近日,Testin云測正式發(fā)布全新AI測試產(chǎn)品iTestin,融合目前測試領域最強的自然語言處理、文本識別、圖標識別技術,全面提升測試產(chǎn)品的易用性和自動化效率,通過人工智能技術,大大降低腳本調試和腳本維護成本,在App和Web測試數(shù)據(jù)集精度和性能上超過主流云廠商的付費高精度OCR服務。
為了支撐自然語言撰寫的自動化測試腳本語言的穩(wěn)定與高效執(zhí)行,需要高精度、高效率的AI算法提供可靠的識別效果。Testin云測在業(yè)務理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準備、算法建模、性能評估、模型部署全流程上實現(xiàn)全面提升,形成了AI技術在測試領域落地的最佳實踐。
最強后盾:英特爾助力iTestin實現(xiàn)最前沿的測試技術研究
自然語言腳本在上千臺不同型號的手機自動執(zhí)行,必須有足夠高的文字檢測識別精度。為了解決識別精度的挑戰(zhàn),Testin云測打造了業(yè)界最大規(guī)模的APP截圖的字符識別數(shù)據(jù)集,并通過算法自動生成上千萬條數(shù)據(jù)用于字符識別模型的構建。文字檢測與識別的建模工作中,充分發(fā)揮傳統(tǒng)計算機視覺算法的速度優(yōu)勢與深度學習算法的精度優(yōu)勢,最終算法的檢測精度、識別精度、識別速度全面超越頭部互聯(lián)網(wǎng)公司的付費高精度文字識別服務。
Testin云測OCR算法成功支撐了公司的AI測試服務,也為重點客戶的私有化部署產(chǎn)品提供了便利。為了提升OCR深度學習的效率,Testin云測與英特爾聯(lián)合進行了探索,并重點從基礎設施平臺配以工具套件來構建解決方案,用軟件加速以及硬件支撐兩個角度對OCR方案進行優(yōu)化。Testin云測基于英特爾至強可擴展處理器、英特爾的開放式視覺推理和神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化(以下簡稱OpenVINO)工具套件對OCR深度學習方案進行優(yōu)化,將AI測試中的OCR識別時間從2秒降低到0.3秒左右,實現(xiàn)了6倍的性能提升,且不影響測試的效果和結果。
具體來說,在基礎設施平臺的搭建上,Testin云測選擇英特爾至強金牌6140處理器,其不僅擁有強大的通用計算能力,還集成了增強單指令多數(shù)據(jù)流、英特爾AVX-512新指令集等創(chuàng)新技術,實現(xiàn)了對于通用計算能力和并行計算能力的兼顧,為深度學習訓練提供了卓越的性能基礎。在軟件與算法層面上,Testin為了加速OCR方案,使用英特爾OpenVINO工具套件分發(fā)版來進行加速。該工具套件支持開發(fā)人員使用行業(yè)標準人工智能框架、標準或自定義層,將深度學習推理輕松集成到應用中,開發(fā)人員只需編寫一次代碼,即可將其快速、無縫地部署在當前和未來的英特爾硬件上,從而消除應用重復開發(fā)問題。英特爾技術負責人表示,“英特爾至強可擴展處理器與英特爾OpenVINO工具套件的結合實現(xiàn)了卓越的推理性能,幫助Testin云測及其客戶快速實現(xiàn)文本點擊、文本驗證等功能,加快AI自動化測試的速度。該方案保障了OCR整體工作流的執(zhí)行速度,且OCR的整體識別正確率達到99%以上。”
除了OCR算法以外,Testin云測還在圖標識別、圖像審核、標注質檢等多個方向上開展了AI技術的探索與應用。
作為英特爾在AI領域的重要合作伙伴, Testin云測CTO陳冠誠表示:“未來,我們還會考慮在更多的模型中嘗試英特爾的技術加速方案。兩家還將繼續(xù)在前沿技術上進行協(xié)同研究,努力一同將領先技術落地于測試行業(yè),進一步提升產(chǎn)品的智能化水平,不斷提升產(chǎn)品和服務的易用性和工作效率,應用AI技術為行業(yè)賦能。”
更智能,更簡單,更易用,下一代測試產(chǎn)品的品格
1.自然語言處理:降低操作門檻
iTestin將AI智能化作為測試技術升級的重要推力,通過基于自然語言的腳本錄制功能,支持用自然語言的交互方式,完成測試自動化操作。
用戶只需要輸入“點擊搜索”,iTestin就能自動在APP當前頁面中檢測并識別出“搜索”,并完成點擊操作。傳統(tǒng)的測試腳本需要大量的人工介入,通過手工框選目標控件來實現(xiàn)腳本錄制和維護,iTestin這種全新的自然語言腳本大幅降低了腳本錄制的難度,也極大提升了產(chǎn)品易用性和腳本維護效率。
在QQ音樂,輸入“點擊搜索”,操作機器自動執(zhí)行進入到搜索界面,點擊搜索音樂到輸入框,輸入“周杰倫”,點擊“說好不哭”
Testin云測總裁徐琨在NCTS中國云測試峰會上用自然語言在iTestin上現(xiàn)場演示AI+測試的真正能力,只需在界面中輸入點擊、等待、檢查、長按、輸入等自然語言的文字描述,后臺的AI就能準確實時的在真機上進行完整無誤的操作和相關指令。
2. OCR文字識別:實現(xiàn)跨平臺腳本能力,降低腳本維護成本
目前大部分應用為了Android端和iOS端的體驗一致,會傾向在兩個端上采用相同的UI設計,即相同的UI界面和操作體驗。企業(yè)希望減少對腳本維護的人力投入,同時在后續(xù)新增腳本時,逐步將Android端和iOS端的腳本統(tǒng)一為一套腳本,這樣進一步減少腳本維護的投入。Testin云測通過只依賴UI界面截圖的OCR和圖標識別技術,使得Android端和iOS端使用同一套UI自動化測試腳本成為可能,實現(xiàn)跨平臺腳本能力,大大降低腳本維護成本。
在對OCR的檢測和識別模型進行訓練時,數(shù)據(jù)是最關鍵的輸入,而且數(shù)據(jù)的精準度和多樣性,對模型的精準度和泛能力起到?jīng)Q定性作用。Testin云測擁有自身多年積累的應用測試數(shù)據(jù),OCR訓練數(shù)據(jù)量達1600萬,并且具有專業(yè)的AI數(shù)據(jù)采集與標注團隊對數(shù)據(jù)進行處理。
3.圖標識別技術:進一步提升用戶體驗和自動化測試穩(wěn)定性
在應用的UI自動化測試中,除了文字,圖標是另外一個與用戶交互最多的元素。在傳統(tǒng)的自動化測試中,圖標的識別主要靠控件ID和其他的控件信息,如class,xpath等,但這些信息在自動化測試實踐中被證明存在較大的不可靠性。因此,Testin云測的自動化測試主要從圖像的角度來識別和定位控件元素。
圖標識別技術是除OCR以外,另外一項支撐Testin云測自動化測試的關鍵技術。目前大部分應用采用簡約設計的線條形圖標,導致原本可靠的模板匹配和特征點匹配技術失效。在實際測試中,現(xiàn)有最好的圖標識別技術,正樣本的準確率只有66.87%,負樣本準確率為91.16%,單個圖標識別耗時為1532ms。Testin云測對簡約設計的線條圖標的識別,專門設計了圖標相似度判別算法,大大提高了圖標識別的準確率和對正負樣本的分辨能力,最終的正負樣本準確率在測試數(shù)據(jù)集上都超過了97%,單個圖標識別平均耗時為319ms,實現(xiàn)了業(yè)界領先的識別精度和性能。
此外,Testin云測利用自身的數(shù)據(jù)積累的優(yōu)勢,對應用上的常用圖標利用深度學習目標檢測技術實現(xiàn)自動識別和定位,進一步提升了用戶體驗和自動化測試的穩(wěn)定性。
結語
從信息化、數(shù)字化到智能化,互聯(lián)網(wǎng)作為IT能力的載體,很大程度上正在改變IT技術的研發(fā)趨勢和應用模式,重構整個人類社會的商業(yè)體系。新技術和新商業(yè)模式的涌現(xiàn)顛覆了傳統(tǒng)商業(yè)生態(tài),也改變了人們的社會習慣。企業(yè)正在經(jīng)歷一場深重的大變革,而隨著互聯(lián)網(wǎng)及傳統(tǒng)行業(yè)的公司逐漸轉向數(shù)據(jù)驅動的運營方式,測試也被賦予了更多的含義。測試正變得越來越智能,機器學習正在帶來革命性的變化,讓我們拭目以待。
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