[发明专利]一种光缆资源数字化管理方法

权利要求书

1.一种光缆资源数字化管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、从运维资料中获取纤芯配线信息的纸质资料图片，利用OCR技术识别出纸质资料图片中的纤芯配线信息；

步骤S2、将识别出的纤芯配线信息转化成结构化数据，将得到的结构化数据与资源系统中的纤芯业务数据和传输段数据进行关联，根据关联后的纤芯业务数据和传输段数据更新资源系统，完成运维资料与资源系统的关联，形成纤芯数字化业务信息；

步骤S3、从纤芯测试数据中获得光缆纤芯衰耗曲线数据，对光缆纤芯衰耗曲线数据中多条光纤的纤芯衰耗曲线数据进行分析，得到纤芯基本数据和接续盒数据；

步骤S4、收集各系统的待关联数据，待关联数据包括从GIS系统获取输电线路数据、接续盒的空间数据以及杆塔的空间数据，从资源系统中获取光纤资源数据，从纤芯测试数据中获取纤芯基本数据和接续盒数据；

步骤S5、根据各系统的待关联数据，利用机器学习的方法关联GIS系统、纤芯测试数据和资源系统，形成光缆完整物理路由的关联关系，根据光缆完整物理路由的关联关系，使用主题模型提取特征值，形成纤芯数字化空间信息；

步骤S6、将纤芯数字化业务信息和纤芯数字化空间信息进行合并，得到纤芯完整的数字化信息，完成运维资料、GIS系统、纤芯测试数据和资源系统之间的数据关联，根据完整的数字化纤芯信息对光缆资源进行数字化管理；

步骤S1中利用OCR技术识别出纸质资料图片中的纤芯配线信息的具体过程为：

步骤S11、对获取到的纸质资料图片进行切割，按照光缆来源划分纸质资料图片中的表格，使得每张纸质资料图片中的配线信息是同一个光缆的纤芯信息；

步骤S12、对切割后的纸质资料图片进行预处理，得到待检测的图片；

步骤S13、利用YOLO神经网络算法对待检测的图片进行目标检测、目标定位和特征点检测，分割出待检测图片中的所有表格区域，得到表格图片；

步骤S14、使用U-net算法对表格图片中的内容进行语义分割，识别读取表格图片中的单元格，并对读取出的表格图片进行锐化，获得单元格的坐标数据，最终获得表格图片中所有单元格的坐标数据；

步骤S15、根据ROI技术提取表格图片中的感兴趣区域数据，感兴趣区域数据包括区域内容、区域的坐标信息、区域中的单元格内容以及对应的单元格的坐标数据；

步骤S16、根据感兴趣区域数据对表格图片进行标记，得到多个标记的ROI区域，获取每个标记的ROI区域中的单元格；

步骤S17、将标记的ROI区域中的单元格输入到CNN图像识别模型中进行文字识别，得到纸质资料图片中表格记录的纤芯配线信息。

2.根据权利要求1所述的一种光缆资源数字化管理方法，其特征在于，步骤S12的具体过程为：

步骤S121、将切割后的纸质资料图片依次进行统一格式化、灰度化和二值化处理，得到待处理图片；

步骤S122、获得待处理图片中表格的轮廓边缘，根据表格的轮廓边缘获取表格轮廓的包围矩阵和倾斜角度；

步骤S123、将表格轮廓的倾斜角度输入图片方位检查模型中，判断表格轮廓的倾斜角度是否正常；

步骤S124、若步骤S123的判断结果为不正常，则将待处理图片根据正常的角度进行旋转矫正，得到正常倾斜角度的表格轮廓并执行步骤S125，若步骤S123的判断结果为正常则执行步骤S125；

步骤S125、抠出正常倾斜角度的表格轮廓内的图像区域，得到独立标识图像；

步骤S126、将独立标识图像进行图像增强处理，包括图像锐化、平滑和去噪处理，得到待检测的图片。