案例一 AI图像识别实现电信设备安装维护的智能质检

客户需求

电信设备的维护，一直是电信运营商的难题。目前设备维护非常依赖人工，但由于电信设备数量巨大，而且非常分散。电信业务高速运转，设备状态变化频繁。这周还正常工作的设备，可能下周就出现异常。目前依赖人工来进行设备维护，需要投入大量的人力来进行重复劳动。由于人手有限，只能抽检5%-30%的设备，不能覆盖所有设备。大量的设备问题，得不到及时的发现。很多情况下，都是依靠客户投诉才发现设备质量问题，严重影响了客户满意度。如何提高电信设备维护效率，降低对人工质检的依赖，在成本可控的前提下将质检覆盖尽可能广泛的电信设备，尤其是主动发现问题，避免客户投诉，是电信运营商亟需解决的问题。

产品与解决方案

东方国信通过自动化图片识别技术产品，帮助运营商建设图片智能识别中心，通过AI赋能到图片识别，实现装维管理及质检工作的智能化，助力装维现场管理，进一步节约质检所涉及到的人力。

#### 具体步骤是：

1、图片获取

要实现基于图片识别的设备质检，首先得获取数据。电信设备维修质检领域，需要获取分光器、光交箱、机房、机柜、机箱等各种设备的图片，提供给图片智能识别中心。

2、图片质量判断

各端提交上来的图片，需要对其质量进行判断，主要包括模糊图片、造假图片和重复图片的识别，确保图片质量，进而为设备质检识别的准确率提供保障。

具体来看，利用拉普拉斯算子进行模糊图片识别，对图片进行实时校验，过滤不清晰、重复的照片；

重复图片识别，构建场景图片的指纹库，通过数字赋予每张图片特定的“指纹”，然后将待检测的图片指纹与指纹库进行比对，过滤已存在图片库中的重复照片。

造假图片识别，识别非施工图片、非本人施工图片等造假图片，进行相似度比对，将施工图片与施工人员进行关联，方便进行施工的现场管理。

通过上述的图片质量判断，剔除出那些模糊不清、重复的图片，并排除掉施工图片的造假情况。

3、图片识别质检

通过对图片的质量判断，依据符合质量要求的图片，通过图片识别来对设备情况进行自动检查。通过图片识别能力构建，实现电信设备、端口、标签、机箱门广告、装维工艺等的识别。具体来看，包括光交/光分质检、机房质检、户外机柜质检、机箱质检四大类。

针对分光器、光交箱设备，实现对设备进行整体识别，以及对设备的端子、二维码、线路及防尘帽等进行识别，并检查规范性。

针对电信机房，主要是识别机房线路，检查规范性；以及识别机房设备标签，检查标签规范性。

针对户外机柜质检，主要是识别图片中的机柜编码，检测出文本行位置，并进行规范性检查。

针对机箱质检，主要是识别机箱门广告和识别机柜编码，并检查其规范性。

客户价值

通过构建图片智能识别中心，该客户获得的价值包括： 1、大幅度提升质检效率，降低质检人力成本。通过系统实现了电信设备的自动化质检，大幅度降低了对人工质检的依赖，运营商的人力投入降低了60%，有效降低了成本支出。对改善运营商的经营情况和利润效果明显。

2、以全面质检替代抽样检查。

以前人工质检方式，质检能力有限，只能通过抽样检查，造成了对大量问题设备的遗漏。目前改用图片识别的智能质检方式，该运营商的质检能力得到巨大的提升，基本实现了对所有设备的全面覆盖。

3、主动提前发现问题，大幅降低投诉率，提升用户满意度。

由于实现了全面的设备质检，运营商能及时掌握设备状况，及时发现设备问题，降低了设备的故障率。彻底改变了以前只能依靠用户投诉来发现问题设备的状况。该运营商的图片智能识别中心开始运行以来，其用户投诉率降低了40%，用户满意度得到大幅提升。