面向无线网络运维的图像识别技术研究及智能巡检设备研制场景

需求的背景和应用场景

在传统通信基站运维过程中，人工巡检面临着效率低、成本高、风险大以及数据主观性强、标准化难等多重挑战。为解决这些问题，本项目旨在通过创新模式，实现基站运维的数字化和智能化转型。项目核心是利用无人机挂载智能巡检边缘计算终端，并深度融合多模多频段无线通信技术，对无线政务网站的设备故障、外观、线缆、标签等进行自动化、精细化智能巡检。这一技术的应用将极大提升巡检效率，降低运维成本，同时提高数据的客观性和标准化水平，为“双智专网”基础设施运维领域的规模化商业应用提供关键示范。

要解决的关键技术问题

1. 多模态空基边缘集成装备研制：研发一套具备异常同步捕捉能力的多模态空基边缘集成装备，实现对基站设备多角度、全域覆盖的自动拍摄。这要求装备能够高效集成多种传感器和拍摄设备，确保拍摄质量和覆盖范围。
2. 多频段异构组网与超低时延遥控技术：研究多频段异构组网、超低时延遥控、8K视频回传等关键技术，以实现毫秒级端到端时延和99.99%的链路可用度。同时，需具备超视距高清视频与AI结果同步回传能力，确保在百公里级距离上实现“零丢帧”目标。
3. 嵌入式YOLO轻量化AI模型开发：通过神经架构三合一方法，研究开发嵌入式YOLO轻量化AI模型，实现对不少于10类基站外部缺陷的实时识别。模型需达到大于90%的识别准确率和小于6min的单站分析能力，以实现“即拍即判”的预期目标，较人工效率下降50%。
4. “无人机-边缘云-中心云”三级协同智慧运维平台构建：构建三级协同智慧运维平台，实现任务自动规划、缺陷实时处理、报告一键生成等功能。平台需具备日处理≥5000站、并发200架无人机管理能力，以满足规模化复制推广的需求。

效果要求

1. 效率提升：通过智能化巡检技术的应用，显著提高基站运维效率，降低人工巡检成本和时间成本。
2. 准确性增强：利用嵌入式YOLO轻量化AI模型，实现高精度、实时的基站外部缺陷识别，提高数据客观性和标准化水平。
3. 可靠性保障：通过多频段异构组网和超低时延遥控技术，确保高清视频和AI结果的同步回传，提高运维的可靠性和响应速度。
4. 规模化应用：构建的三级协同智慧运维平台需具备强大的处理能力和管理能力，以满足大规模基站运维的需求，实现技术的规模化复制推广。
5. 创新性示范：本项目将为“双智专网”基础设施运维领域提供关键示范，推动基站运维行业的数字化和智能化转型，具有重要的行业创新意义。