随着科技的发展，各种即时通讯早已是人类日常生活不可分割的一部分，而这一便捷服务的实现离不开各种通信塔。通信塔主要用于运营商、广播电视等部门架设信号发射天线或微波传输设备，对通信塔及时正确地维护是保障无线通信系统正常运行的必要手段。
在真实产业应用过程中，通信塔的外观会根据所处地貌、环境特点被设计成不同形态，比如上图中的仿生树、路灯杆等。不同类别塔的维护方式以及运营策略也均不相同，而
传统的通信塔类别信息主要靠人工根据经验进行判断，这就会导致以下问题：
3、类别判断失误导致维修、运营策略不匹配，既耽误工时也影响企业信誉。
高效准确的塔型识别关乎国家每年高达数亿元的收入与支出，那如何利用AI技术赋能产业实践，实现智能化识别呢？
飞桨产业实践范例库开源通信塔识别场景应用，提供了从数据准备、技术方案、模型训练优化，到模型部署的全流程可复用方案，
有效地解决了针对高长宽比目标物，在复杂场景中的准确实时识别问题。
https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearning
所有源码及教程均已开源，
欢迎大家
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鼓励
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数据方面，部分类别塔身外观相似度高、露天环境干扰信息多，易导致误检；
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模型方面，目标检测模型众多，如何快速选择最契合场景的优秀算法？
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部署方面，想要便携又易用，手机端的高效部署如何实现？
基于上述难点，我们与中国铁塔股份有限公司就通信塔识别项目开展了合作研发。经过多次业务场景讨论和模型效果验证，最终选用飞桨目标检测开发套件PaddleDetection中的PP-PicoDet模型进行训练与优化。
在优化方面，尝试了以下模型优化策略：迁移学习(预训练模型)、修改Loss、学习率、量化训练，下表详细展示了不同的实验结果(在麒麟980移动端测试速度)：
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PP-PicoDet+COCO预训练+修改loss
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PP-PicoDet+COCO预训练+修改lr再训练
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根据实验结果，我们推荐方案6使用PP-PicoDet+COCO预训练模型+量化训练的模型，mAP达到94.5%的同时，预测速度可提升至78ms，实现了速度与精度的平衡。
另外，我们发现其他优化策略几乎没有提升精度，这是因为PP-PicoDet网络本身已经包含了目前得到验证的最优策略，如自研的轻量级骨干网络、激活函数、高效数据增强等，已经达到了目前开源模型的最优性能，因此很难再仅通过叠加策略大幅提升模型精度。具体的模型调优思路，欢迎大家锁定直播！
在模型部署上，PaddleDetection支持飞桨轻量化推理引擎PaddleLite，可以轻松实现高性能端侧部署。同时也支持ONNX转出，适配MNN/NCNN/OpenVINO等预测库。不仅如此，我们还提供了完备的Android部署方案和demo，方便开发者能够参考快速进行端侧效果验证。
飞桨产业实践范例，致力于加速AI在产业落地的前进路径，减少理论技术与产业应用的差距。范例来源于产业真实业务场景，通过完整的代码实现，提供从数据准备到模型部署的方案过程解析，堪称产业落地的“自动导航”。
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真实产业场景
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与实际具有AI应用的企业合作共建，选取企业高频需求的AI应用场景如智慧城市-安全帽检测、智能制造-表计读数等；
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完整代码实现
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提供可一键运行的代码，在“AIStudio一站式开发平台”上使用免费算力一键Notebook运行；
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详细过程解析
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深度解析从数据准备和处理、模型选择、模型优化和部署的AI落地全流程，共享可复用的模型调参和优化经验；
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直达项目落地
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百度高工手把手教用户进行全流程代码实践，轻松直达项目POC阶段。
为了让小伙伴们更便捷地应用通信塔识别范例教程，百度高级研发工程师于
3月10日20:30-21:00
为大家深度解析从数据准备、方案设计到模型优化部署的开发全流程，手把手教大家进行代码实践。
欢迎小伙伴们扫码进群，免费获取直播课和回放视频链接，
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也欢迎感兴趣的企业和开发者与我们联系，交流技术探讨合作。
