深度学习识别光网络单元故障的设计与应用

摘要：

为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别.近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础.文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障.从数据上看产品的端到端准确率超过84％,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源.

关键词：深度学习、物体检测、图片分类、客户服务、光网络单元

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省特支计划青年拔尖项目2015TQ01X633

在线出版日期：2020-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：211-215