基于5G消息和深度学习的宽带故障排查方案研究

摘要：

为解决客户上报宽带故障应用程序复杂、故障问题无法精准定位等问题,研究并实现了基于5G消息和深度学习的宽带排查故障(以下简称排障)解决方案.通过对比采用了单次多框检测器,对收集的 1.7 万张图片进行标注处理,实现了目标检测、光网络单元型号识别和故障类型识别,建立了3个宽带排障模型以及开发了宽带排障的第5代超文本标记语言应用,同时还探索了宽带排障应用与5G消息的融合方案,建立了从用户终端到宽带排障应用之间的5G消息访问通道,实现了宽带一键排障的目标.

关键词：5G消息、深度学习、宽带排障、单次多框检测器

分类号：TN929.5

在线出版日期：2023-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：26-29