光缆干线智能巡检

通信光缆干线是运营商网络稳定运行的重要基础设施，覆盖城市道路、乡村区域、山区道路、管道井、杆路线路等多种复杂环境。传统干线巡检主要依赖人工巡查、车辆巡检和现场拍照记录，存在巡检范围广、工作强度大、问题发现依赖人工经验、隐患响应不及时、巡检数据难以沉淀等问题。

在实际运维过程中，光缆干线可能面临多类风险，例如外力施工破坏、标石缺失或损坏、井盖异常、架空光缆下垂、杆路倾斜、线路附近施工机械作业、超高车辆刮碰等。一旦隐患未能及时发现和处置，可能影响通信网络稳定性，甚至引发较大范围通信故障。

同时，干线巡检具有明显的现场化、分散化和实时性特点。大量巡检图片、视频和定位数据如果全部回传至中心平台进行分析，不仅占用网络带宽，也会影响识别效率和现场响应速度。因此，项目在建设过程中引入边缘计算能力，将轻量化 AI 模型部署在边缘端设备，实现现场侧快速识别、初步判断和结果回传。

武汉路希捷科技有限公司围绕通信光缆干线巡检场景，建设了基于 AI 图像识别、边缘计算、GIS 地图、巡检任务管理和隐患闭环处置 的智能巡检系统，帮助客户从传统人工巡检模式向"智能识别、边缘分析、云端管理、闭环处置"的数字化运维模式升级。

路希捷科技采用"云边协同 + AI 视觉识别 + 巡检闭环管理"的整体方案，将前端巡检设备、边缘计算节点、中心管理平台和业务系统进行融合，形成覆盖巡检采集、智能识别、风险预警、隐患处置和数据分析的完整解决方案。

1. 多源巡检数据采集

系统支持接入人工拍照、车载巡检、无人机巡检、移动终端、边缘摄像设备等多种数据来源，适配不同地形、不同线路和不同作业方式下的巡检需求。巡检过程中，现场设备可采集图片、视频、位置信息、时间信息和巡检记录，并将数据与对应线路、点位、任务关联，形成标准化巡检数据资产。

2. 边缘计算部署

针对干线巡检现场数据量大、网络环境复杂、响应要求高等特点，项目采用边缘计算部署方式，将轻量化 AI 识别模型部署在边缘端设备或边缘计算节点上。边缘端可在现场对巡检图片或视频流进行初步识别和分析，快速判断是否存在关键目标或潜在隐患，例如：

• 是否识别到光缆标石；
• 是否存在标石遮挡、破损、缺失；
• 是否发现井盖、杆路、架空光缆等关键设施；
• 是否存在施工机械、挖掘设备等外力破坏风险；
• 是否需要将异常结果上报至中心平台。

通过边缘端本地推理，系统可减少大量原始图片和视频的无效回传，优先上传识别结果、异常片段、风险截图和结构化数据，从而降低带宽压力，提高现场分析效率。

3. 轻量化 AI 模型部署

项目对图像识别模型进行轻量化处理，使其适配边缘端设备的算力、存储和功耗限制。边缘端主要承担高频、基础、实时性较强的识别任务，如目标检测、异常初筛和风险点识别；中心平台则负责更复杂的任务管理、结果复核、数据汇总、模型优化和全局分析，实现"边缘端快速判断，云端统一管理"的协同机制。

4. 基于计算机视觉的目标识别

平台结合边缘端识别和中心端分析能力，对巡检图片中的关键目标进行自动检测与识别，包括：

• 光缆标石；
• 通信井盖；
• 电力杆、通信杆；
• 架空光缆；
• 直埋光缆标识；
• 中国电信 LOGO；
• 施工机械、挖机、钻机；
• 超高车辆及潜在外力破坏对象。

通过目标检测、图像分类和异常识别，系统能从大量巡检数据中快速提取有效信息，减少人工逐张查看图片的工作量。

5. 隐患识别与风险判断

系统在识别关键目标的基础上，对异常状态进行进一步分析，包括标石破损、标石缺失、标石被杂草遮挡、标识文字模糊或缺失、井盖异常、光缆下垂/拖挂/破损、线路附近存在施工机械、线路周边存在外力破坏风险等。对于边缘端识别出的疑似隐患，系统可自动生成风险标签、隐患类型、风险等级和处理建议，并同步至中心平台供运维人员确认和处置。

6. 云边协同管理

项目采用云边协同架构，统一管理边缘端设备和中心管理平台。边缘端负责现场数据采集、模型推理、异常初筛和结果上报；中心平台负责任务管理、线路管理、隐患复核、工单流转、统计分析、模型版本管理和算法优化。通过云边协同，系统既满足现场实时性要求，也保证管理端对全局巡检情况的统一掌控。

7. GIS 地图可视化管理

平台结合 GIS 地图能力，将光缆线路、巡检轨迹、边缘设备位置、风险点位、隐患图片、处理状态等信息可视化呈现。管理人员可在地图上直观看到线路分布、巡检完成情况、异常点位、高风险区域和隐患处置进度，实现对干线巡检工作的统一监管和调度。

8. 巡检任务与隐患闭环管理

系统支持从巡检计划、任务下发、现场采集、边缘识别、平台复核、隐患确认、工单派发、整改反馈到复核归档的全过程管理。平台不仅能发现问题，还能持续跟踪问题是否处理、由谁处理、何时处理、处理结果如何，从而提升巡检工作的规范性、可追溯性和管理闭环能力。

第一阶段：业务调研与场景梳理

项目团队首先对光缆干线巡检业务进行深入调研，梳理巡检对象、巡检流程、隐患类型、数据采集方式和现场作业痛点，分析人工、车载、无人机、移动终端和边缘设备等不同采集方式的数据特点，明确系统需重点解决的问题：

• 巡检范围广，人工工作量大；
• 图片和视频数据量大，人工处理效率低；
• 现场网络环境不稳定，数据回传存在压力；
• 隐患识别依赖人员经验，标准不统一；
• 问题处置缺少完整闭环；
• 巡检结果难以统计和复盘。

基于这些问题，项目确定采用"边缘端初筛 + 云端统一管理"的技术路线。

第二阶段：边缘计算架构设计

项目团队根据巡检业务现场特点，设计了边缘端与中心平台协同工作的系统架构。边缘端承担现场侧数据采集、图像预处理、轻量化模型推理和异常结果上报；中心平台承担巡检任务管理、隐患复核、工单流转、GIS 展示、统计分析和模型管理。该架构有效避免了所有原始数据集中上传的问题，提升了系统在现场环境中的可用性和响应效率。

第三阶段：样本数据整理与模型训练

团队围绕光缆标石、井盖、通信杆、架空光缆、施工机械等核心对象，开展图片样本整理、数据标注、模型训练和效果验证。针对光照变化、拍摄角度偏差、目标遮挡、图片模糊、背景复杂等问题，对模型进行多轮优化，提高真实环境识别稳定性；并对模型进行轻量化处理和推理性能优化，使其能在边缘设备上稳定运行。

第四阶段：边缘端部署与联调

模型具备基础识别能力后，团队将轻量化模型部署至边缘端设备，并与巡检采集设备、通信链路和中心平台联调，重点验证：

• 边缘端设备是否稳定运行模型；
• 图片和视频是否能在现场完成初步识别；
• 异常识别结果是否及时上传；
• 中心平台是否能接收并展示边缘端结果；
• 模型版本是否可统一管理和更新；
• 网络异常下是否具备数据缓存和补传能力。

通过边缘端部署，系统具备了现场快速识别和异常初筛能力，为后续规模化应用奠定基础。

第五阶段：巡检平台功能建设

在算法能力和边缘计算能力基础上，团队建设巡检业务平台，将 AI 识别、边缘计算结果和巡检管理流程结合，主要建设内容包括：

• 巡检任务管理；
• 图片与视频数据上传；
• 边缘端识别结果接入；
• AI 自动识别与分析；
• 隐患类型分类；
• 风险点位地图展示；
• 巡检轨迹管理；
• 隐患工单流转；
• 统计报表与可视化大屏；
• 巡检结果查询与归档；
• 模型版本管理与边缘设备管理。

通过平台化建设，AI 与边缘计算能力融入完整巡检业务流程，服务于一线作业和运维管理。

第六阶段：现场试点与持续优化

系统上线试点后，团队结合真实巡检图片、边缘端运行数据和现场反馈，对识别模型、边缘推理策略、业务规则和平台交互持续优化。针对杂草遮挡、远距离拍摄、低清晰度图片、不同天气和拍摄角度等复杂场景，持续补充训练样本，提高系统在实际环境中的适应能力；并根据运维人员使用习惯优化任务列表、隐患确认、地图定位、图片查看、边缘设备状态监控和报表统计等功能，提升易用性。

第七阶段：能力沉淀与产品化扩展

通过项目实施，路希捷科技逐步沉淀出面向通信行业的智能巡检能力，包括边缘端 AI 模型部署、轻量化视觉识别模型优化、云边协同系统架构、GIS 可视化管理、巡检任务与隐患闭环管理、多源巡检数据接入和巡检数据统计分析等。该能力不仅适用于光缆干线巡检，也可扩展至管线巡检、电力线路巡检、园区设施巡检、市政设施巡检、交通设施巡检等场景，具备较强的行业复制价值。

1. 建立云边协同的智能巡检体系

项目形成了"边缘端识别 + 中心平台管理"的智能巡检体系，实现现场侧快速分析和管理侧统一监管的结合。边缘端完成基础识别和异常初筛，中心平台统一完成任务管理、隐患复核、工单闭环和数据分析。

2. 提升现场识别与响应效率

通过将轻量化模型部署在边缘端设备，系统能在现场完成初步识别和风险判断，减少对中心平台实时回传和集中计算的依赖。对于明显异常和高风险情况，边缘端可优先上报结构化结果和关键截图，帮助管理人员更快发现问题。

3. 降低数据传输压力

引入边缘计算后，系统可在现场侧先进行目标识别和异常筛选，仅将关键结果、异常图片、风险片段和结构化数据上传，降低无效数据传输压力。

4. 建立干线巡检智能识别能力

项目形成了面向光缆干线巡检场景的 AI 图像识别能力，可对标石、井盖、杆路、光缆、施工机械等目标进行自动识别，提升巡检数据处理效率。

5. 提高隐患发现及时性

系统能对光缆线路周边风险对象和异常状态进行自动识别，帮助运维人员更早发现潜在隐患，减少问题遗漏和响应滞后。

6. 实现巡检过程可视化管理

通过 GIS 地图和数据大屏，管理人员可实时掌握巡检进度、线路覆盖情况、边缘设备运行状态、风险点分布和隐患处理状态，提升巡检工作的透明度和管理效率。

7. 构建问题处置闭环

平台将隐患识别结果与工单流程结合，实现从问题发现、确认、派发、整改到复核的闭环管理，提升运维工作的规范化水平。

对一线巡检人员的价值

系统减少了一线人员重复查看图片、手工整理记录和人工判断隐患的工作量，使巡检人员能更专注于现场核查和问题处理。边缘端识别能力可在现场完成初步分析，使巡检人员更快获得异常提示，提高现场作业效率和巡检质量。

对运维管理部门的价值

平台帮助管理部门全面掌握线路巡检情况、隐患分布、边缘设备运行情况和问题处理进度，改变过去依赖人工汇总、表格统计和事后追踪的方式。通过地图化、可视化和数据化管理，运维部门能更快发现高风险区域，优化巡检资源配置，提升干线网络运维质量。

对企业信息化建设的价值

该项目将 AI 视觉识别、边缘计算、GIS、巡检管理、工单闭环和数据统计能力融合在一个平台中，为企业建设智能运维体系提供基础能力。通过云边协同架构，企业可在保证现场实时性的同时实现中心平台统一管理和持续优化，为后续多场景智能巡检提供可复用技术底座。

对企业降本增效的价值

系统通过边缘端自动识别、异常初筛和平台化闭环管理，减少人工重复识别和无效数据处理，提高巡检效率。同时，及时发现潜在隐患有助于降低故障发生概率和后续抢修成本，提升通信基础设施运行的稳定性和安全性。

对路希捷科技的价值

光缆干线智能巡检项目体现了路希捷科技在 计算机视觉、边缘计算、云边协同架构、AI 模型轻量化部署、GIS 可视化、行业系统集成和业务流程数字化 等方面的综合能力，是通信行业智能巡检的典型案例，也是公司在 AI + 边缘计算 + 行业应用方向的重要标杆，为后续拓展运营商、电力、市政、园区、交通等行业客户提供可复制的项目经验。