【摘 要】
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随着电信行业的发展,持续增长的宽带业务需要更高的人工运维成本。在电信运维的装维质检中,需要人工识别施工现场图片以评估装维质量。传统的装维人工质检存在检测准确率低且
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随着电信行业的发展,持续增长的宽带业务需要更高的人工运维成本。在电信运维的装维质检中,需要人工识别施工现场图片以评估装维质量。传统的装维人工质检存在检测准确率低且人力成本高的问题。近年来基于深度学习的图像识别技术不断发展,应用领域不断拓宽。若采用图像识别技术,则可显著节约人力成本并提高准确率。将多种图像识别技术应用在电信运维业务中的装维场景,并分析比较各种图像识别技术的性能与准确率。基于分析,进一步提出了一种融合的图像识别模型,应用于电信运维的质检流程,显著提高了运维图片识别准确率和质检效率。
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