<tbody id="t4jhv"></tbody>
APPLICATION OVERVIEW
AssistEyes啞資源智能質檢系統是基于AlphaMind?AI平臺的人工智能系統，該系統在第二屆中國MEC開放平臺Hackathon應用開發大賽中獲得了最佳技術貢獻獎。系統通過AI能力平臺承載各種經驗證的啞資源管理AI應用，實現啞資源自動清查、啞資源施工全覆蓋自動質檢。系統提供方便使用的前端APP，簡化一線裝維人員的施工質檢工作。
SYSTEM ARCHITECTURE
PRODUCT ADVANTAGES
廣泛調研和對比AI小目標識別算法后，采用入選2018CPVR的算法：Cascade-RCNN，對光交箱端口、纖盤等小目標進行識別，統計出光交箱端口的占用率、端口排列，并根據后續上傳的照片實時更新，規范管理光交箱端口
以嚴把驗收質量與裝維按次派單成本精細化風險管控為目標， AssistEyes平臺通過采用不同的圖像AI識別技術實時驗證裝維施工取證照片的重復性、真實性，提升改進了各種啞資源裝維質檢、入網驗收流程，全面提升啞資源質檢驗收等工作的風險精細化管控能力
通過嚴格的圖片預處理機制，獲取最清晰、最適合用于深度學習的圖片作為模型的訓練數據集，利用高質量的數據集訓練的深度學習模型，能夠實現了高效、高精度的圖像識別功能，提高圖像識別模塊在生產環境下的可信度
CUSTOMER VALUE
實現啞資源自動盤查
實現啞資源施工全覆蓋自動質檢
減少人工參與環節
改善工作效率
APPLICATION CASES
建設背景：
啞資源施工質檢問題：現有的啞資源設備的安裝和維護都是委托代維公司進行的，代維公司施工時需要拍攝現場照片返回給運營商相關業務部門以進行核查。目前采取地市公司少量抽檢，省公司對抽檢結果進行復檢的的工作模式，檢查范圍只能在5%～10%的區間內，存在大量的錯檢、漏檢的情況，準確率存在很大誤差。 u啞資源盤查問題：由于啞資源使用情況無法通過信號監控的方式進行盤查，所以只能通過代維人員的手工盤查，然后通過移動APP登記到資源管理系統中。但是由于資源數目龐大，現有有限的維護人員無法對全量的啞資源進行登記處理，也很難避免手工盤查過程中數據登記的準確和有效性。
建設效果：
減少業務損失：減少由啞資源隱患引起網絡故障所帶來的業務損失。
節約人力成本：驗收工單由原先的人工分析轉由系統實現，無需人工干預。
提升客戶感知：發現隱患及時解決，有效提升客戶感知。
