基于AR技术的光交箱资源校准技术.pdf
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1、1 5 6 2 0 2 4年1期2 0 2 4年第4 6卷第1期基于A R技术的光交箱资源校准技术孔 轶 吴 威 张晓峰作者简介:孔轶(1 9 7 1-),硕士,高级工程师,研究方向为大数据、视频识别、图像处理。(中国移动通信集团广东有限公司 广州5 1 0 0 0 0)摘 要 光交箱端口状态对通信网络的正常运行具有重要作用,由于光交箱内部布线杂乱,容易对端口产生排线遮挡问题,导致传统的光交箱端口图像识别操作不便。文中提出了一种基于A R技术的光交箱资源校准技术,该技术可以对实时视频自适应选取关键帧,然后对关键帧进行光交箱端口状态和文字识别,最后返回加权融合后的识别结果,并利用实时A R交互指
2、引巡检人员处理被遮挡端口,这不仅能提升巡检人员的工作效率,还能提高实时识别准确率。将该校准技术应用到光交箱端口的智能检测中,能对光交箱的端口识别提供极大便利。关键词:光交箱;A R交互;校准技术中图分类号 T P 3 9 1O p t i c a lB o xR e s o u r c eC a l i b r a t i o nT e c h n o l o g yB a s e do nA RT e c h n o l o g yKON GY i,WU W e i a n dZ HAN GX i a o f e n g(C h i n aM o b i l eG r o u pG u a
3、n g d o n gC o.,L t d.,G u a n g z h o u5 1 0 0 0 0,C h i n a)A b s t r a c t T h es t a t u so f t h eo p t i c a l j u n c t i o nb o xp o r tp l a y sa n i m p o r t a n t r o l e i nt h en o r m a l o p e r a t i o no f t h ec o mm u n i c a-t i o nn e t w o r k.D u e t ot h ed i s o r d e r l y
4、 i n t e r n a lw i r i n go f t h eo p t i c a l j u n c t i o nb o x,i t i se a s y t oc a u s ec a b l eb l o c k i n gp r o b l e m so nt h ep o r t,w h i c hl e a d s t o i n c o n v e n i e n c e i nt r a d i t i o n a l o p t i c a l j u n c t i o nb o xp o r t i m a g e r e c o g n i t i o n
5、o p e r a t i o n s.T h i sp a p e rp r o p o s e sa l i g h tb o xr e s o u r c ec a l i b r a t i o nt e c h n o l o g yb a s e do nA Rt e c h n o l o g y,w h i c hc a na d a p t i v e l ys e l e c tk e y f r a m e sf o rr e a l-t i m ev i d e o s,t h e n r e c o g n i z e t h ep o r t s t a t u s
6、 a n d t e x t o f t h e l i g h t b o x f o r t h ek e y f r a m e s,a n d f i n a l l y r e t u r n t h ew e i g h t e df u s i o nr e c o g n i t i o nr e s u l t.R e a l t i m eA Ri n t e r a c t i o n i su s e d t og u i d e i n s p e c t o r s t oh a n d l eo c c l u d e dp o r t s.T h i sn o
7、t o n l y i m-p r o v e s t h ew o r ke f f i c i e n c yo f i n s p e c t o r s,b u ta l s oi m p r o v e st h er e a l-t i m er e c o g n i t i o na c c u r a c y.A p p l y i n gt h i sc a l i b r a t i o nt e c h n o l o g y t o i n t e l l i g e n t d e t e c t i o no f o p t i c a l j u n c t i
8、 o nb o xp o r t s c a np r o v i d eg r e a t c o n v e n i e n c e f o rp o r t r e c o g n i t i o no f o p t i c a lj u n c t i o nb o x e s.K e y w o r d s O p t i c a l b o x,A Ri n t e r a c t i o n,C a l i b r a t i o nt e c h n o l o g y0 引言如今,网络对人们产生了重要影响,因此提供一个好的体验环境必不可少,而光交箱的日常维护成为了移动通信商
9、的工作重点。为保障用户的体验,通信公司会定期派出技术人员对每个街道的光交箱进行巡检,以便及时解决问题。随着使用网络光纤的家庭越来越多,街道上的光交箱数量也越来越多,由于光交箱内部布线杂乱、端口众多,传统的巡检方式只能通过人工来逐一验证箱体上端口的使用状态,巡检人员将会因工作量太大而无法在规定时间内完成巡检任务1。随着计算机的飞速发展,数字图像处理技术逐渐普及,其中光交箱端口图像识别技术应运而生2。该技术可以让巡检人员通过拍摄光交箱端口图片实现端口状态识别,但由于光交箱内部布线杂乱,容易对端口产生排线遮挡问题,巡检人员需要多次拍摄才能全面识别所有光交箱端口的图像,增加了工作复杂度。同时,巡检人员
10、缺少拍摄技巧,容易降低识别准确率。为解决此问题,本文提出了一种基于A R技术的光交箱资源校准技术,通过A R视频实时交互技术对光交箱的端口状态及文字进行定位识别,旨在通过A R结合人工智能的机器学习和深度学习算法快速得到光交箱端口及文字的状态,以缩短巡检人员的巡检时间,提高工作效率。1 基于A R技术的光交箱资源校准技术本文提出的基于A R技术的光交箱资源校准技术流程如图1所示,其能准确地识别及定位光缆交接箱中所有端口的状态类型及层体的字母编号,具体步骤如下。(1)通过现场实时获取视频数据,并基于L S TM的S UM/G A N模型,对输入的视频进行自适应获取关键帧。(2)对获取的图像帧进行
11、图像预处理、通过霍夫圆检测检查定位端口并分割、通过C N N卷积神经网络模型和P C A主成分分析算法获取端口图像特征,由S VM模型进行端口识别,并基于Y o l o v 3的O C R2 0 2 4年1期1 5 7 文字识别实现对整个光交箱的端口状态以及分层文字进行检测识别,生成识别结果3。(3)对多帧图像的识别结果进行加权融合,以获得最终识别结果,对识别结果为被遮挡的部分端口进行状态返回,提醒巡检人员调整端口状态以实现校准,再将最终结果输出到云端并进行储存返回。图1 基于A R技术的光交箱资源校准技术流程2 视频自适应选帧相比图像,视频的信息更加丰富。由于一个序列里冗余信息太多,因此需要
12、选取可以概括视频场景事件的关键帧。B e h r o o z M a h a s s e n i等 提 出 了 一 种 基 于L S TM的S UM/G AN算法4,可用于无监督提取视频关键帧,旨在排除视频帧的冗余性,提取每一帧的图像特征,在相似的特征组里只保留一个特征,获取与原序列的分布一致的关键帧。基于L S TM的S UM/G AN算法流程如图2所示。对于输入的每一帧图像,首先通过s L S TM模块获取每一帧的特征,并与原来帧通过加权来得到新的特征;其次通过e L-S TM模块对s L S TM得到的特征编码进行e n c o d e r,以得到新的特征;然后通过d L S TM模块对
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