[发明专利]一种运维现场图像的筛选方法、装置、设备及产品

说明书

本发明提供一种运维现场图像的筛选方法、装置、设备及产品，涉及通信设备管理技术领域，该方法包括以下步骤：获取运维现场图像；提取所述运维现场图像的图像特征，并对所述图像特征进行验证；在所述验证通过后，将所述运维现场图像输入至目标检测模型中，得到所述目标检测模型输出的目标检测结果；其中，所述目标检测模型是基于样本图像、样本目标物以及所述样本目标物对应的样本训练参数训练得到的；基于所述目标检测结果，进行所述运维现场图像的筛选。本发明能够提高运维或者代维工作的管理效率，把控代维服务的质量。

技术领域

本发明涉及通信设备管理技术领域，尤其涉及一种运维现场图像的筛选方法、装置、设备及产品。

背景技术

目前，移动资源数据库管理了包括基站、机房、光交箱和分光器在内的各种通信设备资源。其中由于哑资源自身不带电的特性，其管理一直都靠人工审查运维人员拍摄的现场图像，但是照片内容质量难以保证，导致效率低下，成本高昂。不仅审查人员费时费力，而且运维人员或者代维人员经常要为不合格的照片频繁往返现场导致工作效率低下。因此如何提高运维或者代维工作的管理效率，把控代维服务的质量成为目前业界亟需解决的重要课题。

发明内容

本发明提供一种运维现场图像的筛选方法、装置、设备及产品，用以解决现有技术中人工对图像进行筛选费时费力的缺陷，实现提高运维或者代维工作的管理效率，把控代维服务的质量。

本发明提供一种运维现场图像的筛选方法，包括以下步骤：

获取运维现场图像；

提取所述运维现场图像的图像特征，并对所述图像特征进行验证；

在所述验证通过后，将所述运维现场图像输入至目标检测模型中，得到所述目标检测模型输出的目标检测结果；其中，所述目标检测模型是基于样本图像、样本目标物以及所述样本目标物对应的样本训练参数训练得到的；

基于所述目标检测结果，进行所述运维现场图像的筛选。

根据本发明提供的运维现场图像的筛选方法，所述目标检测模型通过以下步骤训练得到：

获取样本图像；

确定所述样本图像的所述样本目标物以及所述样本训练参数；

将所述样本图像、所述样本目标物以及所述样本训练参数作为训练使用的输入数据，采用深度学习方式进行训练，得到用于生成所述运维现场图像的目标检测结果的所述目标检测模型；其中，所述目标检测结果为所述运维图像中是否包含目标物以及所述目标物在所述运维图像中的位置信息。

根据本发明提供的运维现场图像的筛选方法，所述提取所述运维现场图像的图像特征，并对所述图像特征进行验证，具体包括以下步骤：

提取所述运维现场图像的灰度均值、标准差和图像熵；

判断所述灰度均值是否超出第一预设值、所述标准差是否超出第二预设值和所述图像熵是否超出第三预设值；

若均不超出，则所述运维现场图像验证成功。

根据本发明提供的运维现场图像的筛选方法，所述获取运维现场图像具体包括：

获取运维任务，并基于所述运维任务的目标物，获取所述运维现场图像。

根据本发明提供的运维现场图像的筛选方法，该方法在所述提取所述运维现场图像的图像特征，并对所述图像特征进行验证步骤之前，还包括以下步骤：

对所述运维现场图像进行预处理；其中，所述预处理为对所述图像进行增强处理。

根据本发明提供的运维现场图像的筛选方法，该方法在所述对所述运维现场图像进行预处理步骤之后，还包括以下步骤：