基于深度学习的基站设备灰尘隐患识别方法研究

由于基站设备大多会自带静电,很容易吸附灰尘,产生基站设备通风散热不良、温度过高等问题,从而影响基站设备的正常运行。目前,移动运营商在委派基站巡检人员对基站进行巡检并除尘时,巡检人员仅通过肉眼来判断设备是否存在灰尘,无法及时发现与清除灰尘,并且没有智能化判断除尘是否完成的手段。因此,研究基于深度学习的基站设备灰尘隐患识别方法,以高效支撑基站巡检工作。