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为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别。近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数据上看产品的端到端准确率超过84%,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源。 相似文献
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ADAM BENTON 《计算机光盘软件与应用》2006,(3):54-59
从垫子到服装.织品确实能够为3D图片完成这一最后的润饰。运用Cinema 4D 9中新增的Clothilde引擎添加自然的服装元素到这一梦幻场景中[编者按] 相似文献
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在OE邮件编辑器中,大家可以利用其强大的编辑功能.来编辑出各种五颜六色.不同字体的电子邮件。不过,如果对方没使用OE来接收邮件,可能只会看到很难看清楚的HTML源码。解决的方法是.在编写邮件时.用鼠标选择菜单栏中的。格式。选项.并从弹出的下拉菜单下选择“纯文本”命令。如果要将邮件的发送格式缺省地设置为 相似文献
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