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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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之前我们为大家展示了“搜索9招“的前4式(详见本刊6月上期),本期我们继续为大家带来后面5式。俗话说“好戏在后头”,这后面5招自然也是招招狠,招招妙。闲话不多说,各位接招![编者按] 相似文献
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随着计算机网络技术的发展,远程教学系统的结构发生了重大的变化,逐步由原来的客户机/服务器(C/S)结构转变为基于Internet的浏览器/服务器(B/S)结构。本文提出了基于CORBA技术的B/S结构系统模型。分析了其运行过程,并与传统的结构进行了比较,指明了其优越性。在本文的结尾。指出了使用这种技术的一个具体例子。 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