本文探讨了计算机视觉在通信工程领域的应用，包括设备安装检测、施工工艺图像质检、全景图像三维测量和天线数量目标检测。文章首先概述了计算机视觉的关键技术和典型算法模型，随后详细介绍了这些技术在通信工程中的具体应用方案和实施效果。通过VGG19模型和Mask R-CNN算法等深度学习技术，实现了设备安装方式、施工质量、三维空间测量和天线数量检测的自动化，有效提高了工作效率和准确性。
近期研究提出一种使用光子张量处理器（PTP）替代GPU进行机器学习的神经网络计算新方法，在处理光学数据传输性能上可提高2-3阶。该方法通过光子张量核并行执行矩阵乘法，提升深度学习速度和效率。与传统数字处理器相比，PTP具有电光互连特点，功耗低、吞吐量高，适用于5G网络边缘设备。此外，PTP可实现并行存储数据和处理，有望在智能任务执行和数据中心流量降低方面发挥重要作用。
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