深度学习识别光网络单元故障的设计与应用

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。

基于5G技术的智慧乡村综合信息管理系统设计

智慧乡村综合管理随着5G技术的普及,逐渐出现在民众的视野之中。由于信息管理的系统设计需要进一步的测试和完善。因此,文章提出一种基于5G技术的智慧乡村综合信息管理系统设计。首先构建信息管理系统框架,分析功能结构,制定使用信息管理数据库,使用FP_Growth算法提高运行效率。实现5G技术的智慧乡村综合信息管理系统设计。实验结果表明,系统的稳定运行离不开许多基本参数的支持,利用智慧乡村综合信息管理系统解决农业问题,智慧乡村需要不断地融入和实行。

基于深度学习的印刷文档扫描影像中表格位置检测方法研究

针对印刷文档扫描影像中表格位置检测中存在检测效果较差的问题,设计了一种基于深度学习的印刷文档扫描影像中表格位置检测方法。首先,在 Hough环境下对表格位置变换检测点进行确定,同时建立深度形态双向层级位置检测结构。以此为条件,创建深度学习多层级的逆向检测的模型,在深度学习的背景之下,采用多维正向法实现表格位置的检测。测试结果表明:在不同深度学习控制范围之内,所设计的深度学习位置检测方法得出的表格检测AP值相对较小,表明检测效果更佳,并具有更强的稳定性以及精准性。

基于边缘计算的网络时延精准控制方法研究

为了降低网络信道传输信息的时延,提高网络通信水平,文章引进边缘计算,设计一种全新的网络时延精准控制方法。确定网络产生时延的主要原因,结合网络时延表达式,分析网络时延变化趋势及其影响因素;为了降低时延,引进边缘计算,补偿分支网络传输信道,实现对信号传输的宏观调控,完成网络时延精准控制方法设计。通过对比实验证明,相比基于Lyapunov函数的网络时延控制方法,设计的网络时延精准控制方法对网络分支信道时延的控制效果更优,可保证分支信道时延控制在最高单点延迟范围内。

基于正态分布模型的无线机房用电异常预测方法

无线机房的环境特殊性使其用电异常预测操作困难,因此研究基于正态分布模型的无线机房用电异常预测方法。使用正态分布模型提取用电异常因素,发现多与节假日和环境因素相关。处理数据并使用拉依达准则对异常样本进行异常定位与修正,利用组合方法,将数据预处理和数据预测结合起来完成用电异常预测。经实验验证,正态分布模型的用电异常预测方法有92.56%的准确率,具有实用性。

智能市政服务信息综合管理系统设计

在全球信息化飞速发展的背景下,信息技术已经成为提升管理效率的有效技术手段。在基层的市政服务中,市政服务信息化程度的不断提升,可以推动当地的经济发展。结合现阶段的政务信息管理的实际情况,应对市政服务信息综合管理方式进行升级。因此,提出智能市政服务信息综合管理系统设计这一课题,首先智能市政服务信息综合管理系统硬件设计,基于系统的使用需求设计微型控制器,优化了控制器的工作频率,扩大了控制器的使用范围。设计基于物联网的射频传感器,提升了系统信息传输的效率。最后基于系统的综合管理需求,对低能耗数据处理器选型,节约系统开发的成本的前提下,延长了处理器的使用寿命。然后进行智能市政服务信息综合管理系统软件设计,首先进行功能模块的设计,然后对系统的数据库进行设计,引入AI技术训练市政服务信息数据,并设计AI数据管理流程,完成市政服务信息综合管理系统的智能设计,通过系统测试验证了该系统符合信息管理系统的需求。

基于语义识别的自动化家宽报装地址稽核方法

受到报装关键词匹配程度的影响,对于报装地址的稽核智能化处理存在不足。基于此,提出了基于语义识别的自动化家宽报装地址稽核方法。通过构建语义识别自动化模型,获取到家宽报装地址的识别概率分类;改进清查宽带资源方式,明确报装小区的单元信息与宽带资源能力;基于语义识别算法计算泛化相似词,实现自动化家宽报装地址的稽核目标。实验证明,该稽核方法随着宽带网络节点通信半径的不断增加,地址稽核的分配成功率更高。

基于无人车巡检的钢材缺陷自动检测方法研究

文章针对人工检验钢材缺陷检测不准确的问题,提出了基于无人车巡检的钢材缺陷自动检测方法。首先,利用无人车对钢材实施巡回检测;其次,在无人车上安装钢材缺陷声波探测器,获取钢材缺陷产生的声波发射信号;最后,利用无人车对钢材进行实时检测,定位钢材缺陷位置。通过实验检测使用效果,经分析可知,使用无人车巡检的钢材缺陷自动检测方法能够提高对钢材缺陷检测的准确率。