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龙图腾网获悉海看网络科技(山东)股份有限公司申请的专利一种机顶盒自动化测试结果生成和复审的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：CN120916009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511097608.5，技术领域涉及：H04N21/442；该发明授权一种机顶盒自动化测试结果生成和复审的方法及系统是由金珂;隆龙;王光永;王朋;许强;刘莉莉;类兴明设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机顶盒自动化测试结果生成和复审的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机顶盒自动化测试结果生成和复审的方法及系统，主要涉及机顶盒自动化测试技术领域。包括以下步骤：动态生成核心测试用例和边界测试用例；同步捕获屏幕渲染画面，形成多模态测试数据集；结合预设阈值和变化幅度值判断是否存在异常；将异常数据及上下文信息推送至复审模块，并根据异常类型自动匹配对应的复审策略；验证协议交互的完整性；根据分析结果生成结构化测试报告并自动关联历史测试数据进行基线对比；将复审结果反馈至缺陷预测模型触发代码修复和回归测试。本发明的有益效果在于：它解决了现有机顶盒测试中场景覆盖不足、缺陷检测滞后、效率低下等问题。

本发明授权一种机顶盒自动化测试结果生成和复审的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种机顶盒自动化测试结果生成和复审的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：基于历史测试数据和用户行为日志，通过K-means聚类算法提取行为模式，并构建缺陷预测模型，动态生成核心测试用例和边界测试用例； 步骤S2：通过机顶盒内置的轻量化agent实时采集测试过程中的电流数据、系统日志、网络交互数据，并同步捕获屏幕渲染画面，形成多模态测试数据集； 步骤S3：对采集的电流数据进行归一化处理，通过灰度形态学算法构建腐蚀膨胀结构元素，对测试数据进行实时特征提取，结合预设阈值和变化幅度值判断是否存在异常； 步骤S4：若检测到异常，自动触发复审流程，将异常数据及上下文信息推送至复审模块，并根据异常类型自动匹配对应的复审策略； 步骤S5：对测试结果进行多维度分析，包括通过自然语言处理技术解析日志文本中的错误描述，利用图像识别技术验证屏幕渲染的正确性，结合网络抓包数据验证协议交互的完整性； 步骤S6：根据分析结果生成结构化测试报告，包含测试覆盖率、缺陷分布热力图、性能指标趋势曲线，并自动关联历史测试数据进行基线对比； 步骤S7：将复审结果反馈至缺陷预测模型，更新测试用例库和异常检测规则，并通过持续集成接口将测试结果同步至开发流程，触发代码修复和回归测试； 步骤S1中，所述动态生成核心测试用例和边界测试用例还包括： 结合机顶盒型号、软件版本、网络环境元数据，通过决策树算法筛选出高风险测试场景，生成针对性测试用例； 利用遗传算法对测试用例的执行顺序进行优化，以最小化测试时间并最大化缺陷发现率，所述利用遗传算法对测试用例的执行顺序进行优化具体为： 定义种群规模，表示20组不同的用例执行顺序； 定义染色体为用例编号顺序，具体为：定义表示按用例的顺序执行； 定义适应度函数用于表示综合时间与缺陷率： ； 其中，为该顺序发现的缺陷数，为最大可能缺陷数，为执行时间，为最长时间，表示缺陷率权重； 执行优化过程包括以下步骤： 初始化种群：随机生成20条染色体； 选择：按适应度排序，使用轮盘赌选择法保留前10条； 交叉：对选中的染色体两两交叉； 变异：随机交换染色体中2个用例的位置； 迭代：重复选择至变异的步骤，直至适应度收敛； 步骤S3还包括： 对电流数据进行傅里叶变换，提取频域特征，结合长短时记忆网络预测电流波动趋势，提前预警潜在异常； 采用投票法综合灰度形态学检测结果和LSTM预测结果； 步骤S4中，所述复审策略包括： 对于偶发异常，自动重新执行测试用例3次，若异常复现则触发深度日志分析； 对于高频异常，自动关联知识库中的解决方案，生成修复建议并推送至开发团队； 对于复杂异常，通过WebSocket实时连接测试工程师终端，推送交互式调试界面； 步骤S5还包括： 利用卷积神经网络对屏幕截图进行语义分割，验证UI元素的正确性和渲染完整性； 通过自然语言处理技术对测试日志进行情感分析，并量化用户体验风险。

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