【摘 要】
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通信机房机柜的智能维护是实现设备无人化、智能化监管的核心工作之一,结合语义分割技术实现设备图像识别、位置检测、检修操作点确定,形成泛用性强的人工智能方法。该文从深
【基金项目】
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广州市产业技术重大攻关计划(201802030006)
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通信机房机柜的智能维护是实现设备无人化、智能化监管的核心工作之一,结合语义分割技术实现设备图像识别、位置检测、检修操作点确定,形成泛用性强的人工智能方法。该文从深度学习语义分割方法入手,提出基于Mask R-CNN的机房机柜设备图像语义分割技术方案,实现不同视野、存在物体遮挡条件下的机房机柜图像识别与分割。通过模拟不同语义分割算法在通信机房机柜检测场景的应用效果,表明基于Mask R-CNN的语义分割技术准确性良好,Top-1错误率为7.1%、像素级分割准确性mIOU达82.3%。
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