基于迁移学习的在线铅酸蓄电池容量预测方法研究

为了提高基站、机房等场景下蓄电池组的使用寿命，针对蓄电池组长期处于浮充状态无法实时监测测量电池容量的问题，利用迁移学习的思想，将实验室中蓄电池组充放电数据与现网中蓄电池组的在线浮充数据建立起联系，从而预测现网中蓄电池组中各个电池的容量。最后通过实验验证了该方法的有效性，使实时监测在线蓄电池容量变为了可能。     

人工智能技术在通信工程数字化设计中的应用

针对目前通信局房及其内部通信设施资源数字化工作,提出一套完整的基于人工智能的技术方案,详细论述了SLAM、三维重建、三维语义分割、目标检测、OCR识别等技术在通信机房三维重建、机柜设备属性与标签识别等方面的应用.通过本技术方案,实现通信基础设施三维重建、现场环境AR再现及设备信息的自动识别,从而建立和完善通用的行业基础...     

通信行业工程图纸智能识别与重构

通信设计行业现存百万级别的图片、PDF等格式的工程图纸，且数量与日俱增，这些图纸无法直接用于设计的数字化推进。基于目标检测、语义分割等技术，针对机房、铁塔、天面图纸等类别的存量工程图纸，分别研发出相应的图纸识别AI算法并形成产品，可生成图纸中设备类别、坐标、尺寸等矢量化信息；同时研发了基于矢量化信息复原生成工程CAD图纸的算法，打通了从图纸识别到图纸复原的全流程，实现海量存量图纸的数字化。