Page 70 - 《软件学报》2026年第1期

吉品 等: 面向智能软件系统的测试用例生成方法综述 67

成方法相关文献. 其中, 图像处理应用细分为图像识别与目标检测, 自然语言处理应用细分为对话系统、机器翻译
与机器阅读理解. 此外, 本文还总结了面向深度学习模型的测试用例度量指标与选择方法.

目标检测 5 篇

文献收集
图像处理应用 7 篇
关键词 图像识别 2 篇
9 个数据库
对话系统 4 篇
文献集合 G1
自然语言处理 23 篇 机器翻译 15 篇
衍生搜索文献集合 G1 中的参考文献
机器阅读理解 4 篇
文献集合 G2 (#240)
删除与智能软件测试领域无关的文献 语音处理应用 5 篇 语音识别 5 篇
文献集合 G6
文献集合 G3 (#167) (80#)
点云处理应用 2 篇 自动驾驶 2 篇
删除与深度学习框架有关的文献
文献集合 G4 (#135)
自动驾驶 23 篇
删除综述和实证研究类文献 多模态数据
处理应用 24 篇
文献集合 G5 (#124) 多传感器
融合感知 1 篇
删除与软件测试用例生成无关 测试度量指标 12 篇
深度学习模型
通用测试 19 篇 测试用例生成 5 篇
文献集合 G6 (#80)
测试用例选择 2 篇
图 2 文献收集和汇总的流程图 图 3 文献分类总览图

在本文所总结的 80 篇文献中, 65 篇属于会议论文, 10 篇属于期刊论文, 5 篇收录于 arXiv 预印本, 涵盖了软件
工程、人工智能等领域的国际顶级会议与期刊, 具有较高的权威性. 具体而言, 这些文献涵盖的会议和期刊分别来
自 7 个领域: 软件工程 (62 篇)、人工智能 (5 篇)、分布式系统 (1 篇)、系统软件 (1 篇)、计算机图形学与多媒体
(2 篇)、智能交通 (2 篇)、信息物理融合系统 (2 篇). 本文所收集到的文献分布领域如图 4 所示, 所有文献的发表
时间分布表如图 5 所示.

1% 18
系统软件 3% 16 16
分布式系统 8% 13
12
智能交通 文献数量 14 9 11 11 10
10
计算机图形学与多媒体 5% 8 8
信息物理融合系统 6 4
预印本 2 2
人工智能 0
2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
软件工程 76% 年份
图 4 文献领域分布图 图 5 文献发表时间分布表
3 图像处理应用

图像处理是将图像转换为数字形式后, 进行特定操作以生成新的图像或提取有效信息的过程 [44] . 随着环境、
军事、医疗和工业等领域应用需求的增长, 图像处理技术在许多应用领域受到了广泛的关注并取得了突破性的进
展 [45−47] . 通常来说, 图像处理应用首先需要将空间分布和亮度取值均连续分布的模拟图像经采样和量化转换成数
字图像, 再对数字图像进行预处理, 以增强有关信息的可检测性并最大程度地简化数据, 从而提升后续处理的可靠