的訓(xùn)練操作的獎勵分值為0的次數(shù)大于設(shè)定次數(shù)閾值，舍棄交點和對應(yīng)的訓(xùn)練操作；當(dāng)在預(yù)設(shè)時間和/或預(yù)設(shè)次數(shù)中檢測到執(zhí)行連續(xù)步驟的訓(xùn)練操作所對應(yīng)的獎勵分值的總和低于設(shè)定分?jǐn)?shù)閾值時，舍棄訓(xùn)練操作。

結(jié)合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第三種可能的實施方式，其中，根據(jù)當(dāng)前顯示界面的內(nèi)容確定測試點和測試點對應(yīng)的測試操作之前，還包括：在當(dāng)前顯示界面內(nèi)隨機選擇測試點并隨機執(zhí)行測試操作，直至執(zhí)行測試操作的次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)次數(shù)。

結(jié)合第一方面或第一方面的第一種可能的實施方式，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第四種可能的實施方式，其中，上述獎勵分值的設(shè)置方式包括：通過預(yù)先訓(xùn)練的缺陷比對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將結(jié)果界面與預(yù)先存儲的缺陷標(biāo)識圖片進行比對；根據(jù)比對結(jié)果生成缺陷測試結(jié)果；其中，該缺陷測試結(jié)果包括結(jié)果界面對應(yīng)的類型、缺陷判定結(jié)果以及缺陷等級；在預(yù)先設(shè)置的測試獎勵參照表中查找與缺陷測試結(jié)果對應(yīng)的獎勵分值；設(shè)置結(jié)果界面對應(yīng)的獎勵分值為查找到的獎勵分值。

結(jié)合第一方面的第四種可能的實施方式，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第五種可能的實施方式，其中，在預(yù)先設(shè)置的測試獎勵參照表中查找與缺陷測試結(jié)果對應(yīng)的獎勵分值之后，上述方法還包括：比對結(jié)果界面和出現(xiàn)結(jié)果界面的上一個界面的差異大??；根據(jù)差異大小和測試獎勵參照表對結(jié)果界面的獎勵分值追加額外分值。

結(jié)合第一方面的第四種可能的實施方式，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第六種可能的實施方式，其中，根據(jù)所有顯示界面的獎勵分值生成目標(biāo)對象的測試結(jié)果后，上述方法還包括：獲取目標(biāo)對象的用戶反饋信息；根據(jù)用戶反饋信息和測試結(jié)果，調(diào)整測試獎勵參照表對應(yīng)表項的獎勵分值。

第二方面，本發(fā)明實施例還提供一種基于人工智能的測試軟件的裝置，包括：界面獲取模塊，用于獲取目標(biāo)對象的當(dāng)前顯示界面；操作確定模塊，用于根據(jù)該當(dāng)前顯示界面的內(nèi)容確定操作點和操作點對應(yīng)的測試操作，該測試操作包括點擊操作、輸入操作、拖動操作或縮放操作；操作執(zhí)行模塊，用于對確定的每個操作點執(zhí)行對應(yīng)的測試操作，并保存每次執(zhí)行測試操作后的結(jié)果界面；分值設(shè)置模塊，用于根據(jù)結(jié)果界面設(shè)置出現(xiàn)該結(jié)果界面對應(yīng)的操作點和測試操作的獎勵分值；分值累積模塊，用于累積所有操作點和測試操作對應(yīng)的獎勵分值，將累積后得到的獎勵分值作為當(dāng)前顯示界面的獎勵分值；界面切換與觸發(fā)模塊，用于切換至下一個顯示界面，觸發(fā)界面獲取模塊、操作確定模塊、操作執(zhí)行模塊、分值設(shè)置模塊和分值累積模塊繼續(xù)獲取下一個顯示界面的獎勵分值，直至得到目標(biāo)對象對應(yīng)的所有顯示界面的獎勵分值；測試結(jié)果生成模塊，用于根據(jù)所有顯示界面的獎勵分值生成目標(biāo)對象的測試結(jié)果。

結(jié)合第二方面，本發(fā)明實施例提供了第二方面的第一種可能的實施方式，其中，該裝置還包括：隨機測試模塊，用于在當(dāng)前顯示界面內(nèi)隨機選擇測試點并隨機執(zhí)行測試操作，直至執(zhí)行測試操作的次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)次數(shù)。

結(jié)合第二方面，本發(fā)明實施例提供了第二方面的第二種可能的實施方式，其中，裝置還包括：反饋信息獲取模塊，用于獲取目標(biāo)對象的用戶反饋信息；分值調(diào)整模塊，用于根據(jù)用戶反饋信息和測試結(jié)果，調(diào)整分值查找單元查找的測試獎勵參照表中對應(yīng)表項的獎勵分值。

本發(fā)明實施例提供了一種基于人工智能的測試軟件的方法及裝置，通過在目標(biāo)對象(即，被測試的軟件)的界面上確定操作點和測試操作，并根據(jù)在操作點執(zhí)行測試操作后的結(jié)果界面設(shè)置對應(yīng)的獎勵分值，將所有操作點和測試操作對應(yīng)的獎勵分值累積而得到當(dāng)前界面的獎勵分值；切換界面重復(fù)上述過程，直至得到目標(biāo)對象對應(yīng)的所有界面的獎勵分值，最后根據(jù)該總的獎勵分值生成目標(biāo)對象的測試結(jié)果。這種軟件測試方式，能夠?qū)⑷我廛浖臏y試過程轉(zhuǎn)換為其顯示界面的測試過程，并且對于每個界面，可以根據(jù)其顯示的內(nèi)容確定出合理的操作點和該操作點對應(yīng)的測試操作，因此與現(xiàn)有技術(shù)中自動化測試文檔通常只能針對單一或同類的軟件進行測試，具有較大的局限性的問題相比，上述方法及裝置不再局限于某類軟件，其應(yīng)用范圍更為廣泛，從而可以對多種軟件進行測試，打破了傳統(tǒng)的軟件測試的局限性。并且根據(jù)獎勵分值生成測試結(jié)果的方式，還可以簡單可靠的對該測試過程進行評判，提升了測試的有效性。

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附附圖，作詳細(xì)說明如下。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例的技術(shù)方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，應(yīng)當(dāng)理解，以下附圖僅示出了本發(fā)明的某些實施例，因此不應(yīng)被看作是對范圍的限定，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他相關(guān)的附圖。

圖1示出了本發(fā)明實施例所提供的一種基于人工智能的測試軟件的方法流程圖；

圖2示出了本發(fā)明實施例所提供的另一種基于人工智能的測試軟件的方法流程圖；

圖3示出了本發(fā)明實施例所提供的一種基于人工智能的測試軟件的裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖4示出了本發(fā)明實施例所提供的另一種基于人工智能的測試軟件的裝置的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。通常在此處附圖中描述和示出的本發(fā)明實施例的組件可以以各種不同的配置來布置和設(shè)計。因此，以下對在附圖中提供的本發(fā)明的實施例的詳細(xì)描述并非旨在限制要求保護的本發(fā)明的范圍，而是僅僅表示本發(fā)明的選定實施例?；诒景l(fā)明的實施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

考慮到現(xiàn)有技術(shù)中自動化測試文檔通常只能針對單一或同類的軟件進行測試，具有較大的局限性的問題，本發(fā)明實施例提供了一種基于人工智能的測試軟件的方法及裝置，該技術(shù)可以采用相應(yīng)的軟件和硬件實現(xiàn)，下面通過實施例進行描述。

實施例1

參見圖1所示的一種基于人工智能的測試軟件的方法流程圖，該方法包括以下步驟：

步驟S102，獲取目標(biāo)對象的當(dāng)前顯示界面，該目標(biāo)對象即為被測試的軟件，其中，被測試的軟件的類型可以包括APP、網(wǎng)頁等；當(dāng)前顯示界面可以通過對被測試軟件的界面進行截圖得到。

步驟S104，根據(jù)當(dāng)前顯示界面的內(nèi)容確定操作點和該操作點對應(yīng)的測試操作，該測試操作包括點擊操作、輸入操作、拖動操作或縮放操作；該測試方法可以根據(jù)顯示界面來選擇操作點和在該操作點上執(zhí)行的測試操作，不同的界面相對應(yīng)的優(yōu)選操作點和測試操作可能不同。應(yīng)當(dāng)注意的是，上述所列的測試操作僅為示意，不應(yīng)當(dāng)被視為限制，所有可能執(zhí)行的合法操作動作均可以包括在內(nèi)。

步驟S106，對確定的每個操作點執(zhí)行對應(yīng)的測試操作，并保存每次執(zhí)行測試操作后的結(jié)果界面；不同的測試操作可能會生成不同的結(jié)果界面。例如當(dāng)測試操作無效時，則結(jié)果界面保持不變；當(dāng)測試操作有效時，結(jié)果界面則與原有界面發(fā)生差異性變化。

步驟S108，根據(jù)上述結(jié)果界面設(shè)置出現(xiàn)該結(jié)果界面對應(yīng)的操作點和測試操作的獎勵分值；不同的操作點和測試操作對于軟件測試的貢獻(xiàn)度不同，因而可以通過獎勵分值來客觀的衡量測試操作的貢獻(xiàn)度。在此處，能夠找到缺陷的測試操作對應(yīng)的貢獻(xiàn)度高，有助于軟件測試，而無效操作對應(yīng)的貢獻(xiàn)度則較低。例如無效的測試操作對應(yīng)的獎勵分值為0，有效的測試操作對應(yīng)的獎勵分值則為不同正數(shù)值，其中，獎勵分值可以根據(jù)測試操作的貢獻(xiàn)度進行相應(yīng)的設(shè)置，貢獻(xiàn)度高的測試操作對應(yīng)的獎勵分值較高。

步驟S110，累積所有操作點和測試操作對應(yīng)的獎勵分值，將累積后得到的獎勵分值作為上述當(dāng)前顯示界面的獎勵分值；在被測試軟件的當(dāng)前界面上可能會依次進行多點測試，也可能執(zhí)行不同的測試操作，最后對該界面的所有測試結(jié)果進行累加，從而確定該界面經(jīng)過測試后對應(yīng)的獎勵分值。

步驟S112，切換至下一個顯示界面，繼續(xù)獲取下一個顯示界面的獎勵分值，直至得到上述目標(biāo)對象對應(yīng)的所有顯示界面的獎勵分值，根據(jù)所有顯示界面的獎勵分值生成該目標(biāo)對象的測試結(jié)果。

當(dāng)一個顯示界面測試完畢后，切換至下一個界面，重復(fù)上述步驟S102至步驟S110，獲得目標(biāo)對象的每個被測試界面對應(yīng)的獎勵分值，進而根據(jù)所有被測試界面的獎勵分值而生成目標(biāo)對象(即被測試軟件)的測試結(jié)果。其中，上述目標(biāo)對象對應(yīng)的所有顯示界面可以是目標(biāo)對象的每個顯示界面，也可以是其顯示界面中的一部分。測試結(jié)果的生成方式可以根據(jù)事先自行設(shè)置，例如可以通過總的獎勵分值進行整體分析，也可以通過單一界面的分散獎勵分值進行有針對性的分析，尤其需要體現(xiàn)高獎勵分值對應(yīng)的界面和在該界面上的操作點執(zhí)行的測試操作，從而使被測試軟件的測試結(jié)果更為準(zhǔn)確的反映真實情況。

本實施例的上述方法中，通過在目標(biāo)對象(即，被測試的軟件)的界面上確定操作點和測試操作，并根據(jù)在操作點執(zhí)行測試操作后的結(jié)果界面設(shè)置對應(yīng)的獎勵分值，將所有操作點和測試操作對應(yīng)的獎勵分值累積而得到當(dāng)前界面的獎勵分值；切換界面重復(fù)上述過程，直至得到目標(biāo)對象對應(yīng)的所有界面的獎勵分值，最后根據(jù)該總的獎勵分值生成目標(biāo)對象的測試結(jié)果。這種軟件測試方式，能夠?qū)⑷我廛浖臏y試過程轉(zhuǎn)換為其顯示界面的測試過程，并且對于每個界面，可以根據(jù)其顯示的內(nèi)容確定出合理的操作點和該操作點對應(yīng)的測試操作，因此上述方法及裝置不再局限于某類軟件，其應(yīng)用范圍更為廣泛，從而可以對多種軟件進行測試，打破了傳統(tǒng)的軟件測試的局限性。并且根據(jù)獎勵分值生成測試結(jié)果的方式，還可以簡單可靠的對該測試過程進行評判，提升了測試的有效性。

考慮到不同界面上的有效操作點和有效測試操作不同，為了能夠?qū)Ρ粶y軟件進行高效測試，需要確定待測試界面上的有效測試點和有效測試操作，因而上述根據(jù)當(dāng)前顯示界面的內(nèi)容確定測試點和測試點對應(yīng)的測試操作的具體實施方式為：根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定當(dāng)前顯示界面的測試點和測試點對應(yīng)的測試操作；其中，測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練后，可以根據(jù)被測界面而確定優(yōu)選測試點和在該測試點上執(zhí)行的優(yōu)選測試操作。例如，當(dāng)被測試軟件為視頻播放軟件時，則相應(yīng)的需要對視頻播放界面進行測試，測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會根據(jù)該界面確定可以在界面右上角執(zhí)行點擊操作，在界面的底端側(cè)執(zhí)行點擊、滑動操作，在界面的四周邊界以及四個端點執(zhí)行拉伸、拖拽操作等；當(dāng)被測試軟件為網(wǎng)絡(luò)購物平臺時，則相應(yīng)的需要對購物界面進行測試，經(jīng)過訓(xùn)練后的測試網(wǎng)絡(luò)會根據(jù)該界面的多個點執(zhí)行點擊操作，在界面右側(cè)方執(zhí)行滑動操作、在界面的上方側(cè)執(zhí)行輸入操作等。應(yīng)當(dāng)注意的是，預(yù)先訓(xùn)練后的測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)被測試圖片確定最有可能獲得獎勵分值的操作點和測試操作，從而能夠確保自動測試軟件過程的高效性。

具體的，上述測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程可以按照下述步驟執(zhí)行：

(1)根據(jù)當(dāng)前訓(xùn)練界面的分辨率，將當(dāng)前訓(xùn)練界面劃分為N行*M列的網(wǎng)格，其中，N和M均為大于1的自然數(shù)；因為需要多種界面訓(xùn)練測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而不同的界面的分辨率可能不同，故可以有針對性的事先根據(jù)分辨率劃分訓(xùn)練界面，將網(wǎng)格的各個交點確定為可操作點。通過這種方式，能夠有效的對不同界面進行相應(yīng)的測試操作。

(2)對于網(wǎng)格中相交的交點重復(fù)下述步驟直至達(dá)到預(yù)設(shè)次數(shù)或預(yù)設(shè)時長：測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對當(dāng)前交點執(zhí)行訓(xùn)練操作，保存執(zhí)行訓(xùn)練操作后的結(jié)果界面，并根據(jù)結(jié)果界面為當(dāng)前交點和對應(yīng)的訓(xùn)練操作設(shè)置獎勵分值；在訓(xùn)練過程中，測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會一次選擇一個交點作為測試點，并在該點上選擇執(zhí)行一種訓(xùn)練操作，最后根據(jù)執(zhí)行訓(xùn)練操作后的結(jié)果界面來設(shè)置上述測試行為的獎勵分值。例如，如果測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇了有效的測試點和測試操作，則給予正向激勵(高獎勵分值)，如果測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇了無效的測試點和測試操作，則可以給予負(fù)反饋，或者給予零分；通過這種訓(xùn)練方式，可以逐步使測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在測試過程中優(yōu)先選擇最有可能獲得高獎勵分值的有效測試點和測試操作。

(3)根據(jù)獎勵分值的大小從交點和對應(yīng)的訓(xùn)練操作中選擇并保存當(dāng)前訓(xùn)練界面的測試點和測試點對應(yīng)的測試操作。獎勵分值越高，代表測試點與測試操作為值得鼓勵的有效測試，則可以保存該測試點和測試操作，以使得測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在之后的應(yīng)用中會直接選擇高獎勵分值的測試點和測試操作，進而提升了測試的有效性。

(4)重置訓(xùn)練界面，繼續(xù)訓(xùn)練，直至訓(xùn)練次數(shù)或訓(xùn)練時間達(dá)到設(shè)定閾值。切換不同的訓(xùn)練界面，重復(fù)執(zhí)行上述步驟來對測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，以使測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終能夠較為準(zhǔn)確的對不同界面確定出相對應(yīng)的優(yōu)選操作點和操作動作。其中，訓(xùn)練次數(shù)或訓(xùn)練時間的閾值可以由人工事先設(shè)定。當(dāng)然，訓(xùn)練的次數(shù)越多，訓(xùn)練時間越長，采用的測試圖片數(shù)量和種類越多，測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性可能就越高，就越有可能在對界面進行測試時盡快確定有效測試點和測試操作，較早的發(fā)現(xiàn)缺陷。

為了使測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中能夠根據(jù)經(jīng)驗來實現(xiàn)自我優(yōu)化，可以采用逐步拋棄無用的訓(xùn)練操作的方式來實現(xiàn)，基于此，上述測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程還包括：

1、在訓(xùn)練過程中，如果交點和對應(yīng)的訓(xùn)練操作的獎勵分值為0的次數(shù)大于設(shè)定次數(shù)閾值，舍棄該交點和對應(yīng)的訓(xùn)練操作；即測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中，會逐步拋棄一直沒有獲得獎勵的步驟，

2、當(dāng)在預(yù)設(shè)時間和/或預(yù)設(shè)次數(shù)中檢測到執(zhí)行連續(xù)步驟的訓(xùn)練操作所對應(yīng)的獎勵分值的總和低于設(shè)定分?jǐn)?shù)閾值時，舍棄該訓(xùn)練操作。例如，在有限時間或者有限X步中，在多種連續(xù)Y步操作(其中Y小于X)的實現(xiàn)過程中，獲得獎勵相對較小的連續(xù)Y步操作也將會被測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拋棄。

通過上述方式，使得測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步優(yōu)化改進，從而在有限時間或者有限步驟中獲得獎勵最大化，進而這種基于人工智能的測試軟件方法能夠高效的對軟件進行測試，并通過較少的測試操作能夠盡快的查找出關(guān)于軟件的相關(guān)問題。通過采用多個訓(xùn)練界面(即可以是任一軟件的頁面截圖)對測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行多次訓(xùn)練的方式，使測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠確定多種圖片的有效操作點和操作動作，因而在后續(xù)在對被測試軟件進行測試時，測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)軟件界面盡快確定出優(yōu)選操作點和操作動作，提高測試效率和準(zhǔn)確度。

但是為了避免過于極端最大化使系統(tǒng)走向同一個結(jié)果，系統(tǒng)可以在每批次開始運行的前幾步都是隨機狀態(tài)，即不會隨著經(jīng)驗來改進，因而本實施例提供的基于人工智能的測試軟件的方法，在根據(jù)當(dāng)前顯示界面的內(nèi)容確定測試點和測試點對應(yīng)的測試操作之前，還包括：在當(dāng)前顯示界面內(nèi)隨機選擇測試點并隨機執(zhí)行測試操作，直至執(zhí)行測試操作的次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)次數(shù)。

通過上述在初始測試時采用隨機測試的方式，避免了系統(tǒng)最終都走向同一個結(jié)果，而可以多方面的對軟件進行測試，使得測試結(jié)果更客觀。

考慮到軟件的缺陷類型較多，缺陷等級也不同，并且需要對能夠找出缺陷的對應(yīng)操作點和測試操作進行相應(yīng)的鼓勵，因而為了能夠較為公平客觀的衡量不同缺陷對應(yīng)的每個操作點和操作動作，并建立之后對于測試操作的評價依據(jù)，可以設(shè)置合理的獎勵分值，該獎勵分值的設(shè)置方式的具體步驟參見如下所述：

步驟一，通過預(yù)先訓(xùn)練的缺陷比對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將結(jié)果界面與預(yù)先存儲的缺陷標(biāo)識圖片進行比對；

步驟二，根據(jù)比對結(jié)果生成缺陷測試結(jié)果；其中，缺陷測試結(jié)果包括結(jié)果界面對應(yīng)的類型、缺陷判定結(jié)果以及缺陷等級；結(jié)果界面對應(yīng)的類型例如可以是APP、網(wǎng)頁等；缺陷判定結(jié)果可以為“是”或“否”；缺陷等級則可以根據(jù)缺陷的嚴(yán)重性而實現(xiàn)設(shè)定；

步驟三，在預(yù)先設(shè)置的測試獎勵參照表中查找與缺陷測試結(jié)果對應(yīng)的獎勵分值；其中，測試獎勵參照表可以是人工事先建立的各種類型缺陷以及相對應(yīng)的獎勵分值的檢索表。

步驟四，設(shè)置結(jié)果界面對應(yīng)的獎勵分值為查找到的獎勵分值。

通過由缺陷測試結(jié)果和測試獎勵參照表來確定結(jié)果界面對應(yīng)的獎勵分值，從而判定生成該結(jié)果界面時的操作點和測試操作是否有效，并且能夠客觀的衡量缺陷結(jié)果，為后續(xù)評價被測試軟件而提供理論依據(jù)。

其中，經(jīng)過訓(xùn)練后的缺陷比對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)任一圖片輸出缺陷測試結(jié)果，例如，當(dāng)對某一圖片(通常為軟件的截圖)進行測試時，利用該缺陷比對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，則可生成例如{軟件類型：APP；是否缺陷：是；缺陷等級：嚴(yán)重-5}的缺陷測試結(jié)果，其中，“結(jié)果界面對應(yīng)的類型”即為軟件類型，“是否缺陷”即為上述的缺陷判定結(jié)果。應(yīng)當(dāng)注意的是，以上僅為示意性說明，不應(yīng)當(dāng)被視為限制。

根據(jù)上述缺陷測試結(jié)果來查找測試獎勵參照表中對應(yīng)的獎勵分值，如查找到的缺陷測試結(jié)果越嚴(yán)重，對應(yīng)的獎勵分值越高，如沒有查找到缺陷，則對應(yīng)的獎勵分值為0，從而對查找到缺陷的操作點和測試操作進行高分鼓勵。

為了能夠較為公平客觀的衡量每個操作點和操作動作的有效性，并建立之后對于測試操作的評價依據(jù)，可以設(shè)置合理的獎勵分值，上述獎勵分值的設(shè)置方式在步驟三執(zhí)行之后(即在預(yù)先設(shè)置的測試獎勵參照表中查找與缺陷測試結(jié)果對應(yīng)的獎勵分值之后)，還可以包括如下步驟：

(1)比對結(jié)果界面和出現(xiàn)結(jié)果界面的上一個界面的差異大??；

(2)根據(jù)差異大小和測試獎勵參照表對結(jié)果界面的獎勵分值追加額外分值。

上述步驟即為鼓勵有效操作，在操作點執(zhí)行測試操作后，如果結(jié)果界面與之前的界面相比發(fā)生了差異性變化(前后界面不一致或者相似度低于閾值)，即認(rèn)為是有效操作，而與結(jié)果界面是否為缺陷界面無關(guān)。通過這種追加額外分值的方式，可以鼓勵有效操作。

為了使本實施例所提供的基于人工智能的測試軟件的方法更加準(zhǔn)確，如圖2所示的另一種基于人工智能的測試軟件的方法的流程圖，該方法包括如下步驟：

步驟S202-步驟S212：同上述步驟S102-步驟S112，這里不再贅述。

步驟S214，獲取目標(biāo)對象的用戶反饋信息；該用戶反饋信息中包含了被測試軟件的缺陷記錄。

步驟S216，根據(jù)用戶反饋信息和測試結(jié)果，調(diào)整測試獎勵參照表對應(yīng)表項的獎勵分值。其中，測試獎勵參照表中詳細(xì)記錄有測試結(jié)果、生成該測試結(jié)果對應(yīng)的測試操作以及獎勵分值之間的關(guān)系與索引。

通過將記錄有被測試軟件缺陷的用戶反饋信息和測試軟件后生成的測試結(jié)果進行比對，可以反向的調(diào)整測試獎勵參照表，使本實施例的基于人工智能的測試軟件的方法更為精確。

綜上所述，本實施例所提供的基于人工智能的測試軟件的方法，通過對軟件界面確定操作點和測試操作，并根據(jù)獎勵分值生成測試結(jié)果的方式，從而可以對多種軟件進行測試；上述基于對界面的測試方式無需受到軟件的類型和版本的限制，其應(yīng)用范圍更為廣泛，從而可以對多種軟件進行測試，從而打破了傳統(tǒng)的軟件測試的局限性；此外，根據(jù)獎勵分值生成測試結(jié)果的方式，還可以簡單可靠的對該測試過程進行評判，提升了測試的有效性。

實施例2

對應(yīng)于上述實施例提供的方法，本發(fā)明實施例還提供了一種基于人工智能的測試軟件的裝置，參見圖3，該裝置包括以下模塊：

界面獲取模塊32，用于獲取目標(biāo)對象的當(dāng)前顯示界面；該目標(biāo)對象即為被測試的軟件，被測試的軟件的類型可以包括APP、網(wǎng)頁等；當(dāng)前顯示界面可以通過對被測試軟件的界面進行截圖得到。

操作確定模塊34，用于根據(jù)當(dāng)前顯示界面的內(nèi)容確定操作點和該操作點對應(yīng)的測試操作，該測試操作包括點擊操作、輸入操作、拖動操作或縮放操作；該模塊可以根據(jù)顯示界面來選擇操作點和在該操作點上執(zhí)行的測試操作，不同的界面相對應(yīng)的優(yōu)選操作點和測試操作可能不同。應(yīng)當(dāng)注意的是，上述所列的測試操作僅為示意，不應(yīng)當(dāng)被視為限制，所有可能執(zhí)行的合法操作動作均可以包括在內(nèi)。

操作執(zhí)行模塊36，用于對確定的每個操作點執(zhí)行對應(yīng)的測試操作，并保存每次執(zhí)行測試操作后的結(jié)果界面；不同的測試操作可能會生成不同的結(jié)果界面。例如當(dāng)測試操作無效時，則結(jié)果界面保持不變；當(dāng)測試操作有效時，結(jié)果界面則與原有界面發(fā)生差異性變化。

分值設(shè)置模塊38，用于根據(jù)結(jié)果界面設(shè)置出現(xiàn)結(jié)果界面對應(yīng)的操作點和測試操作的獎勵分值；不同的操作點和測試操作對于軟件測試的貢獻(xiàn)度不同，因而可以通過獎勵分值來客觀的衡量測試操作的貢獻(xiàn)度。在此處，能夠找到缺陷的測試操作對應(yīng)的貢獻(xiàn)度高，有助于軟件測試，而無效操作對應(yīng)的貢獻(xiàn)度則較低。

分值累積模塊40，用于累積所有操作點和測試操作對應(yīng)的獎勵分值，將累積后得到的獎勵分值作為當(dāng)前顯示界面的獎勵分值；在被測試軟件的當(dāng)前界面上可能會依次進行多點測試，也可能執(zhí)行不同的測試操作，最后對該界面的所有測試結(jié)果進行累加，從而確定該界面經(jīng)過測試后對應(yīng)的獎勵分值。

界面切換與觸發(fā)模塊42，用于切換至下一個顯示界面，觸發(fā)界面獲取模塊32、操作確定模塊34、操作執(zhí)行模塊36、分值設(shè)置模塊38和分值累積模塊40繼續(xù)獲取下一個顯示界面的獎勵分值，直至得到目標(biāo)對象對應(yīng)的所有顯示界面的獎勵分值；

測試結(jié)果生成模塊44，用于根據(jù)所有顯示界面的獎勵分值生成目標(biāo)對象的測試結(jié)果。測試結(jié)果的生成方式可以根據(jù)事先自行設(shè)置，例如可以通過總的獎勵分值進行整體分析，也可以通過單一界面的分散獎勵分值進行有針對性的分析，尤其需要體現(xiàn)高獎勵分值對應(yīng)的界面和在該界面上的操作點執(zhí)行的測試操作，從而使被測試軟件的測試結(jié)果更為準(zhǔn)確的反映真實情況。

本實施例的上述裝置中，通過在目標(biāo)對象(即，被測試的軟件)的界面上確定操作點和測試操作，并根據(jù)在操作點執(zhí)行測試操作后的結(jié)果界面設(shè)置對應(yīng)的獎勵分值，將所有操作點和測試操作對應(yīng)的獎勵分值累積而得到當(dāng)前界面的獎勵分值；切換界面重復(fù)上述過程，直至得到目標(biāo)對象對應(yīng)的所有界面的獎勵分值，最后根據(jù)該總的獎勵分值生成目標(biāo)對象的測試結(jié)果。該裝置能夠?qū)⑷我廛浖臏y試過程轉(zhuǎn)換為其顯示界面的測試過程，并且對于每個界面，可以根據(jù)其顯示的內(nèi)容確定出合理的操作點和該操作點對應(yīng)的測試操作，因此上述方法及裝置不再局限于某類軟件，其應(yīng)用范圍更為廣泛，從而可以對多種軟件進行測試，打破了傳統(tǒng)的軟件測試的局限性。并且根據(jù)獎勵分值生成測試結(jié)果的方式，還可以簡單可靠的對該測試過程進行評判，提升了測試的有效性。

考慮到不同界面上的有效操作點和有效測試操作不同，為了能夠?qū)Ρ粶y軟件進行高效測試，需要確定待測試界面上的有效測試點和有效測試操作，因而操作確定模塊34包括操作確定單元，用于根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定當(dāng)前顯示界面的測試點和測試點對應(yīng)的測試操作，其中，測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練后，可以根據(jù)被測界面而確定優(yōu)選測試點和在該測試點上執(zhí)行的優(yōu)選測試操作。

具體的，上述測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程可以按照下述步驟執(zhí)行：

(1)根據(jù)當(dāng)前訓(xùn)練界面的分辨率，將當(dāng)前訓(xùn)練界面劃分為N行*M列的網(wǎng)格，其中，N和M均為大于1的自然數(shù)；

(2)對于網(wǎng)格中相交的交點重復(fù)下述步驟直至達(dá)到預(yù)設(shè)次數(shù)或預(yù)設(shè)時長：測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對當(dāng)前交點執(zhí)行訓(xùn)練操作，保存執(zhí)行訓(xùn)練操作后的結(jié)果界面，并根據(jù)結(jié)果界面為當(dāng)前交點和對應(yīng)的訓(xùn)練操作設(shè)置獎勵分值；

(3)根據(jù)獎勵分值的大小從交點和對應(yīng)的訓(xùn)練操作中選擇并保存當(dāng)前訓(xùn)練界面的測試點和測試點對應(yīng)的測試操作；

(4)重置訓(xùn)練界面，繼續(xù)訓(xùn)練，直至訓(xùn)練次數(shù)或訓(xùn)練時間達(dá)到設(shè)定閾值。

上述步驟的具體釋義可以參照前述方法實施例的對應(yīng)內(nèi)容，在此不再贅述。

通過采用多個訓(xùn)練界面(即可以是任一軟件的頁面截圖)對測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行多次訓(xùn)練的方式，使測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠確定多種圖片的有效操作點和操作動作，因而在后續(xù)在對被測試軟件進行測試時，測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)軟件界面盡快確定出優(yōu)選操作點和操作動作，提高測試效率和準(zhǔn)確度。

考慮到軟件的缺陷類型較多，缺陷等級也不同，并且需要對能夠找出缺陷的對應(yīng)操作點和測試操作進行相應(yīng)的鼓勵，因而為了能夠較為公平客觀的衡量不同缺陷對應(yīng)的每個操作點和操作動作，并建立之后對于測試操作的評價依據(jù)，可以設(shè)置合理的獎勵分值，因而上述分值設(shè)置模塊38包括：

缺陷比對單元，用于通過預(yù)先訓(xùn)練的缺陷比對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將結(jié)果界面與預(yù)先存儲的缺陷標(biāo)識圖片進行比對；其中，經(jīng)過訓(xùn)練后的缺陷比對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)任一圖片輸出缺陷測試結(jié)果，

結(jié)果生成單元，用于根據(jù)比對結(jié)果生成缺陷測試結(jié)果；其中，缺陷測試結(jié)果包括結(jié)果界面對應(yīng)的類型、缺陷判定結(jié)果以及缺陷等級；結(jié)果界面對應(yīng)的類型例如可以是APP、網(wǎng)頁等；缺陷判定結(jié)果可以為“是”或“否”；缺陷等級則可以根據(jù)缺陷的嚴(yán)重性而實現(xiàn)設(shè)定；

分值查找單元，用于在預(yù)先設(shè)置的測試獎勵參照表中查找與缺陷測試結(jié)果對應(yīng)的獎勵分值；其中，測試獎勵參照表可以是人工事先建立的各種類型缺陷以及相對應(yīng)的獎勵分值的檢索表。

分值設(shè)置單元，用于設(shè)置結(jié)果界面對應(yīng)的獎勵分值為查找到的獎勵分值。

通過由缺陷測試結(jié)果和測試獎勵參照表來確定結(jié)果界面對應(yīng)的獎勵分值，從而判定生成該結(jié)果界面時的操作點和測試操作是否有效，并且能夠客觀的衡量缺陷結(jié)果，為后續(xù)評價被測試軟件而提供理論依據(jù)。

為了能夠較為公平客觀的衡量每個操作點和操作動作的有效性，并建立之后對于測試操作的評價依據(jù)，可以設(shè)置合理的獎勵分值，分值設(shè)置模塊38還包括：

差異比對單元，用于比對結(jié)果界面和出現(xiàn)結(jié)果界面的上一個界面的差異大??；

分值追加單元，用于根據(jù)差異大小和測試獎勵參照表對分值設(shè)置單元設(shè)置結(jié)果界面后的獎勵分值追加額外分值。

上述單元即為鼓勵有效操作，在操作點執(zhí)行測試操作后，如果結(jié)果界面與之前的界面相比發(fā)生了差異性變化(前后界面不一致或者相似度低于閾值)，即認(rèn)為是有效操作，而與結(jié)果界面是否為缺陷界面無關(guān)。通過這種追加額外分值的方式，可以鼓勵有效操作。

為了使本實施例所提供的基于人工智能的測試軟件的裝置更加準(zhǔn)確，如圖4所示，該裝置在上述圖3對應(yīng)的結(jié)構(gòu)框圖的基礎(chǔ)上，還包括如下模塊：

反饋信息獲取模塊46，用于獲取目標(biāo)對象的用戶反饋信息；

分值調(diào)整模塊48，用于根據(jù)用戶反饋信息和測試結(jié)果，調(diào)整分值查找單元查找的測試獎勵參照表中對應(yīng)表項的獎勵分值。

通過將記錄有被測試軟件缺陷的用戶反饋信息和測試軟件后生成的測試結(jié)果進行比對，可以反向的調(diào)整測試獎勵參照表，使本實施例的基于人工智能的測試軟件的裝置更為精確。

具體的，本實施例所提供的裝置，其實現(xiàn)原理及產(chǎn)生的技術(shù)效果和前述實施例1相同，為簡要描述，裝置實施例部分未提及之處，可參考前述方法實施例中相應(yīng)內(nèi)容。

綜上所述，本實施例所提供的基于人工智能的測試軟件的裝置，通過對軟件界面確定操作點和測試操作，并根據(jù)獎勵分值生成測試結(jié)果的方式，從而可以對多種軟件進行測試；上述基于對界面的測試方式無需受到軟件的類型和版本的限制，其應(yīng)用范圍更為廣泛，從而可以對多種軟件進行測試，從而打破了傳統(tǒng)的軟件測試的局限性；此外，根據(jù)獎勵分值生成測試結(jié)果的方式，還可以簡單可靠的對該測試過程進行評判，提升了測試的有效性。

實施例3

本實施例提供了一種應(yīng)用前述實施例所提供的基于人工智能的測試軟件的方法及裝置的具體操作方式。應(yīng)當(dāng)注意的是，以下僅為基于上述基于人工智能的測試軟件的方法及裝置的一種實現(xiàn)方式，并不應(yīng)當(dāng)被視為限制，具體應(yīng)用中可以根據(jù)實際情況采用不同的實現(xiàn)方式。其中，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行測試則為本實施例中基于人工智能的最典型表現(xiàn)形式。

初始準(zhǔn)備：

(一)根據(jù)海量含有圖片的標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練缺陷比對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以使該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠判斷缺陷。

其中，一個典型數(shù)據(jù)應(yīng)該如下：有一個普通軟件截圖(無論是網(wǎng)頁，Windows軟件，或者APP軟件的截圖)，該截圖上彈出了一個提示框提示用戶“軟件遇到了問題，請聯(lián)系管理員解決?！眲t可以標(biāo)示該圖的信息為：{軟件類型：APP，是否缺陷：是，缺陷等級：嚴(yán)重-5}。

當(dāng)缺陷比對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成以后，給出任何一個圖片，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能給出與圖片相對應(yīng)的結(jié)果，例如：{軟件類型：Windows，是否缺陷：否，缺陷等級：無}。

(二)建立測試獎勵參照表，該表中包含有各種操作結(jié)果、操作結(jié)果對應(yīng)的測試操作與獎勵數(shù)值的對應(yīng)關(guān)系。以操作結(jié)果和獎勵數(shù)值的關(guān)系為例：“錯誤(error)-10分”“宕機-100分”等。缺陷的等級越嚴(yán)重，與得到該缺陷的測試操作對應(yīng)的分值就越高。

(三)根據(jù)多類型的大量圖片訓(xùn)練測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以使該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)圖片內(nèi)容確定優(yōu)選的操作點和測試操作。

具體如下：

第一步：初始化測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)定相應(yīng)的參數(shù)。

第二步：系統(tǒng)打開任何一個軟件的首頁，對當(dāng)前頁面截圖，根據(jù)圖片分辨率，將該圖片分成N行*M列的網(wǎng)格，每一個網(wǎng)格的交叉點對應(yīng)一個操作點，每個操作點會對應(yīng)有針對該軟件的所有合法操作，包括點擊，輸入，拖動，拖曳等操作。系統(tǒng)將當(dāng)前圖片輸入測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇一個操作點并選擇一個操作方法(如：點擊)，操作完成以后，獲得當(dāng)前屏幕截圖。

第三步：將當(dāng)前屏幕截圖輸入之前訓(xùn)練的缺陷比對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲得輸出結(jié)果。如果結(jié)果為：是缺陷，則將當(dāng)前給予第二步的操作行為進行獎勵。如果操作后屏幕截圖跟操作前屏幕截圖不一致或者相似度低于一定閥值，則對第二步的操作行為追加獎勵。

第四步：將以上屏幕截圖和對應(yīng)獎勵值記錄至指定內(nèi)存，并對測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)進行訓(xùn)練。

第五步：如果操作步驟數(shù)多于一定值，或者操作時間超過一定值，則表明一次訓(xùn)練場景結(jié)束，重置系統(tǒng)環(huán)境，并重復(fù)上述第二步到第四步。

第六步，重復(fù)上述第二步到第五步，如果訓(xùn)練場景數(shù)多于一定值，則對該測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束，將訓(xùn)練結(jié)果記錄在一個文件當(dāng)中。將該文件作為測試文件。

完成初始準(zhǔn)備后，即可以利用上述測試文件對任一軟件進行測試。

對軟件的測試步驟可參見如下：

1、打開任一軟件的界面，采用已準(zhǔn)備好的測試文件對任一軟件進行測試

2、通過測試文件中的測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定軟件當(dāng)前界面的優(yōu)選操作點和測試操作，并在該操作點上執(zhí)行測試操作，得到操作后的結(jié)果(即可以是屏幕截圖)；

3、根據(jù)上述操作結(jié)果查詢測試獎勵參照表，得到該操作結(jié)果的測試操作所對應(yīng)的獎勵數(shù)值；

4、重復(fù)上述步驟，直至獲得該軟件的各個被測試界面中所執(zhí)行的必要測試操作的操作結(jié)果與獎勵數(shù)值。

5、將上述各獎勵數(shù)值進行求和，并基于所得到的和值評價待測試軟件的測試指標(biāo)。

在此之后，當(dāng)被測試軟件自身攜帶有缺陷聲明時，還可以包括以下步驟：

6、獲取客戶所反饋的關(guān)于軟件的BUG(缺陷)聲明；

7、基于所評價的測試指標(biāo)和所獲取的BUG聲明，調(diào)整測試獎勵參照表中的各操作結(jié)果所對應(yīng)的獎勵數(shù)值。

通過調(diào)整與修正，進一步確保該基于人工智能的測試軟件的方法更準(zhǔn)確，從而使得后續(xù)的測試結(jié)果更加精確。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的基于人工智能的測試軟件的具體工作過程，可以參考前述實施例中的對應(yīng)過程，在此不再贅述。

本發(fā)明實施例所提供的基于人工智能的測試軟件的方法及裝置的計算機程序產(chǎn)品，包括存儲了程序代碼的計算機可讀存儲介質(zhì)，所述程序代碼包括的指令可用于執(zhí)行前面方法實施例中所述的方法，具體實現(xiàn)可參見方法實施例，在此不再贅述。

所述功能如果以軟件功能單元的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計算機設(shè)備(可以是個人計算機，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質(zhì)包括：U盤、移動硬盤、只讀存儲器(ROM，Read-Only Memory)、隨機存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應(yīng)所述以權(quán)利要求的保護范圍為準(zhǔn)。