城市光纤化将大力推进城市系统物联化和互联化的发展,民用航空机场一般采用光纤入户(FTTH)作为光网覆盖的解决方案。要建设高效率低成本的FTTH光缆网络,其组网理念、产品选择以及施工方式需综合考虑。以杭州萧山国际机场国际航站楼综合...城市光纤化将大力推进城市系统物联化和互联化的发展,民用航空机场一般采用光纤入户(FTTH)作为光网覆盖的解决方案。要建设高效率低成本的FTTH光缆网络,其组网理念、产品选择以及施工方式需综合考虑。以杭州萧山国际机场国际航站楼综合布线系统为背景,给出了光分配网络ODN(optical distribution network)的设计规划、选材和施工等关注的重点,对光分配网络建设进行了研究。展开更多
详细阐述了光分配网络(Optical Distribution Network,ODN)在智慧城市中的应用前景和面临的挑战。通过对其在智能交通、能源管理、公共服务、安防与应急响应等领域应用的深入分析,结合对建设成本、网络维护、融合现有网络以及数据安全...详细阐述了光分配网络(Optical Distribution Network,ODN)在智慧城市中的应用前景和面临的挑战。通过对其在智能交通、能源管理、公共服务、安防与应急响应等领域应用的深入分析,结合对建设成本、网络维护、融合现有网络以及数据安全等方面挑战的探讨,为ODN网络在智慧城市的有效部署和持续发展提供全面视角。展开更多
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...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。展开更多
光分配网络(optical distribution network,ODN)网络是FTTH网络中的重要组成部分,其质量好坏直接关系到客户使用宽带网络的体验。为了对哑资源进行高效精准管理,改善网络质量,提升宽带业务开通效率,降低维护成本,设计优化了哑资源智能...光分配网络(optical distribution network,ODN)网络是FTTH网络中的重要组成部分,其质量好坏直接关系到客户使用宽带网络的体验。为了对哑资源进行高效精准管理,改善网络质量,提升宽带业务开通效率,降低维护成本,设计优化了哑资源智能检测及清查系统。该系统基于深度学习中的YOLOX算法,设计改进提出随机梯度下降动量及Nestrov动量(stochastic gradient descent with momentum and nestrov,SGDMN)优化器,该优化器能有效抑制振荡并且在加速训练的同时对梯度进行校正,以此对参数进行更新;在不脱离真实场景的前提下选择数据增强方式,以此实现对分光器、尾纤、标签、二维码等关键信息进行目标检测,进行分类标识,维护人员可基于这些关键信息配合资管系统信息完成哑资源清查。通过其他经典目标识别算法进行对比实验,结果表明改进后的YOLOX算法精度更高,满足哑资源智能检测及清查实际工程需求。展开更多
文摘城市光纤化将大力推进城市系统物联化和互联化的发展,民用航空机场一般采用光纤入户(FTTH)作为光网覆盖的解决方案。要建设高效率低成本的FTTH光缆网络,其组网理念、产品选择以及施工方式需综合考虑。以杭州萧山国际机场国际航站楼综合布线系统为背景,给出了光分配网络ODN(optical distribution network)的设计规划、选材和施工等关注的重点,对光分配网络建设进行了研究。
文摘详细阐述了光分配网络(Optical Distribution Network,ODN)在智慧城市中的应用前景和面临的挑战。通过对其在智能交通、能源管理、公共服务、安防与应急响应等领域应用的深入分析,结合对建设成本、网络维护、融合现有网络以及数据安全等方面挑战的探讨,为ODN网络在智慧城市的有效部署和持续发展提供全面视角。
文摘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。
文摘光分配网络(optical distribution network,ODN)网络是FTTH网络中的重要组成部分,其质量好坏直接关系到客户使用宽带网络的体验。为了对哑资源进行高效精准管理,改善网络质量,提升宽带业务开通效率,降低维护成本,设计优化了哑资源智能检测及清查系统。该系统基于深度学习中的YOLOX算法,设计改进提出随机梯度下降动量及Nestrov动量(stochastic gradient descent with momentum and nestrov,SGDMN)优化器,该优化器能有效抑制振荡并且在加速训练的同时对梯度进行校正,以此对参数进行更新;在不脱离真实场景的前提下选择数据增强方式,以此实现对分光器、尾纤、标签、二维码等关键信息进行目标检测,进行分类标识,维护人员可基于这些关键信息配合资管系统信息完成哑资源清查。通过其他经典目标识别算法进行对比实验,结果表明改进后的YOLOX算法精度更高,满足哑资源智能检测及清查实际工程需求。
