CN110956366A - 一种装维质检中分光器施工一致性检验方法 - Google Patents

一种装维质检中分光器施工一致性检验方法 Download PDF

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Abstract

本发明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Ai；通过第二网络模型得到图像中的标签及其连接的尾纤和端口所占用的像素区域B；对比像素区域Ai和像素区域B，得到带标签的尾纤实际接入的端口号；采用文本识别方法，识别标签上的待施工端口号，通过对比工单上的施工端口号和图像识别出来的端口号获取一致性比较结果。本发明第一网络模型采用目标检测算法yolo3，识别图像中各个端口的占用情况及位置，第二网络模型采用语义分割技术实现尾纤标签区域分割，通过对比两个网络模型的输出结果，获取尾纤施工端口号，为施工一致性检验提供基础。

Description

一种装维质检中分光器施工一致性检验方法
技术领域
本发明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。
背景技术
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。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题，本发明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YOLO v3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。
本发明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.本发明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yolo v3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.本发明采用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是本发明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是本发明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是本发明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
下面将结合本发明实施例中的附图1-4，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
本发明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。
本发明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际接入端口号；再通过文本识别网络识别出标签上代表尾纤应该接入的待施工端口号，最后将工单上系统分配的施工端口号与网络模型识别出来的实际接入端口号、标签上的待施工端口号作对比，获取施工一致性结果。
在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。
举例说明，以A1与区域B的对比过程为例进行说明，遍历区域B中的每个像素点坐标，在区域A1内的像素点坐标查找是否有相同的像素点坐标，如果找到相同坐标，计数器sum加1，然后遍历B中的下一个像素点坐标；如果没有找到相同坐标，则计数器不变。统计每个Ai的计数器sum的值，其中计数器的值最大的区域Ai，就是带标签的尾纤实际连接的端口。
由于在装维人员拍摄的图片中，除了标签上有文字，其他位置可能也包含文字，所以需要确定哪些文字属于尾纤标签上的，在本实施例中，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。
在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，先通过CTPN算法检测文本区域，然后通过文本区域与标签区域对比，获取到属于标签内容的文本，再通过OCR文字识别算法识别标签上的文字内容。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，CTPN结合CNN与LSTM深度网络，能有效的检测出复杂场景的横向分布的文字，是目前比较好的文字检测算法；
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。
在上述过程中，像素区域B内包含标签所在区域，为了方便，直接用包含标签的区域B与像素区域Ck作对比，像素区域Ck和像素区域B做对比的方法为：获取像素区域Ck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Ck内是否存在相同的坐标位置，统计Ck内与B内像素点坐标相同的个数sum，sum值最大的Ck即为属于标签上的文本行区域。
在本实施例中，由于端口区域是规则的矩形，所以第一网络模型，采用YOLO v3网络模型进行目标检测。
在第一网络模型训练之前，将采集图像中的分光器端口进行标注，将每个端口的位置用矩形框标注，并且将端口是否被占用的情况标注出来，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，在本实施例中，其中标注的类别p代表端口已使用，类别u代表端口未使用；
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。
第一网络模型即YOLO v3网络模型的输入数据格式如下所示：
xxx/xxx.jpg 18.19 6.32 424.13 421.83 20 323.86 2.65 640.0 421.94 20
xxx/xxx.jpg 55.38 132.63 519.84 380.4 16
#image_path x_min y_min x_max y_max class_id x_min y_min...class_id
在第一网络模型训练之前，所有输入第一网络模型的图像还需要重塑为416*416大小之后再输入。
本实施例中采用的YOLO v3算法，相比于YOLO v2，基础网络采用了darknet53代替原来的Darknet-19，用于提取图片的特征；采用独立的多个logistic分类器替代原来的Softmax，用于分类，提高了图像处理速度。损失函数(的设计目标就是让坐标、置信度以及类别这个三个方面达到很好的平衡。所以YOLO v3中的损失函数由四部分组成，分别是对预测的中心坐标做损失、对预测边界框的宽高做损失、对预测的类别做损失、对预测的置信度做损失，根据所述每个预测边框的五维信息(x,y,w,h,object_conf)，损失函数的形式如下式：
Figure BDA0002271879150000061
由于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是不规则的形状，不适合采用YOLO v3网络模型，所以第二网络模型，采用基于全卷积神经网络FCN的语义分割网络，用于将不规则的像素区域B分割出来。
在第二网络模型训练之前，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8.1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。
经过第二网络模型，将图像中的像素区域B分割出来，如图4所示，像素区域B用同一种颜色表示，对于图像中其他位置用另一种颜色表示。
对此，本实施例采用基于CTPN算法的OCR文字识别方法，先通过CTPN算法检测文本区域，然后通过文本区域与标签区域对比，获取到属于标签内容的文本，再通过OCR文字识别算法识别标签上的文字内容。
本发明不局限于上述具体的实施方式，本领域的普通技术人员从上述构思出发，不经过创造性的劳动，所做出的种种变换，均落在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

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。
5.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：所述第一网络模型，采用YOLO v3网络模型进行目标检测。
6.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。
7.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。
8.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。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022022310A1 (zh) * 2020-07-27 2022-02-03 北京市天元网络技术股份有限公司 分光器端口识别方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180077472A1 (en) * 2016-09-14 2018-03-15 Fiber Mountain, Inc. Intelligent fiber port management
CN109190439A (zh) * 2018-09-21 2019-01-11 南京机灵侠软件技术有限公司 一种分光器端口线及其二维码标签的图像识别方法
CN109815998A (zh) * 2019-01-08 2019-05-28 科大国创软件股份有限公司 一种基于yolo算法的ai装维巡检方法及系统
CN109886238A (zh) * 2019-03-01 2019-06-14 湖北无垠智探科技发展有限公司 基于语义分割的无人机航拍图像变化检测算法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180077472A1 (en) * 2016-09-14 2018-03-15 Fiber Mountain, Inc. Intelligent fiber port management
CN109190439A (zh) * 2018-09-21 2019-01-11 南京机灵侠软件技术有限公司 一种分光器端口线及其二维码标签的图像识别方法
CN109815998A (zh) * 2019-01-08 2019-05-28 科大国创软件股份有限公司 一种基于yolo算法的ai装维巡检方法及系统
CN109886238A (zh) * 2019-03-01 2019-06-14 湖北无垠智探科技发展有限公司 基于语义分割的无人机航拍图像变化检测算法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王驿钊;黄曼莉;陈舜儿;黄红斌;刘伟平;: "基于改进Faster R-CNN算法的光纤端子序号识别系统" *
邱伟娜;李先荣;辛竹;: "家宽装机质量人工智能质检新方法研究" *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022022310A1 (zh) * 2020-07-27 2022-02-03 北京市天元网络技术股份有限公司 分光器端口识别方法及装置

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