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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利高不可感知性约束下高度不相似测试用例生成方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120353716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510838717.1，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权高不可感知性约束下高度不相似测试用例生成方法及系统是由贾云飞;梁文龙设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本高不可感知性约束下高度不相似测试用例生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及高质量测试用例生成技术领域，具体涉及高不可感知性约束下高度不相似测试用例生成方法。包括，获取测试图片并输入DNN网络模型中，得到测试图片在各个测试用例类别的分类概率；根据分类概率获取测试图片中每个像素点的贡献度；根据网络模型最后一层的全连接层权重获取测试图像在各个测试用例类别之间的SCSM矩阵；根据测试图片中每个像素点的贡献度以及SCSM矩阵获取每个像素的排序指标对测试图片中的像素点进行排序，选取排序名次靠前的像素点对测试图片添加扰动；获取多张测试图片并分别添加扰动，得到测试用例。本发明在生成更高质量的测试用例基础上，有助于揭示自动驾驶系统所需DNN模型里更具有测试意义的漏洞。

本发明授权高不可感知性约束下高度不相似测试用例生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.高不可感知性约束下高度不相似测试用例生成方法，其特征在于，包括： 获取测试图片并输入DNN网络模型中，利用前向梯度计算得到测试图片在各个测试用例类别的分类概率； 根据所述分类概率获取对应测试图片中每个像素点的贡献度； 根据所述网络模型最后一层的全连接层权重获取测试图像在各个测试用例类别之间的SCSM矩阵；所述SCSM矩阵具体为：通过固定一个原始类别并计算它与其他所有类别之间的相似性，得到反映类别间差异程度的SCSM矩阵； 所述SCSM矩阵的每行数据中，第一列的元素为原始类别，该原始类别之后的其他元素为根据与原始类别之间语义相近程度从高到低依次排列的其他类别； 根据所述测试图片中每个像素点的贡献度以及所述SCSM矩阵进行加权计算，获取每个像素的排序指标；表达式为： ； 其中是将每个像素对应k个类别的贡献度参数分别赋值其在SCSM矩阵里的距离指标，表示像素点对于每个类别的贡献度，为第i个像素点对于第k个类别的贡献度，其如果是正值保持不变，如果是负值，赋值为0； 根据每个像素的排序指标对测试图片中的像素点进行排序，选取排序名次靠前的像素点对测试图片添加扰动； 获取多张测试图片并分别添加扰动，得到测试用例。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国民航大学，其通讯地址为：300300 天津市东丽区津北公路2898号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。