CN110096257A - 一种基于智能识别的设计图形自动化评判系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于智能识别的设计图形自动化评判系统及方法，涉及计算机学科教学实践与职业教育技术领域。用于接收项目的需求明细内容以及原型设计文档的接收单元；用于对接收的原型设计文档的内容文字以及图片进行识别的智能识别单元；用于判断是否在原型设计阶段完成了对即将进行开发的系统进行了实现级别的描述的自动化评判单元；根据自动化评判单元的评判结果并借鉴专业知识内容生成相应功能点的设计意见以及目的反馈内容的反馈单元。同时，本发明提供采用该系统进行设计图形自动化评判的方法。本发明提供的基于智能识别的设计图形自动化评判系统及方法，大范围的降低需求分析阶段产生的不必要的理解误差，大大的提升了整体项目推进的进度。

Description

一种基于智能识别的设计图形自动化评判系统及方法
技术领域
本发明涉及计算机学科教学实践与职业教育技术领域，尤其涉及一种基于智能识别的设计图形自动化评判系统及方法。
背景技术
随着社会对自动化、智能化功能系统需求的不断增多和应用技术的不断成熟，各种基于智能识别的系统日见增多。同时在软件行业，决定软件项目开发成败与否的主要因素之一是软件开发过程当中的模型设计，其载体则是设计过程当中产生的大量成果物，其中包含多项图形设计成果物。当前在计算机学科教学实践与职业教育领域，针对软件开发的模型设计这一阶段的图形成果物评判工作仍有人工来进行，而人工评判往往耗时巨大，更容易产生个人理解层面上的误差，也无法做到同一项目不同成果物之间的所有细节的检查。因此，如何能够对软件需求阶段的图形成果物进行准确快速的检查成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于智能识别的设计图形自动化评判系统及方法，实现对设计图形的自动化评判。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一方面，本发明提供一种基于智能识别的设计图形自动化评判系统，包括接收单元、智能识别单元、自动化评判单元和反馈单元；所述接收单元用于接收项目的需求明细内容以及原型设计文档；所述智能识别单元用于对接收单元接收的原型设计文档的内容文字以及图片进行自然语言识别以及OCR识别；所述自动化评判单元用于对照评判，基于OCL对象约束语言，针对原型设计内容是否符合需求明细内的关键内容，判断是否在原型设计阶段完成了对即将进行开发的系统进行了实现级别的描述；所述反馈单元根据自动化评判单元的评判结果并借鉴与原型设计文档相关的专业知识内容生成相应功能点的设计意见以及目的反馈内容，反馈至用户。
优选地，所述智能识别单元包括自然语言识别单元和OCR识别单元；所述自然语言识别单元用于对原型设计文档中的文本类内容进行自然语言识别；所述OCR识别单元用于对原型设计文档中的图片类内容进行OCR识别。
另一方面，本发明还提供一种基于智能识别的设计图形自动化评判方法，包括以下步骤：
步骤1、接收需求明细：用户通过导入或手动的方式录入项目需求明细内容，并进行记号标记；
步骤2、接收原型设计文档：当项目的原型设计阶段完成后，用户选择相应的项目需求明细，将原型设计文档上传至相关需求明细下，并进行记号标记；
步骤3、智能识别接收到的文档信息：通过OCR(Optical Character Recognition，即光学字符识别)识别，对已接收的原型设计文档进行识别分析，提取出项目相关关键要素内容；
步骤4、文档对照自动化评判：将OCR识别提取出的内容与步骤1接收到的需求明细基于OCL(Object Constraint Language，即对象约束语言)进行比对，首先判断该原型设计文档内容是否符合基本需求，然后进一步判断原型设计文档中的原型图是否涵盖了所有需求细节，达到可实现级别的功能设计，如果判断原型设计文档100％符合需求设计明细，则完成原型设计文档的自动化评判，否则执行步骤5进行内容反馈；
步骤5、借鉴专业知识内容进行反馈：在自动化评判后，如果相应原型设计文档被判断为未能100％符合需求设计明细，则将未能在原型设计文档中体现的关键要素内容与原型设计文档相关的专业知识内容进行结合，生成相应功能点的设计意见以及目的反馈内容，反馈至用户，用户重新修改完善原型设计文档，然后重新上传文档并执行步骤2。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明提供的一种基于智能识别的设计图形自动化评判方法及系统，在软件工程项目需求分析与设计阶段，通过计算机智能识别(自然语言识别以及OCR识别)，对该阶段的需求明细以及原型设计文档进行自动化评判，判断原型设计文档是否符合以及涵盖了其需求明细中提及的所有内容，是否达到实现级别的设计标准。这样可以大范围的降低需求分析阶段产生的不必要的理解误差，大大的提升了整体项目推进的进度。从教学角度来看，很大程度的缓解了教师对需求分析与设计阶段学生的原型设计文档类作业等任务的评判工作的压力。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于智能识别的设计图形自动化评判方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种基于智能识别的设计图形自动化评判系统的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
一种基于智能识别的设计图形自动化评判系统，如图1所示，包括接收单元、智能识别单元、自动化评判单元和反馈单元；所述接收单元用于接收项目的需求明细内容以及原型设计文档；所述智能识别单元用于对接收单元接收的原型设计文档的内容文字以及图片进行自然语言识别以及OCR识别；所述自动化评判单元用于对照评判，基于OCL对象约束语言，针对原型设计内容是否符合需求明细内的关键内容，判断是否在原型设计阶段完成了对即将进行开发的系统进行了实现级别的描述，例如，注册页面中每个输入框的验证内容是否有描述等；所述智能识别单元包括自然语言识别单元和OCR识别单元；所述自然语言识别单元用于对原型设计文档中的文本类内容进行自然语言识别；所述OCR识别单元用于对原型设计文档中的图片类内容进行OCR识别；所述反馈单元根据自动化评判单元的评判结果并借鉴原型设计文档相关的专业知识内容生成相应功能点的设计意见以及目的反馈内容，反馈至用户。
一种基于智能识别的设计图形自动化评判方法，如图2所示，包括以下步骤：
步骤1、接收需求明细：用户通过导入或手动的方式录入项目需求明细内容，并进行记号标记；
步骤2、接收原型设计文档：当项目的原型设计阶段完成后，用户选择相应的项目需求明细，将原型设计文档上传至相关需求明细下，并进行记号标记；
步骤3、智能识别接收到的文档信息：通过OCR(Optical Character Recognition，即光学字符识别)识别，对已接收的原型设计文档进行识别分析，提取出项目相关关键要素内容；
步骤4、文档对照自动化评判：将OCR识别提取出的内容与步骤1接收到的需求明细基于OCL(Object Constraint Language，即对象约束语言)进行比对，首先判断该原型设计文档内容是否符合基本需求，然后进一步判断原型设计文档中的原型图是否涵盖了所有需求细节，达到可实现级别的功能设计，如果判断原型设计文档100％符合需求设计明细，则完成原型设计文档的自动化评判，否则执行步骤5进行内容反馈；
步骤5、借鉴专业知识内容进行反馈：在自动化评判后，如果相应原型设计文档被判断为未能100％符合需求设计明细，则将未能在原型设计文档中体现的关键要素内容与原型设计文档相关的专业知识内容进行结合，生成相应功能点的设计意见以及目的反馈内容，反馈至用户，用户重新修改完善原型设计文档，然后重新上传文档并执行步骤2。
最后应说明的是：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：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部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权利要求所限定的范围。

Claims (3)

1.一种基于智能识别的设计图形自动化评判系统，其特征在于：包括接收单元、智能识别单元、自动化评判单元和反馈单元；所述接收单元用于接收项目的需求明细内容以及原型设计文档；所述智能识别单元用于对接收单元接收的原型设计文档的内容文字以及图片进行自然语言识别以及OCR识别；所述自动化评判单元用于对照评判，基于OCL对象约束语言，针对原型设计内容是否符合需求明细内的关键内容，判断是否在原型设计阶段完成了对即将进行开发的系统进行了实现级别的描述；所述反馈单元根据自动化评判单元的评判结果并借鉴与原型设计文档相关的专业知识内容生成相应功能点的设计意见以及目的反馈内容，反馈至用户。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能识别的设计图形自动化评判系统，其特征在于：所述智能识别单元包括自然语言识别单元和OCR识别单元；
所述自然语言识别单元用于对原型设计文档中的文本类内容进行自然语言识别；
所述OCR识别单元用于对原型设计文档中的图片类内容进行OCR识别。
3.一种基于智能识别的设计图形自动化评判方法，采用权利要求1所述的种基于智能识别的设计图形自动化评判系统进行评判，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、接收需求明细：用户通过导入或手动的方式录入项目需求明细内容，并进行记号标记；
步骤2、接收原型设计文档：当项目的原型设计阶段完成后，用户选择相应的项目需求明细，将原型设计文档上传至相关需求明细下，并进行记号标记；
步骤3、智能识别接收到的文档信息：通过OCR识别，对已接收的原型设计文档进行识别分析，提取出项目相关关键要素内容；
步骤4、文档对照自动化评判：将OCR识别提取出的内容与步骤1接收到的需求明细基于OCL进行比对，首先判断该原型设计文档内容是否符合基本需求，然后进一步判断原型设计文档中的原型图是否涵盖了所有需求细节，达到可实现级别的功能设计，如果判断原型设计文档100％符合需求设计明细，则完成原型设计文档的自动化评判，否则执行步骤5进行内容反馈；
步骤5、借鉴专业知识内容进行反馈：在自动化评判后，如果相应原型设计文档被判断为未能100％符合需求设计明细，则将未能在原型设计文档中体现的关键要素内容与原型设计文档相关的专业知识内容进行结合，生成相应功能点的设计意见以及目的反馈内容，反馈至用户，用户重新修改完善原型设计文档，然后重新上传文档并执行步骤2。
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