09-软件易用性

易用性是用户体验的一个重要方面,网站建设者一般会沉溺于自己的思维习惯,而造成用户使用的不畅。易用性不仅是专业UI/UE人员需要研究,对于网站建设其他岗位的人也应该了解一定的方法去检验和提升网站的易用性。
通常对易用性有如下定义:

  • 易理解(Easyto discover):用户必须在几秒钟知道网站主营内容
  • 易操作(Easyto use):初次接触网站功能或界面时,是否可不用帮助文档就能使用网站
  • 易学习(Easyto learn):通过简单的帮助文件,用户就能解决遇到的问题
  • 效率性:(efficiency):用户熟悉网站功能或界面后,能够快速达到使用目的
  • 出错率(mistake):在使用网站过程中,用户出现了多少错误,错误严重级别
  • 满意度(satisfaction):用户对网站的使用感受,用户满意度表单填写等

易用性(又被译为可用性),指的是用户实用软件产品时是否感觉方便,但是易用性和可用性还有一定区别,可用性指的是软件是否可使用,易用性指的是是否方便使用。比如淘宝、京东我们日常的都会去使用,其实他们不断的在更新网站内容,但是我们一般难以察觉,只会感觉越来越好用。

导航性测试

导航:确认目标需要到达的地方

考虑如下问题,决定一个软件应用是否易于导航:

  • 导航是否直观
  • 系统的主要部分是否可以通过主页获取
  • 系统是否需要站点地图、搜索引擎或是其他导航的帮助

例如淘宝网的导航栏,能够快速定位用户需要的资源信息

例如设计师网站导航,便于设计工作人员查阅图库,设计素材

UI测试

人体工程学的主要目标是达到易用性,用于与软件交互的方式称为用户界面或者UI。检查用户界面的风格是否满足用户需求,是否通用合理、文字是否正常显示,页面是否美观、图片尺寸是否合理等。
在软件应用中,适当的图片设计和动画能够起到广告宣传的作用,又能够美化页面,一个软件应用的图形包括图片、动画、边框、颜色、字体、背景、按钮等等。

  • 确保图片有明确含义,网站构图设计
  • 图片尺寸尽量较小,并且能够精准表达某件事情,一般超链接到具体网站页面
  • 网站字体风格是否一致
  • 背景颜色与字体颜色是否和谐
  • 图片质量与大小,传输速率的控制,对用户停留率有重要意义

以上更多是在用户产品体验中考虑,不仅仅是测试

内容测试

测试人员检验软件应用是否提供正确的信息、准确的信息。

整体界面测试

指的是对整个软件应用的页面结构设计,给与用户的整体感受

  • 用户能否迅速定位想要的信息
  • 整体应用设计风格是否一致,和谐

易用性测试点

传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实时监控和预防维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全,避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠和模型训练效果。 • 强大的任务适配:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
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