基于视觉识别的通信工程AI巡检技术研究

摘要：为了能更切实提高通信工程巡检的准确性和可靠性，提出了一种基于视觉识别的通信工程AI巡检技术，对相应的系统架构、视觉识别算法、深度学习模型进行了讨论，通过仿真测试，明确了实时巡检系统的运行情况。结果显示，系统能够很好地适应通信工程巡检的要求，对比传统巡检方法，在巡检效率和巡检结果准确度方面有着明显提升。

关键词：视觉识别"通信工程"AI巡检"深度学习

中图分类号：TM75

Research"on"AI"Inspection"Technology"of"Communication"Engineering"Based"on"Visual"Recognition

QU"Dingchun

Gongcheng"Management"Consulting"Co.，"Ltd.，"Guangzhou，"Guangdong"Province，"510630"China

Abstract："In"order"to"effectively"improve"the"accuracy"and"reliability"of"communication"engineering"inspection，"an"AI"inspection"technology"for"communication"engineering"based"on"visual"recognition"is"proposed，"the"corresponding"system"architecture，"visual"recognition"algorithm"and"deep"learning"model"are"discussed，"and"the"operation"of"the"real-time"inspection"system"is"clarified"through"simulation"test."The"results"show"that"the"system"can"adapt"well"to"the"requirements"of"communication"engineering"inspection，"and"compared"with"the"traditional"inspection"method，"the"inspection"efficiency"and"the"accuracy"of"inspection"results"have"been"significantly"improved.

Key"Words："Visual"identity;"Communication"engineering;"AI"inspection;"Deep"learning

5G的持续推进，对于通信工程线路和设备的运行稳定性提出了严格要求，做好通信工程维护与巡检工作，能够及时发现工程中存在的不足和问题，对其进行有效处理。但是，传统的巡检方法在实际应用中存在较大的局限性，如效率低下、容易受到环境因素影响等。对此，从提高通信工程巡检效率和质量的角度，提出了一种基于视觉识别的通信工程AI巡检技术，借助视觉识别和深度学习，保障了巡检的智能化和自动化。

1当前技术分析研究

1.1通信工程巡检现状

1.1.1手工巡检方法

手工巡检是通信工程巡检中常用的方法之一，主要是由巡检人员通过巡视、观察、听声等方式，对线路和设备的运行状态进行检查，记录其中存在的异常情况并进行处理。手工巡检方法简单易行，适用性强，但是巡检的效率相对较低，而且容易出现忽略微小异常的情况。

1.1.2自动化巡检技术

自动化巡检技术具有快速、高效的特点，其基本原理是借助仪表、传感器等，对通信线路和设备的运行情况进行自动感知，采集设备的运行信息并将其与预先设定好的标准信息进行对比，如果发现异常，会及时向工作人员发出报警，提醒其进行处理。自动化巡检技术的优点在于反应迅速、准确性高，而且不会受到环境条件的影响。不过其设备成本较高，需要专业人员进行定期维护保养[1]。

1.2视觉识别技术

1.2.1计算机视觉基础

计算机视觉是视觉识别技术的基础性内容，简单来讲就是使用摄像机与计算机，对目标进行识别、跟踪等，形成更能够满足实际需求的图像。计算机视觉所追求的目标是像人一样凭借视觉来感知、认识和理解各种事物，提升其自主适应环境的能力。使用计算机信息处理的方法，对人类视觉的机理进行研究，构建人类视觉计算理论，这样的研究被称为是计算视觉（Computational"Vision），其被认为是计算机视觉中一个重要的研究领域。

1.2.2深度学习在视觉识别中的应用

深度学习是一种机器学习算法，基本原理是借助多层次的神经网络，对输入的数据信息进行抽象和分级，从而得到高层次、高复杂性的特征表示。深度学习的核心思想，是在具备足够数据量同时训练时间足够长的情况下，借助网络进行迭代学习，以此来提高算法的准确率[2]。深度学习在视觉识别中的应用主要体现在几个方面。

一是图像分类，对输入的图像进行特征提取和抽象分类，以深度学习为支撑，即便是面对复杂图像以及高噪声干扰，依然能够保障分类的准确性，常用于人脸识别、物品识别等相关场景。二是目标检测，可以从复杂图像或者视频中，实现对指定目标的自动检测。深度学习能够借助相应的卷积神经网络，进行多层次抽象特征表达，从而提高目标检测的准确性。三是行人重识别，在不同场景中，借助图像或者视频序列中的行人特征信息，对行人进行识别，常用于人员布控、安防等领域。不过由于姿态变化、遮挡等因素，行人重识别是深度学习在视觉识别中应用的一大难点。

2"基于视觉识别的AI巡查方法与技术实现

2.1系统架构设计

2.1.1硬件部分

在系统设计中，将其分为3个不同的部分，具体结构如图1所示。

硬件部分设计中，重点是前端采集部分的设计，这里主要对摄像头和传感器设备进行讨论了。摄像头和传感器是系统的前端模块，也是对图像信息进行采集的关键，在对设备进行选择时，必须充分考虑通信工程巡检工作的要求，确保其能够对布控范围实现影像的记录，覆盖巡检线路上所有的通信设备。硬件设施需具备4K及以上清晰度，视频或图片格式参数可以根据需求进行设定，同时，摄像头和传感器采集到的图像信息可以通过无线网快速传递到系统中，方便工作人员进行查询[3]。

2.1.2软件部分

软件部分设计的核心体现在算法设计方面，算法的核心框架是借助物体类别的全局几何形状，以及辅助物体中心，实现对其特征的准确描述。考虑到在面对复杂背景时，单条线段可能出现误检测的问题，采用了深度学习算法来提升目标识别的准确性。系统本身需要大量的样本数据来进行模型的制作。

2.2视觉识别算法

2.2.1图像预处理

图像预处理是视觉识别算法中非常重要的内容，能够提升图像的质量，去除噪声，确保特征提取和目标识别的准确性。系统设计中，可以采用平滑模糊处理以及锐化处理的方式。

2.2.2特征提取

特征提取是视觉识别算法中的一个关键步骤，主要是从图像中提取出有用信息，为图像的分类和识别提供参考。特征提取的内容包含了图像视觉特征、统计特征、代数特征和变换系数特征，这里采用了方向梯度直方图的方法，能够精准捕获图像的轮廓信息，从而实现对图像的快速精准识别[4]。

2.2.3目标监测与识别

在经过图像预处理和特征提取后，系统能够依照得到的图像，实现对目标的快速检测和精准识别。这里采用的是基于区域建议的卷积神经网络算法，先通过选择性搜索的方式，生成相应的候选区域，然后对每个区域进行特征提取，做好目标分类，再通过非极大值抑制的方式，得到最终的检测结果。

2.3深度学习模型

2.3.1模型选择与设计

在对深度学习模型进行选择时，需要依照问题的类型，确定好模型结构，考虑到AI巡检系统本身是用于图像识别，这里选择的是卷积神经网络CNN模型。

2.3.2模型训练与优化

条件允许的情况下，先对模型进行预训练，如可以使用ImageNet来对CNN模型进行预训练，依照预训练的结果微调模型，提升模型的合理性。模型训练环节，所有输入到模型中的数据都必须进行预处理，如归一化处理、标准化处理等，同时也可以应用相应的数据增强技术，提升模型的泛化能力。在面对大规模数据集时，可以采用分布式训练的方法，也可以借助TPU、GPU集群等硬件来对训练过程进行加速。在深度学习框架中，支持不同形式的分布式训练策略，如模型并行、数据并行等，云服务上提供的很多服务也能够提供分布式训练的解决方案，实现对复杂模型的高效训练。

2.3.3数据集构建与标注

在进行深度学习模型设计的过程中，需要做好对于数据集的构建工作，对模型的表现进行监控，记录训练过程中的损失函数值以及性能指标变化趋势，看模型在训练中是否存在过拟合或欠拟合的问题：若训练损失远远小于验证损失，表明存在过拟合的情况；如果训练损失和验证损失都比较高，但是差距不大，这可能存在欠拟合的情况[5]。

2.4实时巡检系统

2.4.1数据采集与传输

实时巡检系统在实际运行中，可以借助布设在前端的摄像机、传感器等设备，实现对通信工程巡检路径上线路及设备数据的全面、高效采集，采集到的数据以图片和视频为主，清晰度都达到了高清的标准，可以帮助巡检工作人员准确识别线路和设备中存在的异常。采集的数据信息可以通过无线网，直接传输到系统综合管理平台，存储到数据库中，由人工进行审核。

2.4.2实时处理与分析

工作人员可以在系统终端，对前端设备传输的数据进行实时处理和分析，排除其中可能存在的无效数据以及重复数据，对数据量进行精简，然后运用训练好的深度学习模型，逐步进行图像预处理、特征提取以及目标检测识别，精准识别通信工程中可能存在的异常和故障，并对其进行二次确认，随后安排维修人员及时做好维修处理，保障通信设备运行的安全性和可靠性。

2.4.3巡检结果展示与反馈

在完成图像数据的处理和分析后，可以通过图片或者表格的形式，对AI巡检的结果进行展示，及时与系统设计人员进行沟通，反馈系统在使用中存在的不足，以确保设计人员能够对系统进行持续优化和完善。

2.5测试与分析

系统设计完成后，采用了对比测试的方式，以30"m内的通信杆塔为对象，使用无人机搭载巡检设备进行巡检。在测试中，使用了基于传统视觉识别的巡检系统与提出的基于深度学习视觉识别的AI巡检系统进行对比测试，结果显示，本文提出的系统巡检在各方面的性能均优于基于传统视觉识别的巡检系统，同时，基于深度学习的视觉识别能自动提取数据特征进行训练，独立掌握学习相关属性，实现自我升级[6]。

3"结语

总而言之，在通信工程中巡检工作中，基于视觉识别的AI巡检系统有着良好的应用效果，能够提升自动巡检的识别精度，切实保障巡检工作的准确性，同时也能够提高巡检效率，减轻工作人员的负担，具有较大的推广价值。

参考文献

[1]邵文泽，滕臻，朱富坤，等."视觉识别深度学习模型的黑盒迁移攻击方法综述"[J/OL]."南京邮电大学学报（自然科学版），"1-14[2024-08-19]."http：//kns.cnki.net/kcms/detail/32.1772.tn.20240624.0936.003.html.

[2]窦晓欣，梁丽莎，丁兵兵，等.基于AI视觉智能巡检系统的设计与实现[J].电脑知识与技术，"2024，20（17）：19-21.

[3]张浩，朱志强，陈志强."AI驱动无人巡检技术在油田行业的创新应用[J].中国科技信息，2024（3）：88-91.

[4]孙信贤，罗燕龙，陈振波，等.轨道车辆AI巡检系统的设计[J].黑龙江科学，2024，15（2）：109-111，115.

[5]王昊，丁国斌，杨家慧.基于无人机机载AI模块的电力巡检技术[J].沈阳工业大学学报，2024，46（1）：49-53.

[6]雷文桐，顾寄南，胡君杰，等.基于深度学习的元器件视觉识别和定位技术[J].电子测量技术，"2023，46（8）：65-73.