APPLICATION OVERVIEW
AssistEyes啞資源智能(néng)質(zhì)檢系統是基于AlphaMind®AI平台的人工(gōng)智能(néng)系統，該系統在第二屆中(zhōng)國(guó)MEC開放平台Hackathon應用(yòng)開發大賽中(zhōng)獲得了最佳技(jì )術貢獻獎。系統通過AI能(néng)力平台承載各種經驗證的啞資源管理(lǐ)AI應用(yòng)，實現啞資源自動清查、啞資源施工(gōng)全覆蓋自動質(zhì)檢。系統提供方便使用(yòng)的前端APP，簡化一線(xiàn)裝(zhuāng)維人員的施工(gōng)質(zhì)檢工(gōng)作(zuò)。
SYSTEM ARCHITECTURE
PRODUCT ADVANTAGES
廣泛調研和對比AI小(xiǎo)目标識别算法後，采用(yòng)入選2018CPVR的算法：Cascade-RCNN，對光交箱端口、纖盤等小(xiǎo)目标進行識别，統計出光交箱端口的占用(yòng)率、端口排列，并根據後續上傳的照片實時更新(xīn)，規範管理(lǐ)光交箱端口
以嚴把驗收質(zhì)量與裝(zhuāng)維按次派單成本精(jīng)細化風險管控為(wèi)目标， AssistEyes平台通過采用(yòng)不同的圖像AI識别技(jì )術實時驗證裝(zhuāng)維施工(gōng)取證照片的重複性、真實性，提升改進了各種啞資源裝(zhuāng)維質(zhì)檢、入網驗收流程，全面提升啞資源質(zhì)檢驗收等工(gōng)作(zuò)的風險精(jīng)細化管控能(néng)力
通過嚴格的圖片預處理(lǐ)機制，獲取最清晰、最适合用(yòng)于深度學(xué)習的圖片作(zuò)為(wèi)模型的訓練數據集，利用(yòng)高質(zhì)量的數據集訓練的深度學(xué)習模型，能(néng)夠實現了高效、高精(jīng)度的圖像識别功能(néng)，提高圖像識别模塊在生産(chǎn)環境下的可(kě)信度
CUSTOMER VALUE
實現啞資源自動盤查
實現啞資源施工(gōng)全覆蓋自動質(zhì)檢
減少人工(gōng)參與環節
改善工(gōng)作(zuò)效率
APPLICATION CASES
建設背景：
啞資源施工(gōng)質(zhì)檢問題：現有(yǒu)的啞資源設備的安(ān)裝(zhuāng)和維護都是委托代維公(gōng)司進行的，代維公(gōng)司施工(gōng)時需要拍攝現場照片返回給運營商(shāng)相關業務(wù)部門以進行核查。目前采取地市公(gōng)司少量抽檢，總公(gōng)司對抽檢結果進行複檢的的工(gōng)作(zuò)模式，檢查範圍隻能(néng)在5%～10%的區(qū)間内，存在大量的錯檢、漏檢的情況，準确率存在很(hěn)大誤差。
建設效果：
業務(wù)損失：減少由啞資源隐患引起網絡故障所帶來的業務(wù)損失。
節約人力成本：驗收工(gōng)單由原先的人工(gōng)分(fēn)析轉由系統實現，無需人工(gōng)幹預。
提升客戶感知：發現隐患及時解決，有(yǒu)效提升客戶感知。