基于数字孪生和AI的分光器资源准确性自动检测系统和方法技术方案

本发明专利技术公开了基于数字孪生和AI的分光器资源准确性自动检测系统和方法，系统包括：数字孪生模块：对分光器设备进行数字孪生建模；孪生施工模块：生成施工方案及施工后的孪生态模型和相关的特征值变化情况；图像采集模块：采集分光设备的端口面板的图像信息；图像分析模块：提取分光设备端口状态及特征信息；端口变化标注模块：分析分光设备端口状态的变化情况并标注，提取特征值以及特征值变化情况；现实&孪生校验模块：对分光器特征值变化情况进行校验，判断分光器资源使用准确性；异常占用告警模块：对校验异常的分光器，提示进一步现场复核。实现对分光设备资源自动识别和违规预警。警。警。

【技术实现步骤摘要】
基于数字孪生和AI的分光器资源准确性自动检测系统和方法


[0001]本专利技术属于分光设备
，具体涉及基于数字孪生和AI的分光器资源准确性自动检测系统和方法。

技术介绍

[0002]目前光宽带业务主要依靠分光设备作为末梢接入设备承载。但分光设备是一种无源光功率分配器件，无法对端口占用状态进行自动采集，只能靠维护人员现场核查，手工记录的方式进行资源准确率管理。光宽业务开通流程中虽然要求工作人员对分光设备进行拍照，但只能靠人工审核检查，工作量大，核查率低。
[0003]基于深度学习的目标检测技术近年来在计算机视觉领域有着广泛的应用，它不需要人为设计特征，只需针对不同检测场景来训练相应模型，检测精度以及泛化性都有很大提高。随着视频监控设备的升级和终端拍照性能的提高，高清视频/图像的采集、传输的广泛应用和普及，使得对视频/图像中的细节识别程度具备了显著提升，为分光设备通过图像自动识别的准确性和可行性提供了有力支持。
[0004]随着数字孪生技术的广泛推广，其在设备管理领域也开始涉及，而对于大量端口的分光器设备，通过数字孪生技术进行孪生管理，亦可对分光器资源的准确性管理进行有效提升。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供基于数字孪生和AI的分光器资源准确性自动检测系统和方法，实现对分光设备资源自动识别和违规预警。
[0006]为实现上述技术目的，本专利技术采取的技术方案为：
[0007]基于数字孪生和AI的分光器资源准确性自动检测系统，包括：数字孪生模块、孪生施工模块、图像采集模块、图像分析模块、端口变化标注模块、现实&孪生校验模块、异常占用告警模块；
[0008]其中，数字孪生模块：通过数字孪生技术，对分光器设备的信息进行数字孪生建模；
[0009]孪生施工模块：依托于数字孪生模块，结合施工工单信息，在分光器的数字孪生模型上进行模拟施工，生成施工方案，并生成对应的施工后的孪生态模型和相关的特征值变化情况；
[0010]图像采集模块：通过监控摄像头或采集终端，对分光设备的端口面板的图像信息进行采集，并将其上传到图像分析模块；
[0011]图像分析模块：通过视频/图像分析服务器对采集到的视频或图像进行识别，提取并记录分光设备端口状态及特征信息；
[0012]端口变化标注模块：对本次视频或图像中分析提取的分光设备端口状态和特征信息结合前次图像中状态和特征信息，分析分光设备端口状态的变化情况并标注，提取特征
值以及特征值变化情况；
[0013]现实&孪生校验模块：基于图像分析模块获取的现场分光器特征值数据和端口变化标注模块获取的分光器特征值变化情况与数字孪生模块中的分光器特征值以及孪生施工模块产生的特征值变化情况数据进行校验，判断分光器资源使用准确性；
[0014]异常占用告警模块：对校验存在分光器资源使用异常的分光器，关联查询分光设备负责人，提示相关工作人员进一步现场复核。
[0015]为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
[0016]上述的分光器设备的信息包括基础信息、端口信息、端口状态、端口特征、线序状态、线序标签、线序特征信息。
[0017]上述的分光设备端口状态包括空闲、占用和遮挡状态。
[0018]上述的现实&孪生校验模块中，对现实和孪生中的特征信息进行基础比对，对特征信息一致则判断无异常；若现实和孪生特征发生变化，则进行智能核验，以发现异常占用情况；对机器无法完成精确识别的问题，反馈人工进行核验，同时优化机器算法；通过信息核验判断现实分光器资源使用的准确性。
[0019]上述的系统实现的基于数字孪生和AI的分光器资源准确性自动检测方法，其特征在于，分光器资源准确性检查步骤包括：
[0020]步骤一：数字孪生模块通过数字孪生技术，对分光器设备的信息进行数字孪生建模，生成运行态的分光器模型，并支撑通过修改特征参数完成特征值的提取，参与和视频/图像的准确性校验工作；
[0021]步骤二：图像采集模块通过视频监控设备实时采集分光设备的端口视频信息，并将采集到的视频流信息发送到视频分析服务器。
[0022]步骤三：在视频分析服务器中，对视频进行解析处理，完成分光设备特征信息的提取、分光设备端口状态的识别，并将相关的分光设备特征信息和端口使用状态信息发送到端口变化标注模块实现端口变化标注；
[0023]步骤四：现实&孪生校验模块通过将步骤三获取的现场的分光器图像/视频的特征信息，将其中的特征参数信息发送到数字孪生服务器，完成孪生的设定并生成对应的场景下的孪生分光器特征信息，将现实图像/视频的特征信息和场景修订后的孪生分光器特征信息进行信息核验；
[0024]步骤五：异常占用告警模块针对步骤四分析发现存在异常的情况，通过分光设备基础信息获取对应的施工人员信息，发送相关的异常告警提示工作人员进行现场复核。
[0025]上述的特征参数包括环境、角度、光照、能见、遮挡参数；
[0026]所述分光设备特征信息分为两个部分，一部分为分光器自身的特征信息，另一部分为采集时当前分光器所处环境以及采集角度相关特征信息。
[0027]上述的步骤四包括：对现实和孪生中的特征信息进行基础比对，对特征信息一致的判断无异常；对现实和孪生特征发生变化的通过误差分析、模拟判断、机器识别算法进行智能核验，发现异常占用情况；对机器无法完成精确识别的问题，反馈人工进行核验，同时优化机器算法；通过信息核验校验其资源使用的准确性，如若发现异常则向异常占用模块进行信息同步。
[0028]上述的系统实现的基于数字孪生和AI的分光器资源准确性自动检测方法，其特征
在于，分光器施工的准确性检查步骤包括：
[0029]步骤一：数字孪生模块通过数字孪生技术，对分光器设备的信息进行数字孪生建模，生成运行态的分光器模型，并支撑通过修改特征参数完成特征值的提取，参与和视频/图像的准确性校验工作；
[0030]步骤二：当产生施工工单信息时，孪生施工模块从数字孪生服务调用运行态的分光器模型，在其上依据工单内容进行施工模拟，完成最优施工方案的生成，并生成设计态的分光器模型以及相关特征值的生成，并支撑通过修改特征参数完成运行态>>设计态特征值及其变化情况的提取，参与和施工的准确性校验工作；
[0031]步骤三：施工前后，图像采集模块通过视频监控设备实时采集分光设备的端口视频信息，并将采集到的视频流信息发送到视频分析服务器；
[0032]步骤四：图像分析模块，在视频分析服务器中，对施工前后的图像进行解析处理，完成分光设备特征信息的提取、分光设备端口使用状态信息的识别，并将相关的分光设备特征信息和端口使用状态信息发送到端口变化标注模块进行端口变化标注服务；
[0033]步骤五：现实&孪生校验模块通过将步骤四获取的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于数字孪生和AI的分光器资源准确性自动检测系统，其特征在于，包括：数字孪生模块、孪生施工模块、图像采集模块、图像分析模块、端口变化标注模块、现实&孪生校验模块、异常占用告警模块；其中，数字孪生模块：通过数字孪生技术，对分光器设备的信息进行数字孪生建模；孪生施工模块：依托于数字孪生模块，结合施工工单信息，在分光器的数字孪生模型上进行模拟施工，生成施工方案，并生成对应的施工后的孪生态模型和相关的特征值变化情况；图像采集模块：通过监控摄像头或采集终端，对分光设备的端口面板的图像信息进行采集，并将其上传到图像分析模块；图像分析模块：通过视频/图像分析服务器对采集到的视频或图像进行识别，提取并记录分光设备端口状态及特征信息；端口变化标注模块：对本次视频或图像中分析提取的分光设备端口状态和特征信息结合前次图像中状态和特征信息，分析分光设备端口状态的变化情况并标注，提取特征值以及特征值变化情况；现实&孪生校验模块：基于图像分析模块获取的现场分光器特征值数据和端口变化标注模块获取的分光器特征值变化情况与数字孪生模块中的分光器特征值以及孪生施工模块产生的特征值变化情况数据进行校验，判断分光器资源使用准确性；异常占用告警模块：对校验存在分光器资源使用异常的分光器，关联查询分光设备负责人，提示相关工作人员进一步现场复核。2.根据权利要求1所述的基于数字孪生和AI的分光器资源准确性自动检测系统，其特征在于，所述分光器设备的信息包括基础信息、端口信息、端口状态、端口特征、线序状态、线序标签、线序特征信息。3.根据权利要求1所述的基于数字孪生和AI的分光器资源准确性自动检测系统，其特征在于，所述分光设备端口状态包括空闲、占用和遮挡状态。4.根据权利要求1所述的基于数字孪生和AI的分光器资源准确性自动检测系统，其特征在于，所述现实&孪生校验模块中，对现实和孪生中的特征信息进行基础比对，对特征信息一致则判断无异常；若现实和孪生特征发生变化，则进行智能核验，以发现异常占用情况；对机器无法完成精确识别的问题，反馈人工进行核验，同时优化机器算法；通过信息核验判断现实分光器资源使用的准确性。5.根据权利要求1
‑
4任一所述系统实现的基于数字孪生和AI的分光器资源准确性自动检测方法，其特征在于，分光器资源准确性检查步骤包括：步骤一：数字孪生模块通过数字孪生技术，对分光器设备的信息进行数字孪生建模，生成运行态的分光器模型，并支撑通过修改特征参数完成特征值的提取，参与和视频/图像的准确性校验工作；步骤二：图像采集模块通过视频监控设备实时采集分光设备的端口视频信息，并将采集到的视频流信息发送到视频分析服务器。步骤三：在视频分析服务器中，对视频进行解析处理，完成分光设备特征信息的提取、分光设备端口状态的识别，并将相关的分光设备特征信息和端口使用状态信息发送到端口变化标注模块实现端口变化标注；
步骤四：现实&孪生校验模块通过将步骤三获取的现场的分光...

【专利技术属性】
技术研发人员：任国斌，王子正，
申请(专利权)人：中电信数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：