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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种面向深度学习框架的代码覆盖率分析系统及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：CN119782137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202410917355.0，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种面向深度学习框架的代码覆盖率分析系统及方法是由杨槟;李森驿;李俊强;肖雄;虞红芳;孙罡设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向深度学习框架的代码覆盖率分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向深度学习框架的代码覆盖率分析系统及方法，本发明充分考虑了深度学习框架的特点，设计了面向深度学习框架的轻量级代码覆盖率分析系统及方法，其主要思想是在测试前，使用插桩模块对深度学习框架进行插桩，针对深度学习框架中的多编程语言使用不同插桩方法获取覆盖率。之后，使用块覆盖率的代码覆盖率粒度将覆盖率信息存入共享代码覆盖率分析库中，对共享算法库进行算法和工程上的改良，在代码覆盖率分析系统需要调用覆盖率信息时，能够在使用极低时间开销的情况下完成覆盖率分析过程。

本发明授权一种面向深度学习框架的代码覆盖率分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种面向深度学习框架的代码覆盖率分析系统，其特征在于，包括： 插桩模块，用于对深度学习框架进行插桩，针对深度学习框架的编程语言使用对应的插桩方法获取覆盖率信息； 所述插桩模块的插桩模式为接口式插桩模块； 所述插桩模块的插桩方法包括针对编程语言为Python代码的运行时字节码插桩方法，以及针对编程语言为C代码的编译时插桩方法； 代码覆盖率分析模块，用于基于插桩获取的覆盖率信息，根据用户需求调用Bitmap统计及记录信息，进而根据Bitmap统计信息调用改进的共享算法库，并结合根据Bitmap记录信息优化的覆盖率粒度，完成对覆盖率信息的记录、统计和调用分析； 所述代码覆盖率分析模块包括： Bitmap记录单元，用于桩代码执行时记录当前代码块的覆盖率信息； Bitmap统计单元，用于统计利用测试器度完成插桩处理的深度学习框架进行测试得到的所有覆盖率信息； 覆盖率粒度优化单元，用于根据Bitmap记录信息，分析不同覆盖率粒度的开销指标，得到用于覆盖率分析的优化覆盖率粒度，其中，优化覆盖率粒度为块覆盖； 共享算法库，用于根据Bitmap统计信息，使用并发优化及hacker_popcount算法进行代码覆盖率计数；在共享算法库中，引入基于OpenMP指令实现编译级别的并发优化；同时，引入hacker_popcount算法加速代码覆盖率位图中的bit统计； 共享代码覆盖率分析库，用于通过函数调用对代码覆盖率信息进行跟踪，以及实时计算共享算法库中的总代码覆盖率，实现代码覆盖率分析。

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