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基于YOLOv5的光缆交接箱图像识别技术

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提出一种基于YOLOv5模型的目标检测算法,针对光交接箱及其端口进行图像识别的技术.通过采用图像预处理技术,对倾斜的图像进行校正处理,使得端口呈现整齐的矩形分布,为后续识别处理提供了便利,并进一步对图像进行增强处理来满足多种实际情况下模型的准确识别能力.随后,利用训练好的YOLOv5模型,对空闲端口、占用端口进行识别,并对各类端口的状态进行量化分析.实验结果表明,所提出的方法具有较高的准确性和实时性,能够有效地实现光交接箱的图像与端口状态的识别,为光纤通信网络的维护和管理提供了有效支持.

阎达明、柴宗弘、侯桂星、孙斌、马英香

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浪潮通信信息系统有限公司 山东济南 250000

目标检测 哑资源管理 光缆交接箱 图像处理

2024

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.01.033

信息技术与信息化
山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29
ISSN：1672-9528
年,卷(期)：2024.(1)
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