特效任务的测试方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种特效任务的测试方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.在研特效种类繁多，包括特效图片处理等。因特效种类繁多，类型参数繁杂，对每个任务，若无标准的测试结果作为参考，只依赖人为经验判定测试结果，会导致测试结果的准确率低。


技术实现要素：

3.本发明的主要目的在于解决特效任务的测试结果不准确的技术问题。
4.本发明第一方面提供了一种特效任务的测试方法，所述特效任务的测试方法包括：获取特效任务测试用例对应的用例执行结果；当检测到所述用例执行结果时，确定所述特效任务测试用例对应的特效任务类型；根据所述特效任务类型在预设指标中确定目标指标；根据所述目标指标以及所述执行结果生成测试报告。
5.可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述根据所述特效任务类型在预设指标中确定目标指标的步骤包括：在所述特效任务类型为人脸图片类特效时，在所述预设指标中确定第一目标指标；在所述特效任务类型为非人脸图片类特效时，在所述预设指标中确定第二目标指标在所述特效任务类型为视频类特效时，在所述预设指标中确定第三目标指标在所述特效任务类型为语音交互类特效时，在所述预设指标中确定第四目标指标。
6.可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述获取特效任务测试用例对应的用例执行结果的步骤包括：在检测到测试请求时，获取所述特效任务测试用例；执行所述特效任务测试用例，得到所述用例执行结果。
7.可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述执行所述特效任务测试用例，得到所述用例执行结果的步骤包括：执行所述特效任务测试用例，检测是否执行成功；若执行未成功，输出执行失败的提示信息；若执行成功，检测并获取所述用例执行结果。
8.可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述获取特效任务测试用例对应的用例执行结果的步骤包括：根据预设时间间隔周期性执行所述特效任务测试用例，得到所述用例执行结果。
9.可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述获取特效任务测试用例对应的用例执行结果的步骤之前，所述方法还包括：执行所述特效任务测试用例时，获取执行过程中的任务状态；输出所述任务状态。
10.可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述根据所述目标指标以及所述执行结果生成测试报告的步骤包括：将所述目标指标与所述执行结果进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果输出所述测试报告。
11.本发明第二方面提供了一种特效任务的测试装置，包括：获取模块，用于获取特效任务测试用例对应的用例执行结果；检测模块，当检测到所述用例执行结果时，用于确定所述特效任务测试用例对应的特效任务类型；确定模块，用于根据所述特效任务类型在预设指标中确定目标指标；生成模块，用于根据所述目标指标以及所述执行结果生成测试报告。
12.本发明第三方面提供了一种特效任务的测试设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述特效任务的测试设备执行上述的特效任务的测试方法。
13.本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的特效任务的测试方法。
14.在本发明实施例中，特效任务的测试设备获取特效任务测试用例对应的用例执行结果；当检测到所述用例执行结果时，确定所述特效任务测试用例对应的特效任务类型；根据所述特效任务类型在预设指标中确定目标指标；根据所述目标指标以及所述执行结果生成测试报告。由于特效任务的测试设备设置了不同特效任务类型对应的不同的预设指标，当得到用例执行结果时，可根据用例执行结果在预设指标中确定目标指标，然后根据目标指标分析用例执行结果并生成测试报告，相对于常规的特效任务的测试方法，无需人为的通过经验分析用例执行结果，即形成的测试报告无需掺杂人为分析的成分，基于预设指标分析用例执行结果并生成测试报告提高了测试结果的准确率。
附图说明
15.图1为本发明实施例中特效任务的测试方法的一个实施例示意图；图2为本发明实施例中特效任务的测试方法的参考图；图3为本发明实施例中特效任务的测试装置的一个实施例示意图；图4为本发明实施例中特效任务的测试设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
16.本发明实施例提供了一种特效任务的测试方法、装置、设备及存储介质。
17.本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
18.为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中特效任务的测试方法的一个实施例包括：101、获取特效任务测试用例对应的用例执行结果；在本实施例中，特效任务测试用例指的是针对特效任务的测试用例，测试用例(test case)是指对一项特定的软件产品进行测试任务的描述，体现测试方案、方法、技术和策略。其内容包括测试目标、测试环境、输入数据、测试步骤、预期结果、测试脚本等，最终形成文档。简单地认为，测试用例是为某个特殊目标而编制的一组测试输入、执行条件以及预期结果，用于核实是否满足某个特定软件需求。
19.测试用例主要包含四个内容：用例标题，前置条件，测试步骤和预期结果。用例标题主要描述测试某项功能；前置条件是指用例标题需要满足该条件；测试步骤主要描述用例的操作步骤；预期结果指的是符合预期（开发规格书、需求文档、用户需求等）需求。一般来说测试用例不包含实际结果，测试用例产生于测试之前，只有测试时，才会有实际结果，所以实际结果一般不会与测试用例同步产生。实际结果存在于bug文档，bug文档是根据测试用例测试完后生成的报告文档。
20.具体的，用例执行结果为执行完特效任务测试用例后得到的实际结果。
21.可选的，在检测到测试请求时，获取所述特效任务测试用例；执行所述特效任务测试用例，得到所述用例执行结果。其中，可人为控制特效任务的测试设备主动进行测试。
22.可选的，执行所述特效任务测试用例，检测是否执行成功；若执行未成功，输出执行失败的提示信息；若执行成功，检测并获取所述用例执行结果。
23.可选的，根据预设时间间隔周期性执行所述特效任务测试用例，得到所述用例执行结果。其中，在无人为操纵特效任务的测试设备的情况下，可周期性输出测试报告。
24.102、当检测到所述用例执行结果时，确定所述特效任务测试用例对应的特效任务类型；具体的，不同特效任务测试用例预先标记有对应的特效任务类型，当检测到用例执行结果时，根据特效任务测试用例确定对应的特效任务类型。
25.103、根据所述特效任务类型在预设指标中确定目标指标；具体的，预先设置特效任务类型与预设指标的关联关系，特效任务类型对应有不同的预设指标，确定特效任务类型时，可在预设指标中确定目标指标。
26.104、根据所述目标指标以及所述执行结果生成测试报告。
27.具体的，在得到目标指标后，将目标指标与用例执行结果进行分析比对，得到测试
报告。
28.在一具体的实现中，提供一套针对特效的分布式数据监控方式，特效任务的测试设备在物理上由度量模块hub主控节点与度量模块node子节点组成，特效任务的测试设备在逻辑上由效果度量模块与任务处理性能度量模块构成。考虑用例执行任务结果收集的大并发大数据，采用中间件消息收发模式解耦。
29.hub主控节点：特效任务的测试设备分析处理数据node发送的用例执行任务结果数据，亦可以主动触发特效任务。
30.node子节点：监控各特效效果任务处理，从数据库系统中提取任务信息，包括创建时间、更新时间、状态数据发送给hub节点，亦可以接受hub主控节点分发的特效效果任务给到当前所在前台提交对应制作任务。
31.broker节点，代理中间件，用以存放任务结果消息或者用例(任务)执行消息。
32.度量模块node以监听脚本方式嵌入到各特效系统服务中。
33.度量模块hub-效果度量模块：一、获取各类特效效果触发任务接口，封装到此模块中，用以主动触发特效任务，celery异步方式收集用例/任务执行结果，并对接口返回实际结果与预期结果进行校验比对，对不同场景定义分配不同算法指标。
34.1、基干非人脸图片类特效：1.1、本方案计算指标：普通图片相似度算法比对指标。
35.1.1.1、cv2.cvtcolor方法获取待测图片得灰度色域空间，累加求得灰度像素和，求平均灰度值，循环灰度像素空间比对与平均灰度值大小，依据是否大于平均值分别拼装0或1，最终返回生成hash1。此法计算另外一张待测图片hash2，对比hash1与hash2各位值是否相同，设n=0,不同则累加1，n即为两图片得均值hash相似度。
36.2、基于人脸图片类特效：2.1、本方案计算指标：普通图片相似度算法比对指标，灰度化图片算法比对指标、透明图算法比对指标。
37.2.1.1、普通图片相似度算法比对指标：使用直方图相似度算法比较图片相似性。
38.2.1.1.1、cv2读取原图片(结果图片预期是与原图片尺寸一致)，获取图片宽高；2.1.1.2、最后带入到cv2.comparehist中完成比较，获得相关性比较，预期值大于0.98；2.1.2、灰度化图片算法比对指标：cv2.cvtcolor转成灰度图后计算普通图片相似度；2.1.3、同理透明图算法比对指标。
39.3、视频类特效：本方案计算指标：视频质量指标，特定特效例如魔性表情则有关键帧相似度指标；3.1、视频质量指标1：弱网抗性、时延、音画同步、流畅度fps、分辨率、编码格式(是h265或h264...)。
40.3.1.1、ffmpeg.probe("视频文件oss路径")读取视频文件中的video流、audio流的duration时间，计算公式：时延=video流duration时间-audio流duration时间+校验diff值。预期值在200ms内，满足则时延可控，音画同步满足预期，不满足则时延影响了音画同步
效果。
41.3.1.2、ffmpeg.probe("视频文件oss路径")读取视频文件分辨率、编码格式是否满足预期值，比如预期fps30，实际29则不满足。
42.3.2、视频质量指标2：视觉信息逼真度、详细损失度、相邻帧间时间差。
43.3.2.1、实现方法：python集成netflix vmaf，原理是依靠机器学习算法对视觉信息逼真度、详细损失度量、相邻帧间时间差3项赋权重后 综合计算出3项指标得分及其vmaf指标得分：vmaf得分从0~1，1best，oworst。
44.3.3、对特定特效例如魔性表情则有关键帧相似度指标：3.3.1、参考上述人脸图片类相似度算法。
45.4、语音交互特效-asr：4.1、本方案匹配指标：文本正确率、唤醒率、误唤醒率、唤醒响应时长。
46.4.1.1、判断文本正确率，本特效测试场景举例：10次麦克风输入声音“我想看电影”，输出文本都为“我想看电影”，则预期正确率100%。
47.4.1.2、判断唤醒率、误唤醒率、唤醒响应时长，本特效测试场景举例：6次对麦克风输入正确声音"我想看电影”，4次随意输入非人声噪音，结果有7次得到输出的文本，输入的10此用例测试，记录每次从输入声音到声学模型至输出文本各耗时有：0.5s10.4s10.4s10.3s10.4s10.6s10.5s10.4s10.3s10.4s；推算上述结论：则预期唤醒率为7/(6+4)=70%,误唤醒为4/(6+4)=40%,唤醒时长平均(0.5s+0.4s+0.4s+0.3s+0.4s+0.6s+0.5s+0.4s+03s+0.4s/10=0.42s。
48.5、语音交互特效-nlp：5.1、本方案处理指标：去噪声、长文本拆词规则、实体识别、文本相似度、情感倾向分析。
49.5.1.1、判断去噪声，本方案特效测试场景举例：输入文本“国庆节我想去北京 看天安门，你要一起去吗?”，预期输出“国庆节我想去北京看天安门要一起去吗？”5.1.1、判断长文本拆词规则，本方案特效测试场景举例：有规则单行文本最大10个字符，则输入文本“国庆节我想去北京看天安门要一起去吗"预期输出：“国庆节我想去北京看。”“天安门要一起去吗。”对于其他规则，在此不作限定。
50.6、语音交互特效-tts：6.1、本方案处理指标：内容正确性、音色支持性、语速调节结果；6.1.1、音色支持性，测试场景举例：输入文本+男声参数，输出以该男声声优读取文本的声音。
51.对于其他规则，在此不作限定。
52.二、提供gui平台，平台提供能力如：创建可视化界面，用以展示结果效果度量数据与任务处理性能度量数据。
53.展示用例执行后使用的度量标准数据及其结果任务处理后获得的实际对标数据，得到测试结果。
54.除了人脸图片特效，用例详情细节还可包含数据：
例如：普通图片相似度、灰度化图片相似度、透明图相似度；视频质量、时延、音画同步、流畅度fps、分辨率、编码格式(是h265或h264...)；文本正确率、唤醒率、误唤醒率、唤醒响应时长；内容正确性、音色支持性、语速调节；去噪声、长文本拆词规则、实体识别、文本相似度、情感倾向分析。
55.三、定时任务构建能力：任务执行考虑紧贴迭代的周期性与优化需求的灵活性，方案提供周期性定时：任务触发与手工任务触发，周期性方法为使用jenkins构建项目并创建cron任务，周期性定时构建；任务运行并发送。
56.四、特效效果用例执行失败，可通过webhook方式通知到报警通知群中@到对应负责人：可选的，执行所述特效任务测试用例时，获取执行过程中的任务状态；输出所述任务状态。具体的，特效任务的测试设备包括度量模块hub。
57.度量模块hub-任务性能度量模块：任务性能分析：1、制作、渲染、合成阶段各阶段记录各任务出入点时间、更新时间、状态等信息；2、通过度量监控模块node收集上述信息传达给hub；3、在前台特效制作程序中上传用户素材(图片/视频/文本/语音)，记录素材上传时间/素材大小到数；据系统库中，写入素材上传时间、素材大小、素材上传状态；4、创建前台的制作任务id，制作任务创建时间戳、制作任务发送至任务队列时间戳、制作任务状态更新时间戳，并写入数据系统库；5、渲染任务发送至队；列时间戳，演染任务状态更新时间戳，并写入数据系统库；6、在后台渲染程序中记录上环节任务id.任务来源，新创建渲染任务创建时间戳、渲染任务、任务状态更新时间戳，并写入数据库系统中，任务中需下载的各类用户素材或者特效需使用到的驱动素材消耗时间均建档，写入素材id、素材开始下载时间、素材下载所耗时长、素材下载状态。
58.上述案例举例描述如下：1、前台1：业务前台1支持一个单人的换脸特效效果，首先上传用户素材(一张图片)触发换脸效果任务，send消息至任务队列，此时业务前台1在非关系型数据库生产日志表中记录下：a.创建用户素材id；b.用户素材创建时间；c.用户素材大小 ；d.用户素材状态；e.制作任务创建时间戳；f.制作任务id；g.制作任务状态status初始为processing；
h.制作任务更新时间戳；2、中台：下一步再由特效制作中台pull后消费处理，依据特效效果类型分发到不同特效类型渲染任务队列，并在非关系型数据库渲染任务生产消费日志表中记录：a.当前渲染任务id(考虑到对接中台的来源多样化，任务id可由产品名称、提交用户id/时间戳、uuid 构成)；b.渲染任务创建时间戳，即为制作任务接受时间戳；c.渲染任务状态更新时间戳；d.及其关联的制作任务id，制作任务来源；e.渲染任务状态status初始化为processing。
59.3、后台：最后渲染后台pull渲染队列中的任务完成渲染，在数据库系统生产消费日志表中将a.用户素材下载时间；b.用户素材下载耗时时长 ；c.用户素材大小 ；d.用户素材状态；e.驱动素材下载时间、耗时时长、大小、状态；f，渲染任务id作为当前合成任务id；g.记录合成任务创建时间戳，即为渲染任务接收时间戳；h.合成任务状态初始化为processing；i.任务状态更新时间戳；j.渲染任务交由gpu渲染任务集群渲染；i、如果渲染成功则回渲染成功效果图片；ii.渲染失败后返回error信息。
60.4、后台根据有否获取到效果图片后，更新status为success/fail 并更新时间戳，返回结果图片到中台。
61.渲染任务，获得后台合成视频任务性能损耗时间t1。
62.5、中台根据上步结果，更新任务状态与更新时间戳，并返回制作任务结果至前台1，获得中台性能时间损耗t2。
63.6、前台获得制作任务结果并更新任务状态与更新时间戳，获得前台性能时长损耗t3，参考图2。
64.7、如果任务处理时长超出阈值，则触发测试脚本的队列任务检查机制，具体方法为；a、获取队列链接、vhost、queue；b、使用python +requests链接读取此任务队列，获取当前队列任务消息状态，判断unack数量是否；超出预设值，超出后，返回影响特效任务制作关键因素：队列消息堆积，gui平台对此效果用例执行结果提示失败及其原因为队列消息堆积；8、对上述单个特效类型任务时长进行可控性限制：a，中台/后台各提供该阶段全局默认阈值10min，开关默认开启状态，当开启状态，
中台/后台渲染与合成任务处理时间则以阈值10min为准，任务超出最大阈值则任务失败返回；b，提供自动阈值，检测任务处理性能稳定性测试指标。方法为：以自然且为统计周期，自然月内任务时长正序排序后，踢出任务状态为非success态数值，并按照四分位差值计算公式计算获得中位数据，计算步骤：i、排序自然月所有任务完成时间，获得时长数组；ii、判断中位数即第2四分位数据q2距离第1/第3四分位数距离，得出大部分任务处理时间离散程度，得出离散程度结论：如果中位数q2与q1/q3接近，则此效果此阶段运行性能数据比较集中，任务处理性能稳定性较为稳定；反之，则此效果此阶段运行性能数据比较分散，不够稳定，有必要排查影响因子，同时返回影响特效任务制作关键因素：服务程序不稳定。
65.9、返回各阶段任务消耗时长，作为用例结果返回，gui平台用例执行详情中会列出各任务执行耗时。
66.任务执行出错后的原因：队列消息堆积、服务程序不稳定等。
67.10、综合，任务度量模块返回的用例内容：a、gui平台新增用例内容：特效任务前台制作阶段：i、有无用户素材，若有，素材大小，上传时间，完成上传时间，素材状态，素材位置，素材内容；ii、创建任务时间、任务完成时间、任务状态；iii、任务成功则：1.任务状态status更新为success；2.任务执行时长。
68.iv.失败则任务则：1、任务状态status更新为failed，返回失败原因：a、用户素材上传失败，失败原因：过大/格式不对/上传超时等；b、队列消息堆积、服务程序不稳定等。
69.2、任务执行时长b、gui平台新增用例内容：特效任务中台渲染阶段：i.创建任务时间、任务完成时间、任务状态：1.任务成功则任务状态status更新为success；2.失败则任务则任务状态status更新为failed，返回失败原因：队列消息堆积、服务程序不稳定等。
70.3.任务执行时长。
71.c、gui平台新增用例内容：特效任务后台合成阶段：i、有无用户素材，若有，素材大小，下载时间，完成下载时间，素材状态；ii.有无驱动素材，若有，素材大小，下载时间，完成下载时间，素材状态；iii.创建任务时间、任务完成时间、任务状态。
72.1.任务成功：
a、则任务状态status更新为success并返回的结果媒体位置，媒体内容。
73.b、任务执行时长2.任务失败：a，返回失败原因：i、用户素材上传失败，失败原因：过大/格式不对/上传超时等；ii.驱动素材上传失败，失败原因：过大/格式不对/上传超时等；iii.队列消息堆积、服务程序不稳定等。
74.b、任务执行时长。
75.d、本方案亦在gui平台新增用例内容：任务执行性能稳定性分析历史经纬：i、各自然月内用例执行性能损耗时长稳定性报表，方便可视性分析:1.方法为将python+matplotlib以月为度量图横坐标、任务耗时时长为纵坐标绘制。
76.11，综上，在大研发各特效类型效果的业务中，本方案hub模块可以总的收集所有特效效果执行结果、任务执行性能情况，提供给质量部门一站式对特效运行情况的稳定性性能检测及其效果检测。
77.在本发明实施例中，特效任务的测试设备获取特效任务测试用例对应的用例执行结果；当检测到所述用例执行结果时，确定所述特效任务测试用例对应的特效任务类型；根据所述特效任务类型在预设指标中确定目标指标；根据所述目标指标以及所述执行结果生成测试报告。由于特效任务的测试设备设置了不同特效任务类型对应的不同的预设指标，当得到用例执行结果时，可根据用例执行结果在预设指标中确定目标指标，然后根据目标指标分析用例执行结果并生成测试报告，相对于常规的特效任务的测试方法，无需人为的通过经验分析用例执行结果，即形成的测试报告无需掺杂人为分析的成分，基于预设指标分析用例执行结果并生成测试报告提高了测试结果的准确率。
78.上面对本发明实施例中特效任务的测试方法进行了描述，下面对本发明实施例中特效任务的测试装置进行描述，请参阅图3，本发明实施例中特效任务的测试装置一个实施例包括：获取模块301，用于获取特效任务测试用例对应的用例执行结果；检测模块302，当检测到所述用例执行结果时，用于确定所述特效任务测试用例对应的特效任务类型；确定模块303，用于根据所述特效任务类型在预设指标中确定目标指标；生成模块304，用于根据所述目标指标以及所述执行结果生成测试报告。
79.可选的，确定模块303还可以具体用于：在所述特效任务类型为人脸图片类特效时，在所述预设指标中确定第一目标指标；在所述特效任务类型为非人脸图片类特效时，在所述预设指标中确定第二目标指标在所述特效任务类型为视频类特效时，在所述预设指标中确定第三目标指标在所述特效任务类型为语音交互类特效时，在所述预设指标中确定第四目标指标。
80.可选的，获取模块301还可以具体用于：在检测到测试请求时，获取所述特效任务测试用例；执行所述特效任务测试用例，得到所述用例执行结果。
81.可选的，获取模块301还可以具体用于：执行所述特效任务测试用例，检测是否执行成功；若执行未成功，输出执行失败的提示信息；若执行成功，检测并获取所述用例执行结果。
82.可选的，获取模块301还可以具体用于：根据预设时间间隔周期性执行所述特效任务测试用例，得到所述用例执行结果。
83.可选的，生成模块304还可以具体用于：执行所述特效任务测试用例时，获取执行过程中的任务状态；输出所述任务状态。
84.可选的，生成模块304还可以具体用于：将所述目标指标与所述执行结果进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果输出所述测试报告。
85.在本发明实施例中，特效任务的测试设备获取特效任务测试用例对应的用例执行结果；当检测到所述用例执行结果时，确定所述特效任务测试用例对应的特效任务类型；根据所述特效任务类型在预设指标中确定目标指标；根据所述目标指标以及所述执行结果生成测试报告。由于特效任务的测试设备设置了不同特效任务类型对应的不同的预设指标，当得到用例执行结果时，可根据用例执行结果在预设指标中确定目标指标，然后根据目标指标分析用例执行结果并生成测试报告，相对于常规的特效任务的测试方法，无需人为的通过经验分析用例执行结果，即形成的测试报告无需掺杂人为分析的成分，基于预设指标分析用例执行结果并生成测试报告提高了测试结果的准确率。
86.上面图4从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的特效任务的测试装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中特效任务的测试设备进行详细描述。
87.图4是本发明实施例提供的一种特效任务的测试设备的结构示意图，该特效任务的测试设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器（central processing units，cpu）510（例如，一个或一个以上处理器）和存储器520，一个或一个以上存储应用程序533或数据532的存储介质530（例如一个或一个以上海量存储设备）。其中，存储器520和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块（图示没标出），每个模块可以包括对特效任务的测试设备500中的一系列指令操作。更进一步地，处理器510可以设置为与存储介质530通信，在特效任务的测试设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作。
88.基于特效任务的测试设备500还可以包括一个或一个以上电源540，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口560，和/或，一个或一个以上操作系统531，例如windows serve，mac os x，unix，linux，freebsd等等。本领域技术人员可以理解，图4示出的特效任务的测试设备结构并不构成对基于特效任务的测试设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
89.本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性
计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述特效任务的测试方法的步骤。
90.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统或装置、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
91.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory， rom）、随机存取存储器（random access memory，ram）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
92.以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种特效任务的测试方法，其特征在于，所述特效任务的测试方法包括：获取特效任务测试用例对应的用例执行结果；当检测到所述用例执行结果时，确定所述特效任务测试用例对应的特效任务类型；根据所述特效任务类型在预设指标中确定目标指标；根据所述目标指标以及所述执行结果生成测试报告。2.根据权利要求1所述的特效任务的测试方法，其特征在于，所述根据所述特效任务类型在预设指标中确定目标指标的步骤包括：在所述特效任务类型为人脸图片类特效时，在所述预设指标中确定第一目标指标；在所述特效任务类型为非人脸图片类特效时，在所述预设指标中确定第二目标指标在所述特效任务类型为视频类特效时，在所述预设指标中确定第三目标指标在所述特效任务类型为语音交互类特效时，在所述预设指标中确定第四目标指标。3.根据权利要求1所述的特效任务的测试方法，其特征在于，所述获取特效任务测试用例对应的用例执行结果的步骤包括：在检测到测试请求时，获取所述特效任务测试用例；执行所述特效任务测试用例，得到所述用例执行结果。4.根据权利要求3所述的特效任务的测试方法，其特征在于，所述执行所述特效任务测试用例，得到所述用例执行结果的步骤包括：执行所述特效任务测试用例，检测是否执行成功；若执行未成功，输出执行失败的提示信息；若执行成功，检测并获取所述用例执行结果。5.根据权利要求1所述的特效任务的测试方法，其特征在于，所述获取特效任务测试用例对应的用例执行结果的步骤包括：根据预设时间间隔周期性执行所述特效任务测试用例，得到所述用例执行结果。6.根据权利要求1所述的特效任务的测试方法，其特征在于，所述获取特效任务测试用例对应的用例执行结果的步骤之前，所述方法还包括：执行所述特效任务测试用例时，获取执行过程中的任务状态；输出所述任务状态。7.根据权利要求1所述的特效任务的测试方法，其特征在于，所述根据所述目标指标以及所述执行结果生成测试报告的步骤包括：将所述目标指标与所述执行结果进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果输出所述测试报告。8.一种特效任务的测试装置，其特征在于，所述特效任务的测试装置包括：获取模块，用于获取特效任务测试用例对应的用例执行结果；检测模块，当检测到所述用例执行结果时，用于确定所述特效任务测试用例对应的特效任务类型；确定模块，用于根据所述特效任务类型在预设指标中确定目标指标；生成模块，用于根据所述目标指标以及所述执行结果生成测试报告。9.一种特效任务的测试设备，其特征在于，所述特效任务的测试设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互
连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述特效任务的测试设备执行如权利要求1-7中任一项所述的特效任务的测试方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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如权利要求1-7中任一项所述的特效任务的测试方法。

技术总结
本发明涉及数据处理领域，公开了一种特效任务的测试方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取特效任务测试用例对应的用例执行结果；当检测到用例执行结果时，确定特效任务测试用例对应的特效任务类型；根据特效任务类型在预设指标中确定目标指标；根据目标指标以及执行结果生成测试报告。本发明提高了特效测试报告的准确率。报告的准确率。报告的准确率。


技术研发人员：蒋剑
受保护的技术使用者：深圳市闪剪智能科技有限公司
技术研发日：2022.12.14
技术公布日：2023/7/31