网络设备的背板检测是指利用目标检测技术,对交换机、路由器等网络设备的背板进行检测,以识别出图像中的背板主体及主要元器件,从而自动获取背板的组成结构、带宽容量、运行状态等关键数据,能够显著提升机房运维管理的效率。目前基于深度学习的两阶段检测模型以 Faster R-CNN（Region-Based Convolutional Neural Networks）为主,通过使用区域建议框网络（Region Proposal Networks,RPN）对锚框（Anchor）进行二分类和边框回归生成区域建议框,再对区域建议框提取特征后进行分类和边框回归生成检测框。Faster R-CNN模型在背板检测场景下主要存在两个问题:背板上目标尺寸差异大,现有锚框生成机制生成的锚框尺寸无法保证与所有目标尺寸具有较高的一致性;背板上网口具有排列密集的空间特征,现有的检测框去重机制无法有效去除网口的重叠检测框。本文结合背板检测场景的特点,提出了一种基于改进Faster R-CNN模型的背板检测方法,该方法提出一种锚框生成机制作用于RPN网络中,提出密集网口的去重机制作用于后处理阶段,从而提升改进Faster R-CNN模型的检测准确率,实现对图像中背板主体、网线接口、光纤接口、USB 口、状态指示灯、厂商型号的精确检测。论文主要工作包括两个方面。首先,本文提出一种基于改进Faster R-CNN的背板检测方法,该方法针对多尺度目标场景中锚框与目标尺寸一致性较低的问题,提出class-specific K-means锚框生成机制,提高生成的锚框尺寸与目标尺寸的匹配度;针对非极大值抑制（Non-maximum Suppression,NMS）类算法在密集网口场景下去重效果的局限性,提出密集网口的去重机制完成对网口的全部检测和有效去重。实验结果显示,改进的检测模型的平均精确率均值（mean Average Precision,mAP）达到了 90.3%,相比原始 Faster R-CNN 提高了 6.7%。其次,基于所提出的背板检测方法,本文设计并实现背板检测与矢量图转换系统,能够完成背板图像的采集和数据标签的制作,以及检测模型的构建和更新,并提供背板检测与矢量图转换的Web服务。