[发明专利]一种基于无人机视觉分析的天线下倾角测量方法

说明书

本发明公开了一种基于无人机视觉分析的天线下倾角测量方法包括以下步骤：确定基站和天线疑似物的位置；进行天线预判直至确定天线；将天线描点并利用最小二乘法拟合成一条直线；根据直线计算天线下倾角角度并显示在控制无人机的移动端上；本发明能够节省测量天线下倾角时间，计算方法简单，提高了计算的效率和精度，大大减小恶劣天气对天线下倾角测量影响的优点。

技术领域

本发明涉及通信测量领域，特别是一种基于无人机视觉分析的天线下倾角测量方法。

背景技术

目前，天线下倾角就是信号塔上的天线与垂直方向的夹角。天线下倾角的确定一般是由覆盖面积、地形、天线所在区域的站址分布情况、挂高，以及站间距并结合所在区域人口密度等无线传播环境综合分析后确定。随着城市人口密度、环境、社会发展需要优化网络等因素的变化，需要对天线下倾角进行及时的检测，看是否需要调整其角度。此时天线下倾角信息就显得尤为重要，获取天线下倾角信息对于网络优化人员而言往往比较困难，而传统的测量方法需要专业塔工上塔测量，如果使用传统方法，一旦遇到网络优化之后的天线下倾角与优化前一样，既耗费人力又耗费时间，同时还难以保障安全性。

发明内容

为解决上述问题，本发明实施例的目的在于提供一种基于无人机视觉分析的天线下倾角测量方法，通过无人机技术与深度学习网络结合自动测量天线下倾角角度。

本发明实施例解决其问题所采用的技术方案是：

一种基于无人机视觉分析的天线下倾角测量方法，包括以下步骤：无人机通过雷达发射电磁波确定基站和天线疑似物的位置；无人机拍摄图像通过识别网络进行天线预判直至确定天线；无人机通过雷达将天线描点并利用最小二乘法拟合成一条直线；根据直线计算天线下倾角角度并显示在控制无人机的移动端上；其中进行天线预判的结构包括轻量级头部，所述轻量级头部将图像经卷积层得到a个特征映射通道的特征图，将特征图经过大分离卷积层执行1×k和k×1的卷积顺序后使特征映射通道减少至b个以实现天线预测速度与准确率的最优权衡。

进一步，所述轻量级头部将b个特征映射通道的特征图依次经过感兴趣区域池化层和全连接层，再进行分类和位置回归。

进一步，所述进行天线预测的结构还包括检测器体，用于生成多个感兴趣区域。

优选地，所述雷达包括发射机、接收机、收发转换开关、发射天线、接收天线、信号处理机和显示器。

进一步，所述无人机通过雷达将天线描点并利用最小二乘法拟合成一条直线包括以下步骤：无人机悬停，使雷达与天线连接端处于同一水平高度；无人机向天线顶端垂直飞行，每隔一段时间记录一次与地面的相对高度H_i以及接收到发射电磁波的时间T_i，直至雷达与天线顶端处于同一水平高度。

进一步，所述无人机通过雷达将天线描点并利用最小二乘法拟合成一条直线还包括以下步骤：计算雷达到天线对应点的距离R_i，R_i＝c(T_i－T_i－1)/2；其中c为光的速度。

进一步，所述无人机通过雷达将天线描点并利用最小二乘法拟合成一条直线还包括以下步骤：通过将R作为横坐标，H作为纵坐标建立坐标系，通过最小二乘法将天线描点(R_i，H_i)拟合成一条直线。

本发明实施例的有益效果是：本发明实施例采用的一种基于无人机视觉分析的天线下倾角测量方法，通过无人机搭配雷达全自动巡检并利用深度学习网络以及数学建模测量天线下倾角，为网络优化人员提供天线下倾角的信息，减少塔工的无效工作时间，提高了单位时间内测量天线下倾角的数量及准确度。与传统方法相比，节省了测量天线下倾角的时间，计算方法简单，提高了计算的效率和精度。使能见度较低的大雾天等恶劣天气对天线下倾角测量的影响也会大大减小。

附图说明