[发明专利]一种基于AI的光缆验收方法与系统

说明书

本发明公开了一种基于AI的光缆验收方法与系统，克服了现有技术光缆验收受人为因素影响带来的差异导致通信网络质量评价出现偏差的问题，包括信息录入模块将光缆涉及的基础数据录入后台、系统抽测给出需验收段落抽取得到验收节点集合、AI识别模块根据验收节点集合进行相机校准和拍摄得到AI识别数据等纤芯测试数据、输出结论是否验收通过等步骤。本发明主要是通过验收点抽测和AI识别解决验收过程中人的干扰问题，同时将验收过程流程化规范化，同步存储验收过程中产生的照片和数据，实现有档可查。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其是涉及一种基于AI的光缆验收方法与系统。

背景技术

光缆是通信网络的最基础脉络，施工质量和纤芯指标的优劣，直接决定着通信网络的质量。严格来说，光缆项目验收应由运营商、施工方和监理方共同进行，通过现场见证逐项对照验收要求进行验收，形成验收记录表格，进行归档。但由于过程缺乏监管和实时记录，项目验收质量往往因“人”而异。总体而言，光缆项目验收缺乏规范性流程化的客观系统工具。

发明内容

本发明是为了克服现有技术的光缆验收受人为因素影响带来的差异导致通信网络质量评价出现偏差的问题，提供一种基于AI的光缆验收方法与系统，通过验收点抽测和AI识别解决验收过程中人的干扰问题，同时将验收过程流程化、规范化，同步存储验收过程中产生的照片和数据，实现有档可查，为通信网络的质量评价体系打下坚实基础，客观公正，高效可追溯。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于AI的光缆验收方法，包括以下步骤：

S1、通过信息录入模块将光缆涉及的基础数据录入后台；其中，基础数据包括光缆项目涉及的所有节点名称、节点经纬度、节点类型、节点施工难度系数、光缆段敷设方式、段长信息以及验收要求；

S2、光缆验收系统的抽测模块根据节点基本信息结合抽测算法进行检验点抽取，得到验收节点集合；其中，节点基本信息包括节点相关光缆小段长度、节点相关光缆小段敷设方式、施工难度系数；

S3、在验收节点，AI识别模块进行相机校准和现场拍摄得到AI识别数据；

S4、根据AI识别数据按照系统设定的可容忍差值与验收要求进行比对，若可容忍差值在可容忍限度内则验收通过，若有项目可容忍差值超出可容忍限度则自动输出需要整改的项目和要求。

本方案首先导入包括节点信息在内的基础数据，通过设置节点的不同权重系数抽出沿途检验点。主要通过S2中的抽测算法，综合考虑敷设方式、光缆段长和施工难度系数，根据权重系数赋予节点不同抽中概率，这一步骤最终得到包括若干待检测点的验收节点集合。确定了检验点之后，现场拍摄验收照片，进行AI识别，通过对比AI识别出的数据与系统中预先设定的验收要求的差距，得出验收通过与否的结论，若不通过，则输出整改要求。

本发明利用AI让项目验收环节更加规范化，同步存储验收过程中产生的照片和数据，并实现验收结果可追溯可查看；主要利用系统抽测算法，挑选出高风险、易出错节点，规避人为主观因素引导，适用于各种光缆验收项目，客观公正；利用AI识别，把验收过程中的现场情况与数据白盒化，排除人为干扰因素，并输出整改方案。

进一步的，所述通过信息录入模块将光缆涉及的基础数据录入后台时，基础数据中的节点类型包括接头点和成端点。

进一步的，作为本发明的主要部分，所述光缆验收系统的抽测模块根据节点基本信息结合抽测算法进行检验点抽取，得到验收节点集合；

所述的抽测算法具体包括以下内容：

S21、设光缆项目共有N条光缆段，成端点之间的段落称为光缆段；

光缆段为Li，i=1，2，……N，共N条光缆段，

光缆段的首末节点即为成端点，记为Ai、Bi，

其中，每个光缆段沿途的接头点记为Pij，i=1，2，……N，共N条光缆段，j=1，2，……Mi，Mi表示每条光缆段的接头点数量，