控件识别方法、系统、设备和存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113986729A(43)申请公布日2022.01.28(21)申请号202111254972.X(22)申请日2021.10.27(71)申请人国核自仪系统工程有限公司地址200241上海市闵行区江川东路428号(72)发明人成亮吴婷蒋嵩戴瑞东汪绩宁田家扬王帅(74)专利代理机构上海弼兴律师事务所31283代理人金学来(51)Int.Cl.G06F11/36(2006.01)G06V20/40(2022.01)G06K9/62(2022.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图2页(54)发明名称控件识别方法、系统、设备和存储介质(57)摘要本发明提供一种控件识别方法、系统、设备和存储介质，所述控件识别方法包括：获取包括待识别控件的目标图像；将所述目标图像输入控件识别模型，得到所述待识别控件的种类，其中所述控件识别模型由包括控件的样本图像训练得到。本发明通过获取包括待识别控件的目标图像，将目标图像输入控件识别模型，得到待识别控件的种类，实现了自动识别控件的种类，将自动识别控件的种类应用于仪控系统的测试以判断控件的种类变化是否符合预期，有助于实现无人值守化的智能测试，提高了测试效率，减少了人工的测试工作量，能够实现长时间的大数量控件测试，提高了测试量和测试覆盖面。CN113986729ACN113986729A权利要求书1/2页1.一种控件识别方法，其特征在于，所述控件识别方法包括：获取包括待识别控件的目标图像；将所述目标图像输入控件识别模型，得到所述待识别控件的种类，其中所述控件识别模型由包括控件的样本图像训练得到。2.如权利要求1所述的控件识别方法，其特征在于，所述获取包括待识别控件的目标图像的步骤具体包括：获取目标视频；从所述目标视频中提取图像帧；确定所述待识别控件在所述图像帧中的位置；根据所述待识别控件在所述图像帧中的位置从所述图像帧中截取包括所述待识别控件的目标图像。3.如权利要求2所述的控件识别方法，其特征在于，所述待识别控件为复合控件，所述复合控件由至少两个基础控件组合而成；所述确定所述待识别控件在所述图像帧中的位置的步骤具体包括：根据所述基础控件在所述图像帧中的位置计算所述待识别控件在所述图像帧中的位置。4.如权利要求3所述的控件识别方法，其特征在于，采用如下公式计算所述待识别控件在所述图像帧中的位置：X复合＝min{X1,X2,……,Xn}；Y复合＝min{Y1,Y2,……,Yn}；Width复合＝max{X1+Width1,X2+Width2,……,Xn+Widthn}‑X复合；Height复合＝max{Y1+Height1,Y2+Height2,……,Yn+Heightn}‑Y复合；其中，所述复合控件由基础控件1～n组合而成，X复合表示所述复合控件的横坐标，X1,X2,……,Xn分别表示基础控件1～n的横坐标，Y复合表示所述复合控件的纵坐标，Y1,Y2,……,Yn分别表示基础控件1～n的纵坐标，Width复合表示所述复合控件沿X轴的宽度，Width1,Width2,……Widthn分别表示基础控件1～n沿X轴的宽度，Height复合表示所述复合控件沿Y轴的高度，Height1,Height2,……Heightn分别表示基础控件1～n沿Y轴的高度。5.如权利要求2所述的控件识别方法，其特征在于，所述从所述目标视频中提取图像帧的步骤具体包括：按照测试规程中预设的时间点从所述目标视频中提取图像帧。6.如权利要求2所述的控件识别方法，其特征在于，所述待识别控件为基础控件。7.如权利要求2所述的控件识别方法，其特征在于，所述控件识别方法应用于基于Labview的测试工具中；所述获取目标视频的步骤具体包括：基于Labview的测试工具通过调用图像处理开发包获取目标视频。8.一种控件识别系统，其特征在于，所述控件识别系统包括：获取模块和识别模块；所述获取模块用于获取包括待识别控件的目标图像；所述识别模块用于将所述目标图像输入控件识别模型，得到所述待识别控件的种类，其中所述控件识别模型由包括控件的样本图像训练得到。2CN113986729A权利要求书2/2页9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1‑7中任一项所述的控件识别方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1‑7中任一项所述的控件识别方法。3CN113986729A说明书1/9页控件识别方法、系统、设备和存储介质技术领域[0001]本发明涉及一种电子技术领域，