使用YOLO和MobileNet迁移学习实现5G AAU电源线接续规范性自动识别

摘要

5G AAU(Active Antenna Unit,有源天线单元)电源线接续规范性检测是5G工程建设验收的重要环节,文章提出基于YOLOv5和Mobilenetv2迁移学习的5G AAU设备电源线接续规范性自动识别方法,主要包含两步:第一,根据AAU设备与电源线的特征差异,使用YOLOv5目标检测算法识别AAU设备(head)和线(line);第二,构造5G AAU-ECSD(Equipment Connection Specification Data,设备接续规范数据集),使用MobileNetv2分类算法判断5G AAU设备接续的合规性。在5G AAU-ECSD的交叉验证中,结果证明本文方法能够准确有效地判断5G AAU电源线接续是否规范,检测准确率达到92%,从而可代替人工验收,提升工程验收效率。