通信世界网消息（CWW）本项目依托中国移动网络智能化平台，从事前隐患挖掘、事中质量管控、事后风险稽核等环节，打造基于巡检、盯防、验收、检修、稽核等全场景的全生命周期运维体系。创新引入注意力机制，多路径聚合和多尺度融合等先进图像识别技术，自研管线和光交智能巡检、施工隐患智能盯防、管线资源智能验收、运维工单自动稽核等众多AI图像识别能力，嵌入生产作业流程，实现智能化运维。极简一线作业，实现降本增效提质，隐患上报时长缩短97%，稽核平均时长缩短99%，质检合格率提升12.5%，验收一次性通过率提升8.5%，月均故障次数压降22.7%，成功推广到全国13个省份，累计调用次数超过1000万次，获2022年中国移动网络域十大AI标杆应用评选第一名，全面夯实基础网络底座。
项目背景：
由于CHBN等各类业务迅猛发展，传输线路网络规模不断壮大，维护作业（巡检、盯防、验收、检修和隐患处理等）面临着效率和质量的双重挑战。传统的人工上报隐患和人工质检稽核的生产方式存在作业效率低、质检效果差和稽核难度大等弊端日益突显，同时为达成自智网络的要求，运营商亟需新的技术方案简化一线作业，提升一线作业效率，实现降本增效。
解决方案：
1、打造全生命周期运维体系
依托中国移动网络智能化平台，引入注意力机制、特征金字塔、多尺度融合和多路径聚合等先进技术，自研管线和光交智能巡检、施工隐患智能盯防、管线资源智能验收、运维工单自动稽核等众多AI图像识别能力，通过AI能力点嵌入传输线路运维生产流程，从生产流程向全场景覆盖。实现光交智能巡检、施工隐患智能盯防、管线资源智能验收、运维工单自动稽核。
2、打造通用泛化检测模型
广东省网络规模大，哑资源丰富，本项目基于海量线路维护照片，构建覆盖14个场景，7个大类和34个小类的高质量模型训练集，标注哑资源数据50W+，实现模型多省复用和通用泛化。引入注意力机制，实现多尺度的特征增强，使得改进后的YOLOv5模型的平均检测精度提升5.2%，处于业界先进水平。
4、AI能力嵌入实现流程简化
由人工质检转变为AI质检，由人工稽核转变为AI稽核，缩减和简化生产运维流程，实现签到拍照自动上传和AI自动质检稽核，提升运维效率和网络质量，实现智简运维。
成效价值：
实现传输线路智能运维，全面完善隐患管理和提升维护质检手段。在隐患挖掘方面，线路、光交等隐患上报数由千公里189个增加到235个，故障次数压降22.7%；在验收质量管控方面，验收一次性通过率由87.3%提升至95.8%；在风险管控方面，工单平均稽核时长由17分钟缩短至1分钟以内，月均稽核工单10万张以上，实现运维类工单自动稽核，极大简化一线作业，全面夯实网络的智能底座。
创新引入注意力机制，通过扫描全局图像，获取需要重点关注的目标区域和细节信息，忽视其他无关信息，提升模型检测精度。通过增加通道注意力和空间注意力模块，实现通道和空间注意力融合，将通道和空间的注意力特征图，与原输入特征图相乘进行自适应特征修正，实现多尺度的特征增强，使得改进后的YOLOv5模型的检测精度显著提升。
3、感知哈希算法，实现AI智能稽核
通过感知哈希算法，经数据采集-信号处理-哈希编码-汉明距离四步实现照片之间相似度比对，有效规避重复利用、篡改、翻拍和连拍照片，提升工单照片稽核效率和质量，稽核时长缩短至1分钟以内，判断准确率99%以上。无需点击查看，即可实现照片的自动稽核查重，累计稽核照片超过100万+。
4、AI能力嵌入实现流程简化
本项目将AI能力嵌入至生产运维流程，其中“智能识别”环节调用光交、管线、井位、杆路、线缆等隐患识别能力，实现隐患自动挖掘和上报。“智能质检”环节调用智能盯防和自动验收等AI能力，将维护质量规范管控要点固化成AI图像目标检测对象，实现自动质检。由人工质检转变为AI质检，由人工稽核转变为AI稽核，缩减和简化生产运维流程，提升运维效率和网络质量，实现智简运维。
价值成效：
本项目实现传输线路智能运维，全面完善隐患管理和提升维护质检手段。成果成功推广至北京、辽宁、江苏、浙江、安徽、福建、河南、湖南、广西、贵州、江西、上海、重庆等13个省份，实现创新成果全网复用和自智网络共同进阶。在隐患挖掘方面，线路、光交等隐患上报数由千公里189个增加到235个，故障次数压降22.7%；在验收质量管控方面，验收一次性通过率由87.3%提升至95.8%；在风险管控方面，工单平均稽核时长由17分钟缩短至1分钟以内，月均稽核工单10万张以上，实现运维类工单自动稽核，极大简化一线作业，全面夯实网络的智能底座。
