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一种基于改进Faster RCNN的通信网光交箱防尘帽智能检测方法
被引量：
1
1
作者
朱辉
陈坚
袁建行
《电讯技术》
北大核心
2023年第4期544-549,共6页
光交箱防尘帽的检测对于通信网络的正常运行具有重要作用。提出了一种基于改进Faster RCNN(Region Convolutional Neural Network)的通信网光交箱防尘帽智能检测方法。首先,对输入图片进行去噪等预处理,通过残差网络(Residual Netwok,Re...
光交箱防尘帽的检测对于通信网络的正常运行具有重要作用。提出了一种基于改进Faster RCNN(Region Convolutional Neural Network)的通信网光交箱防尘帽智能检测方法。首先,对输入图片进行去噪等预处理,通过残差网络(Residual Netwok,ResNet)进行特征提取,并通过区域生成网络(Region Proposal Network,RPN)初步识别出候选区域,然后经过RolAlign进行池化处理,最后经过特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)对光交箱防尘帽进行二次识别。将该方法应用到光交箱防尘帽缺失的智能检测中,取得了很好的效果。
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关键词
通信网
光交箱
防尘帽检测
深度学习
卷积神经网络(CNN)
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职称材料
基于Dropblock卷积神经网络的分纤箱智能质检
2
作者
朱辉
陈坚
袁建行
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期222-229,共8页
针对传输网络中分纤箱的质检,提出一种基于Dropblock卷积神经网络的分纤箱智能质检方法.首先,通过数据初次预处理及基于Resnet的初次识别,识别出有无分纤箱;其次,对数据进行二次预处理,然后通过基于Dropblock的卷积神经网络进行二次识别...
针对传输网络中分纤箱的质检,提出一种基于Dropblock卷积神经网络的分纤箱智能质检方法.首先,通过数据初次预处理及基于Resnet的初次识别,识别出有无分纤箱;其次,对数据进行二次预处理,然后通过基于Dropblock的卷积神经网络进行二次识别,识别出分纤箱上是否有保护线和标签.实验结果表明,该方法能有效地识别出分纤箱上的保护线及标签.
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关键词
卷积神经网络
Dropblock
智能质检
分纤箱
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职称材料
题名
一种基于改进Faster RCNN的通信网光交箱防尘帽智能检测方法
被引量：
1
1
作者
朱辉
陈坚
袁建行
机构
中国移动通信集团四川
有限公司
西南大学计算机与信息科学学院
网思科技股份有限公司
出处
《电讯技术》
北大核心
2023年第4期544-549,共6页
基金
重庆市自然科学基金项目(cstc2020jscx-msxmX0147)。
文摘
光交箱防尘帽的检测对于通信网络的正常运行具有重要作用。提出了一种基于改进Faster RCNN(Region Convolutional Neural Network)的通信网光交箱防尘帽智能检测方法。首先,对输入图片进行去噪等预处理,通过残差网络(Residual Netwok,ResNet)进行特征提取,并通过区域生成网络(Region Proposal Network,RPN)初步识别出候选区域,然后经过RolAlign进行池化处理,最后经过特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)对光交箱防尘帽进行二次识别。将该方法应用到光交箱防尘帽缺失的智能检测中,取得了很好的效果。
关键词
通信网
光交箱
防尘帽检测
深度学习
卷积神经网络(CNN)
Keywords
communication network
optical delivery box
dust cap detection
deep leaning
convolutional neural network(CNN)
分类号
TN807 [电子电信—信息与通信工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于Dropblock卷积神经网络的分纤箱智能质检
2
作者
朱辉
陈坚
袁建行
机构
中国移动通信集团四川
有限公司
西南大学计算机与信息科学学院
网思科技股份有限公司
出处
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期222-229,共8页
基金
重庆市自然科学基金项目(cstc2020jscx-msxmX0147).
文摘
针对传输网络中分纤箱的质检,提出一种基于Dropblock卷积神经网络的分纤箱智能质检方法.首先,通过数据初次预处理及基于Resnet的初次识别,识别出有无分纤箱;其次,对数据进行二次预处理,然后通过基于Dropblock的卷积神经网络进行二次识别,识别出分纤箱上是否有保护线和标签.实验结果表明,该方法能有效地识别出分纤箱上的保护线及标签.
关键词
卷积神经网络
Dropblock
智能质检
分纤箱
Keywords
convolutional neural network
Dropblock
intelligent quality inspection
fiber separation box
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于改进Faster RCNN的通信网光交箱防尘帽智能检测方法
朱辉
陈坚
袁建行
《电讯技术》
北大核心
2023
1
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职称材料
2
基于Dropblock卷积神经网络的分纤箱智能质检
朱辉
陈坚
袁建行
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
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职称材料
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参考文献
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