典型文献
光网络哑资源深度学习智能管理系统
文献摘要：
现阶段光网络哑资源的管理多采用人工方式进行监控管理,而引入电子标签的智能光分配网络(Optical Distribution Network,ODN)因成本高、改造实施困难导致运营商无法有效提高ODN网络质量.通过引入二维码标签及标签分别对分光器及尾纤进行标识,利用深度学习技术,采用Faster-RCNN网络对哑资源中尾纤、尾纤标签、分光器、二维码等信息进行统一识别管理,mAP(Mean Average Precision)达82.96％,满足实际需求,实现了哑资源智能管理,降低了管理与维护成本.
文献关键词：
光分配网络(ODN);哑资源;智能管理;二维码标签;图像识别;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
张高毅;张军;刘威
作者机构：
中国移动通信集团四川有限公司博士后科研工作站,成都 610041;广东海洋大学数学与计算机学院,广东湛江 524003;华信咨询设计研究院有限公司,杭州 310052
文献出处：
引用格式：
[1]张高毅;张军;刘威-.光网络哑资源深度学习智能管理系统)[J].电讯技术,2022(10):1433-1437
A类：
B类：
光网络,哑资源,源深,智能管理系统,监控管理,电子标签,配网,Optical,Distribution,Network,ODN,实施困难,运营商,网络质量,二维码标签,分光器,深度学习技术,Faster,RCNN,中尾,别管,mAP,Mean,Average,Precision,管理与维护,维护成本,图像识别
AB值：
0.441252
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