一种装维质检中分光器施工一致性检验方法技术

本发明专利技术公开了一种装维质检中分光器施工一致性检验方法，包括：检测识别待检验图像，通过第一网络模型得到图像中分光器的各个端口所占用的像素区域A

A test method for construction consistency of spectroscope in installation and maintenance quality inspection

【技术实现步骤摘要】
一种装维质检中分光器施工一致性检验方法
本专利技术涉及宽带装维工单的质检领域，具体涉及一种装维质检中分光器施工一致性检验方法。
技术介绍
当前家庭宽带装维工单的质检工作普遍采用人工抽查的方式进行，需要大量人力进行重复性劳作，存在覆盖率低、延时长、效率低、成本高等问题。同时装维质量及资源利用情况无法第一时间反馈呈现，二次上门整改过程周期过长。因此，装维质量监管力量有限，成为影响装维工作质量的重要因素之一。近些年，人工智能技术得到了飞速发展，其已广泛应用于人脸识别、智能驾驶、场景分类等领域。作为人工智能技术的基石，深度学习、大数据分析等新型技术也可用于对家庭宽带装维质量的管控。
技术实现思路
针对上述现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种装维质检中分光器施工一致性检验方法，通过人工智能中的目标检测技术、语义分割技术、OCR识别技术，对装维中分光器施工情况与系统分发的资源进行一致性检验，包括：第一网络模型训练，将采集图像中的分光器端口进行标注后，输入到目标检测网络进行训练，用于获取分光器端口的占用情况及端口位置，端口所占用的像素区域记为Ai，其中i表示端口号；第二网络模型训练，将采集图像中的带标签的尾纤及其连接的标签和端口进行整体标注后，输入到目标检测网络进行训练，用于获取带标签的尾纤及其连接的标签和端口整体所在位置，所述带标签的尾纤及其连接的标签和端口整体所占用的像素区域记为B；尾纤实际接入端口识别，将待检测图像输入到训练好的第一网络模型和第二网络模型，对比两个网络模型的输出结果，获取带标签的尾纤对应接入的端口号；尾纤待施工端口识别，将待检测图像输入到训练好的文本识别网络，用于识别标签的文字内容，获取与标签相连的尾纤待施工的端口号；工单一致性检验，将工单上系统分配的施工端口号与所述尾纤实际接入端口、尾纤待施工端口进行比对，若三者端口号相同，则检验结果为施工一致；作为上述方案的进一步优化，所述尾纤实际接入端口识别中，对比两个网络模型的输出结果的方法具体为：获取像素区域Ai和B内的每个像素点的坐标，遍历B内的每个像素点的坐标，检测Ai内是否存在相同的坐标位置，统计Ai内与B内像素点坐标相同的个数sum，sum值最大的Ai对应的i即为尾纤实际接入端口号。作为上述方案的进一步优化，所述尾纤待施工端口识别中，包括对识别出来的文字是否属于标签进行检测。作为上述方案的进一步优化，所述尾纤待施工端口识别，训练好的文本识别网络中采用CTPN算法和OCR文字识别算法相结合的结构，具体包括：4.1、将待检测图像输入到训练好的文本识别网络，采用CTPN算法对图像文字区域识别，并将每一行文字划分在一个矩形区域内；4.2、将每个矩形区域占用的像素区域Ck和像素区域B做对比，获取属于尾纤标签上的文本行区域,其中k表示采用CTPN算法检测到的文字行数；4.3、采用OCR文字识别算法，将步骤4.2中得到的尾纤标签上的文本行区域进行文字识别，获取文字内容。作为上述方案的进一步优化，所述第一网络模型，采用YOLOv3网络模型进行目标检测。作为上述方案的进一步优化，所述第二网络模型，采用基于全卷积神经网络FCN的语义分割网络，用于将像素区域B分割出来。作为上述方案的进一步优化，所述第一网络模型训练中，将采集图像中的分光器端口进行标注的方法具体为：7.1、采用labelImg工具对图像中的端口进行矩形框标注，并根据矩形框的长短将占用情况分为已使用和未使用两个类别；7.2、将标注完的数据进行格式转换，转换为所述第一网络模型能识别的格式。作为上述方案的进一步优化，所述第二网络模型训练，将采集图像中的带标签的尾纤及其连接的标签和端口进行整体标注的方法为：8.1、采用labelme工具对采集图像中标签及其连接的尾纤和端口所占区域进行不规则标注；8.2、采用labelme工具的json文件解析功能对步骤5.1中不规则标注区域内的像素分为一类，图像上其他像素点为其他类；8.3、json文件解析后得到的图像灰度化转换为8位图。本专利技术的一种装维质检中分光器施工一致性检验方法，具备如下有益效果：1.本专利技术将人工智能中目标检测、语义分割技术应用到装维质检中，通过第一网络模型的目标检测算法yolov3获取各个端口位置，通过第二网络模型的语义分割技术实现尾纤标签区域分割，通过两个网络模型输出的结果对比，获取到尾纤实际接入的端口号。2.本专利技术采用CTPN对尾纤标签中文字区域进行检测，并采用开源文字识别算法识别出尾纤标签上的文字内容，获取尾纤标签上的待施工端口号，通过对比工单中分配的施工端口号、标签内容中待施工的端口号以及图片检测到的尾纤实际接入的端口号，判断尾纤接入是否正确，实现家庭宽带安装的资源一致性自动检验，替代传统的人工校验审核方法，不仅解放了很大一部分人力，而且提高了质检的效率和准确率，实现了对家庭宽带装维质量的有效管控。附图说明图1是本专利技术的一种装维质检中分光器施工一致性检验方法的整体流程框图；图2是本专利技术通过第一网络模型和第二网络模型的结果对比，获取带标签的尾纤实际接入的端口号的流程框图；图3是本专利技术的实施例中的待检测图像；图4是图3经过语义分割法后将带标签的尾纤及其连接的标签和端口整体所占用的像素区域B分割出来的结果。实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图1-4，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的一种装维质检中分光器施工一致性检验方法，包括：第一网络模型训练，将采集图像中的分光器端口进行标注后，输入到目标检测网络进行训练，用于获取分光器端口的占用情况及端口位置，端口所占用的像素区域记为Ai，其中i表示端口号；第二网络模型训练，将采集图像中的带标签的尾纤及其连接的标签和端口进行整体标注后，输入到目标检测网络进行训练，用于获取带标签的尾纤及其连接的标签和端口整体所在位置，所述带标签的尾纤及其连接的标签和端口整体所占用的像素区域记为B；尾纤实际接入端口识别，将待检测图像输入到训练好的第一网络模型和第二网络模型，对比两个网络模型的输出结果，获取带标签的尾纤对应接入的端口号；尾纤待施工端口识别，将待检测图像输入到训练好的文本识别网络，用于识别标签的文字内容，获取与标签相连的尾纤待施工的端口号；工单一致性检验，将工单上系统分配的施工端口号与所述尾纤实际接入端口、尾纤待施工端口进行比对，若三者端口号相同，则检验结果为施工一致。本专利技术中通过第一网络模型，检测出图像中的各个端口的位置，通过第二网络模型，检测出图像中带标签的尾纤所在位置，通过对比两个网络模型的输出结果，获取到带标签的尾纤连接的实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种装维质检中分光器施工一致性检验方法，其特征在于：包括：/n第一网络模型训练，将采集图像中的分光器端口进行标注后，输入到目标检测网络进行训练，用于获取分光器端口的占用情况及端口位置，端口所占用的像素区域记为Ai，其中i表示端口号；/n第二网络模型训练，将采集图像中的带标签的尾纤及其连接的标签和端口进行整体标注后，输入到目标检测网络进行训练，用于获取带标签的尾纤及其连接的标签和端口整体所在位置，所述带标签的尾纤及其连接的标签和端口整体所占用的像素区域记为B；/n尾纤实际接入端口识别，将待检测图像输入到训练好的第一网络模型和第二网络模型，对比两个网络模型的输出结果，获取带标签的尾纤对应接入的端口号；/n尾纤待施工端口识别，将待检测图像输入到训练好的文本识别网络，用于识别标签的文字内容，获取与标签相连的尾纤待施工的端口号；/n工单一致性检验，将工单上系统分配的施工端口号与所述尾纤实际接入端口、尾纤待施工端口进行比对，若三者端口号相同，则检验结果为施工一致。/n

【技术特征摘要】
1.一种装维质检中分光器施工一致性检验方法，其特征在于：包括：
第一网络模型训练，将采集图像中的分光器端口进行标注后，输入到目标检测网络进行训练，用于获取分光器端口的占用情况及端口位置，端口所占用的像素区域记为Ai，其中i表示端口号；
第二网络模型训练，将采集图像中的带标签的尾纤及其连接的标签和端口进行整体标注后，输入到目标检测网络进行训练，用于获取带标签的尾纤及其连接的标签和端口整体所在位置，所述带标签的尾纤及其连接的标签和端口整体所占用的像素区域记为B；
尾纤实际接入端口识别，将待检测图像输入到训练好的第一网络模型和第二网络模型，对比两个网络模型的输出结果，获取带标签的尾纤对应接入的端口号；
尾纤待施工端口识别，将待检测图像输入到训练好的文本识别网络，用于识别标签的文字内容，获取与标签相连的尾纤待施工的端口号；
工单一致性检验，将工单上系统分配的施工端口号与所述尾纤实际接入端口、尾纤待施工端口进行比对，若三者端口号相同，则检验结果为施工一致。


2.根据权利要求1所述的一种装维质检中分光器施工一致性检验方法，其特征在于：所述尾纤实际接入端口识别中，对比两个网络模型的输出结果的方法具体为：
获取像素区域Ai和B内的每个像素点的坐标，遍历B内的每个像素点的坐标，检测Ai内是否存在相同的坐标位置，统计Ai内与B内像素点坐标相同的个数sum，sum值最大的Ai对应的i即为尾纤实际接入端口号。


3.根据权利要求1所述的一种装维质检中分光器施工一致性检验方法，其特征在于：所述尾纤待施工端口识别中，包括对识别出来的文字是否属于标签进行检测。


4.根据权利要求3所述的一种装维质检中分光器施工一致性检验方法，其特征在于：所述尾纤待施工端口识别，训练好的文本识别网络中采用CTPN算法和OCR文字识别算...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵龙，盛刚，毕佳佳，林雪勤，倪家鹏，冯强中，李飞，
申请(专利权)人：科大国创软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34