在目前百花齐放的人工智能领域,计算机视觉技术异军突起,可以完成多种视觉任务,如图像分类、目标检测、图像检索、图像分割等,并在交通、医疗和工业等领域崭露头角。随着科技的进步以及各行业数字化、网络化的提升,社会对于智能化的需求逐步增加。目前,通信基站天线数量的迅速增长以及人工勘察部署天线的效率低下致使移动通信领域迫切需要实现抱杆上天线数量的自动化检测。所以本文主要研究一种基于计算机视觉的通信基站抱杆上天线数量的自动检测技术,即通过检测勘察图像中每根抱杆上有多少个天线来判断是否有剩余空间增加天线,以完成地区信号的智能勘察和天线自动化部署任务。本文采用了一种基于计算机视觉的算法检测抱杆上天线数量。该算法主要包括通信基站天线和抱杆目标检测以及从属关系判定两部分。具体内容如下:1.在通信基站天线和抱杆目标检测任务中,本文将目标边界框的中心点作为关键点检测,并回归目标其他的所有属性共同确定目标边界框,包括尺寸以及偏移量。此外,本文设计了一种实现层内特征融合的方法,并且实验表明该方法提升了 0.8AP的目标检测结果。2.在通信基站天线和抱杆目标从属关系判定任务中,(1)对于单天线抱杆目标的图像,本文直接通过检测到的天线和抱杆目标判定从属关系;(2)对于多天线抱杆目标的图像,本文为检测到的每一个目标关键点均分配一个嵌入向量,并通过判断不同目标之间嵌入向量的距离,完成天线和抱杆目标间从属关系判定;(3)对于多天线抱杆目标在拥挤及遮挡情况下的图像,本文设计了双重注意力模块来捕获丰富的上下文依赖关系,该模块分别从空间域和通道域两个方面提高嵌入向量的全局相关性。在天线和抱杆数据集的实验结果验证了所提算法的有效性。