[发明专利]一种自动测量基站天线参数的方法和系统有效
申请号: | 202010296882.6 | 申请日: | 2020-04-15 |
公开(公告)号: | CN111551150B | 公开(公告)日: | 2022-04-15 |
发明(设计)人: | 许理;曹予飞;张磊;曾敬勇;程杰;熊霖峰;雷滔;张肖 | 申请(专利权)人: | 杭州东信北邮信息技术有限公司 |
主分类号: | G01C11/00 | 分类号: | G01C11/00;G06N3/08 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 310013 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 自动 测量 基站 天线 参数 方法 系统 | ||
1.一种自动测量基站天线参数的方法,其特征在于,包括有:
步骤一、针对基站的天线类型,设置飞行采集装置绕点飞行的圆点、半径及飞行高度;
步骤二、飞行采集装置按照预先设置的半径和飞行高度,以基站抱杆中心为圆点飞行一周,并将采集到的视频流传给天线参数测量装置;
步骤三、天线参数测量装置保存飞行采集装置发送来的视频流;
步骤四、构建、并训练目标跟踪分析模型,所述目标跟踪分析模型用于跟踪视频流中出现的所有天线目标,将飞行采集装置发来的视频流输入目标跟踪分析模型,并输出从视频流中跟踪到的所有天线目标信息,所述天线目标信息包括有每个天线目标的坐标信息、目标截图、图片对应的飞行采集装置的朝向以及经纬度信息;
步骤五、构建、并训练目标截图筛选模型,所述目标截图筛选模型用于为每个天线目标筛选出其在正侧面-正面-正侧面这一过程的所有目标截图,逐一将目标跟踪分析模型输出的每个天线目标的天线目标信息输入至目标截图筛选模型,并输出由每个天线目标在正侧面-正面-正侧面这一过程的所有目标截图所构成的一个目标截图序列;
步骤六、构建、并训练目标轮廓拟合模型,所述目标轮廓拟合模型用于拟合出目标截图中天线目标的轮廓信息,继续将目标截图筛选模型输出的每个天线目标的目标截图序列中的每张目标截图输入至目标轮廓拟合模型,并输出每张目标截图中天线目标的轮廓信息;
步骤七、根据每个天线目标的目标截图序列中的所有目标截图及目标截图中的轮廓信息,计算每个天线目标的参数,所述参数包括方向角、机械倾角、挂高,
当计算每个天线目标的方向角时,步骤七还包括有:
步骤7A、根据每个天线目标在目标截图序列的每张目标截图中的轮廓信息,计算每个天线目标在每张目标截图中的平均宽度,然后为每个天线目标挑选出多张平均宽度大的目标截图,并据此计算每个天线目标的方向角:每个天线目标的方向角即是为其挑选出的多张目标截图对应的飞行采集装置朝向的均值,
当计算每个天线目标的机械倾角时,步骤七还包括有:
步骤7B、根据每个天线目标在目标截图序列的每张目标截图中的轮廓信息,计算每个天线目标在每张目标截图中的平均宽度,为每个天线目标挑选出多张平均宽度小的目标截图,并据此计算每个天线目标的机械倾角:将所挑选出的多张目标截图中的天线目标的轮廓信息拟合出一条直线,每个天线目标的机械倾角即是拟合出的直线与竖直方向的夹角,
当计算每个天线目标的挂高时,步骤七还包括有:
步骤7C、计算每个天线目标的挂高,即是飞行采集装置在塔基处刚起飞时的海拔高度以及绕点飞行的海拔高度的差值,
步骤四中的目标跟踪分析模型采用多目标跟踪算法yolov3_deepsort来实现,步骤五中的目标截图筛选模型采用细粒度分类算法DFL-CNN来实现,步骤六的目标轮廓拟合模型采用残差网络resnet来实现对目标轮廓的拟合。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤三进一步包括有:
天线参数测量装置保存飞行采集装置发送来的视频流,然后按一定的截取区域,将视频流中的每张图片都截取出一定区域内的子图片,并用截取得到的子图片替换视频流中的原图片。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤四还包括有:
统计目标跟踪分析模型跟踪到的每个目标对应的目标截图张数和基站的天线个数num,然后按照目标截图张数从多到少的顺序对所有跟踪到的目标排序,最后挑选出num个排序在前的目标作为基站的天线目标,即所述num个目标为从视频流中跟踪到的天线目标,最后输出所述num个天线目标信息。
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