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摘要:本文首先總結了計算機視覺領域的重要關鍵技術和典型算法模型，然后介紹了這些技術在通信工程領域內設備安裝、施工驗收、三維測量和天面核查等4種典型場景下的應用方案及實施效果，將為通信工程行業構建數字孿生網絡提供有益探索。

關鍵詞:計算機視覺；圖像質檢；全景圖像；三維測量；目標檢測

計算機視覺（CV）是指用計算機來模擬人的視覺系統，去實現人的視覺功能，以適應、理解外界環境和控制自身的運動。數據、算力和模型是計算機視覺行業發展的三大基石。2000年之后，數據量的上漲、運算力的提升和深度學習算法的出現促進了計算機視覺行業的迅猛發展。隨著高性能智能終端的普及和影像采集設備成本的下降，通信行業逐漸在勘察、施工、優化和運維等領域積累了大量非結構化的圖像數據。同時，圖像處理器（GPU）的便利應用也為開展高強度并行計算提供了算力基礎。

1計算機視覺領域的關鍵技術

1.1重要關鍵技術。計算機視覺技術發展迅猛，在通信工程領域應用價值較高的主要有圖像分類、目標檢測、圖像分割、場景文字識別和圖像生成5類。1.1.1圖像分類。圖像分類主要的研究內容是對圖像進行特征描述。通常，圖像分類算法通過手工特征或者特征學習方法對整個圖像進行全局描述，并依據圖像特征圖的不同語義信息進行分類。該技術廣泛應用于人臉識別、車輛識別、手寫文件或印刷識別等場景。常用的圖像分類模型包括AlexNet、VGG、ResNet、InceptionV4、MobileNetV3和ShuffleNet等。1.1.2目標檢測。作為計算機視覺的一個重要分支，目標檢測的任務是在一幅圖像或視頻中找到目標類別和目標位置。與圖像分類不同，目標檢測側重于物體搜索，被檢測目標必須有固定的形狀和輪廓。而圖像分類可以是任意目標包括物體、屬性和場景等。目標檢測已在人臉識別和自動駕駛領域取得了非常顯著的效果，經典的檢測模型有1.1.3圖像分割。圖像分割指的是將數字圖像細分為多個圖像子區域（像素的集合，也被稱作超像素）的過程。圖像分割的目的是簡化或改變圖像的表示形式，使得圖像更容易理解和分析。圖像語義分割是一個像素級別的物體識別，即每個像素點都要判斷它的類別。MaskR-CNN就是一種經典的實力分割網絡。1.1.4場景文字識別。場景文字識別分為兩部分，首先通過目標檢測來檢測出目標區域，然后通過CRNN-CTC模型將網絡特征轉為文字序列。場景文字識別廣泛應用于路牌識別和車牌檢測等領域。1.1.5圖像生成。圖像生成是指使用對抗網絡（GAN）根據輸入的隨機噪聲或向量生成目標圖像。生成器和識別器是對抗網絡的重要組成部分。1.2典型算法模型近年來，計算機視覺領域的優秀算法層出不窮，以下介紹本文中研究使用的一些模型。1.2.1VGGNet2014年，牛津大學計算機視覺組和谷歌公司的研究員聯合研發出一種新的深度卷積神經網絡，即VGGNet，并獲得當年ILSVRC分類比賽的亞軍。VGGNet分為VGG16和VGG19，VGG16通過13層3×3的卷積網絡和3層全連接網絡構建，VGG19則通過16層3×3的卷積網絡和3層全連接網絡構建。VGG19被廣泛應用于不同行業的圖像特征提取領域。1.2.2ResNet101。深度殘差網絡（ResNet101）是過去幾年中計算機視覺領域頗具開創性的算法。因其強大的表征能力，除圖像分類以外，包括目標檢測和人臉識別在內的許多計算機視覺應用都得到了性能提升。ResNet101是其中的一種網絡堆疊方式，101層網絡指全連接層數目。1.2.3SIFT。尺度不變特征轉換（SIFT）是一種用來偵測與描述影像局部性特征的重要算法。SIFT算法主要用于處理兩幅圖像之間發生平移、旋轉和仿射變換情況下的匹配問題。1.2.4MaskR-CNN。MaskR-CNN是一種簡潔、靈活的圖像實例分割框架，用于判斷圖像中不同目標的類別和位置，并可做出像素級預測。該算法不僅能夠有效地檢測圖像中的目標，而且還能為每個實例生成一個高質量的分割掩

2通信工程中典型應用與效果

2.1設備安裝方式檢測。蓄電池是通信機房內的重要基礎設施。按照設備屬性和機房空間等因素，蓄電池的安裝方式可分為臥式和立式兩種。在局房設計時，需要因地制宜地制定安裝方式。在施工驗收時，需要關注是否按圖施工。通常，安裝方式的信息采集和現場核驗都是人工判斷并填注到相應信息系統中，填報錯誤時有發生。本文引入VGG19模型中的二分類法，基于常規勘察設計現場拍攝的蓄電池圖像，設計出自動識別算法，如圖1所示。測試表明，在僅需100張標注樣本數據時，置信度即可達到0.95以上。同時，借助移動互聯網手段，在圖像信息采集終端中還可以實現實時識別及自動填寫，如圖2所示，從而提升現場查勘人員信息填寫效率并降低人工填報錯誤率。2.2施工工藝圖像質檢。當前家寬裝維人工抽檢覆蓋率低、成本高。人工質檢依靠經驗，存在漏檢和錯檢的情況，結果不可靠。通過計算機視覺技術可構建家客智能化質檢手段，對家寬裝維質量進行跟蹤監管，自動識別安裝結果是否合格，提升質檢效率，減少人工成本，改善安裝質量，提升家客業務支撐水平，最終達到降本、增效、提質的愿景目標。以實際應用中效果較好的尾纖安裝質檢為例，傳統的人工圖像質檢存在檢測準確率低且人力成本高的問題，本文采用基于深度學習的圖像識別技術，基于VGG19模型構建了相應的檢測算法模塊，如圖3所示。如圖4所示，基于66張尾纖布放樣本圖像，開展了二分類標注（圖4左、中），隨機挑取10張照片用于測試驗證（圖4右），置信度可達到0.954528，方法有效。2.3全景圖像三維測量。三維全景是基于全景圖像的真實場景虛擬現實技術，將相機環繞一周360°拍攝的一組或多組照片拼接成一個全景圖像，也可通過一次拍攝實現成像。通過拼接，經過一系列數學計算可以得到其球形全景的立方體投影圖。最后通過計算機技術實現全方位互動式觀看的真實場景還原展示。本文設計并實現了一種基于SIFT算法的三維全景圖像測量方案，如圖5所示，基于該方案可以開展機房內設施和天面設施等場景的三維空間距離測量，3種試驗場景下的驗證誤差均在5%以內，如圖6所示。2.4天線數量目標檢測。天面是5G網絡建設的重要資源，也制約到5G工程建設進展。在日常勘測、優化及維護工作中，往往積累了大量的天面歷史影像資料。通過引入圖像檢測算法，可以探索天面資源的自動核查方法。本文應用MaskR-CNN算法設計了基于天面照片圖5基于SIFT算法和全景照片的三維距離測量方案的天線數量檢測算法。首先，圖像經過ResNet101和特征金字塔網絡（FPN）結構，提取多層特征圖，然后經過區域選取網絡（RPN）微調特征圖對應錨框（Anchor）的偏移量并且將錨框劃分為前景和背景，之后將生成的感興趣區域（ROI）經過排序，輸出相同大小的感興趣區域。如圖7所示，在訓練階段，分類和掩膜兩個分支同時進行。其中分類包括類別、置信度和邊界框回歸，掩膜分支則用于分割目標。在測試階段，則是先經過分類分支，再經過掩膜分支。本文基于微軟Coco技術來量化評估目標檢測的效果，具體指標是所有交并比（IOU）閾值的平均精度（AP）、IOU閾值為0.5的AP（AP50）和IOU閾值為0.75的AP（AP75）。如圖7所示，基于200套照片訓練MaskR-CNN模型，另外挑選100張照片進行驗證。結果AP為0.423，AP50為0.801，AP57為0.442。從而說明MaskR-CNN算法有著較強的魯棒性，可以有效解決天線數量檢測任務，如圖8所示。

3結束語

計算機視覺是提升5G移動通信網絡智能化水平的重要手段，本文引入圖像分類、目標檢測和圖像分割等技術，結合設備安裝方式等4種典型場景下的智能識別需求，提出并驗證了基于計算機視覺技術的解決方案，為5G網絡勘察設計及運營維護的智能化提出了新的研究思路。

作者:陸南昌 劉吉寧 姜書敏 黃海暉 趙培 單位:1.中國移動通信集團廣東有限公司 2.中國移動通信集團設計院有限公司