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龙图腾网获悉中国航空无线电电子研究所申请的专利一种基于测试用例的机载显示系统通用化图像识别方法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：CN116645550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310567722.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于测试用例的机载显示系统通用化图像识别方法是由徐万萌;祖海宁;韩泽;陈稀亮;杨卫东;徐志鑫;沈曦;张骁设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于测试用例的机载显示系统通用化图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于测试用例的机载显示系统通用化图像识别方法，包含：接收测试用例；测试用例包含测试操作步骤、识别区域、预期结果，指定识别区域中各信息的图像识别模型，与图像识别模型部署相关的关键信息；根据测试用例中的执行步骤控制待测机载显示系统执行相应的操作；根据识别区域截取机载显示系统图形界面；根据指定的图像识别模型和图像识别模型的部署信息，调用图像识别模型对截取到的实时图像信息进行识别；将图像识别模型的输出结果与预期结果进行比对，得到该项测试是否通过。本发明基于用户编辑的测试用例，实现对不同机载显示系统界面信息的自动适配、图像识别、目标检测模型自动训练，极大地提升了测试效率。

本发明授权一种基于测试用例的机载显示系统通用化图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于测试用例的机载显示系统通用化图像识别方法，包含自动化测试前的准备工作和自动化测试阶段，其特征在于： 自动化测试前的准备工作包含： 101：根据机载显示系统的测试需求和预期结果手动编写测试用例，测试用例包含测试操作步骤、识别区域、预期结果，还包含识别区域中各图形信息、颜色信息、文本信息的图像识别模型，图像、颜色、文本在输入图像识别模型前需要进行的数据预处理操作，与图像识别模型训练和部署相关的关键信息； 102：针对需要识别的图形信息和颜色类信息进行手动标注，随后调用数据增强算法进行数据集的自动生成； 103：创建用于机器视觉的深度学习模型作为图像识别模型，对已生成的数据集进行学习，得到神经网络各层的权重和偏置参数；其中，针对机载显示系统不同的控件类别的图形信息分别创建对应的图像识别模型，使用端到端的深度学习范式，在图像特征抽取部分使用基于卷积神经网络架构的主干网络，针对不同控件类别的图形信息替换不同主干网络； 104：对于同一类待识别对象，通过自动调整超参数的数值从而创建不同架构的图像识别模型，再使用生成数据集进行训练后，对不同架构的图像识别模型的效果进行交叉验证，从而得到最优的图像识别模型； 在自动化测试阶段，包含： 301：接收测试用例； 302：根据测试用例中的执行步骤控制待测机载显示系统执行相应的操作； 303：根据测试用例中的识别区域通过视频采集卡的方式截取执行测试操作后的机载显示系统图形界面； 304：根据测试用例中的指定的图像识别模型和图像识别模型的部署信息，调用本地存储的已训练好的图像识别模型，并结合采集到的实时图像信息，对待检测信息进行识别； 305：将图像识别模型的输出结果与测试用例中的预期结果进行比对，得到测试是否通过； 306：输出测试结果。

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