一种基于改进Faster RCNN的通信网光交箱防尘帽智能检测方法

作者：朱辉^*; 陈坚; 袁建行

来源：电讯技术, 2023, 63(04): 544-549.

DOI：10.20079/j.issn.1001-893x.221102005

• 通信网
• 光交箱
• 防尘帽检测
• 深度学习
• 卷积神经网络(CNN)

光交箱防尘帽的检测对于通信网络的正常运行具有重要作用。提出了一种基于改进Faster RCNN(Region Convolutional Neural Network)的通信网光交箱防尘帽智能检测方法。首先，对输入图片进行去噪等预处理，通过残差网络(Residual Netwok, ResNet)进行特征提取，并通过区域生成网络(Region Proposal Network, RPN)初步识别出候选区域，然后经过RolAlign进行池化处理，最后经过特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)对光交箱防尘帽进行二次识别。将该方法应用到光交箱防尘帽缺失的智能检测中，取得了很好的效果。

• 单位
  网思科技股份有限公司