[发明专利]通信网络器件定位方法及装置在审
申请号: | 202010634047.9 | 申请日: | 2020-07-02 |
公开(公告)号: | CN114090703A | 公开(公告)日: | 2022-02-25 |
发明(设计)人: | 何蕊馨;张静;赵瑞;于洪 | 申请(专利权)人: | 中国移动通信集团设计院有限公司;中国移动通信集团有限公司 |
主分类号: | G06F16/29 | 分类号: | G06F16/29;G06V30/422;G06V30/19;G06V10/75;G06V10/82;G06V10/771;G06K9/62;G06N3/04 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 张睿 |
地址: | 100080 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 通信 网络 器件 定位 方法 装置 | ||
1.一种通信网络器件定位方法,其特征在于,包括:
获取待定位场所的二维位置信息和基本属性信息,根据所述二维位置信息和基本属性信息获取所述待定位场所的三维位置信息;
获取覆盖所述待定位场所的站点和小区的设计图纸图像,基于器件识别模型识别所述设计图纸图像中的器件,基于器件文字识别模型识别所述设计图纸图像中的器件文字信息,基于匹配关系模型识别所述器件与所述器件文字信息之间的匹配关系;
根据所述待定位场所的三维位置信息,以及具有匹配关系的所述器件和器件文字信息,获取每个所述器件的三维位置信息;
其中,所述器件识别模型、器件文字识别模型和匹配关系模型根据设计图纸图像样本,所述设计图纸图像样本中器件的标注、器件文字信息的标注,以及所述设计图纸图像样本中器件与器件文字信息之间匹配关系的标注进行训练获取。
2.根据权利要求1所述的通信网络器件定位方法,其特征在于,获取待定位场所的二维位置信息的步骤包括:
通过网络爬虫或公共API获取所述待定位场所的标识;
根据所述待定位场所的标识,解析出所述待定位场所的二维边界坐标;其中,所述待定位场所的标识和边界坐标预先关联存储;
将所述二维边界坐标转换为经纬度格式,将经纬度格式的所述二维边界坐标作为所述待定位场所的二维位置信息。
3.根据权利要求2所述的通信网络器件定位方法,其特征在于,当所述待定位场所为建筑物时,所述基本属性信息包括所述建筑物的楼层数量和每层楼的高度。
4.根据权利要求3所述的通信网络器件定位方法,其特征在于,根据所述二维位置信息和基本属性信息获取所述待定位场所的三维位置信息的步骤包括:
根据所述待定位场所的二维位置信息计算所述待定位场所的基准坐标;
根据所述待定位场所的基本属性信息,将所述二维位置信息和所述基准坐标扩展为所述待定位场所的三维位置信息。
5.根据权利要求4所述的通信网络器件定位方法,其特征在于,通过以下公式根据所述待定位场所的二维位置信息计算所述待定位场所的基准坐标:
其中,(Gx,Gy)为所述待定位场所经纬度格式的基准坐标,(xi,yi)为所述待定位场所的二维位置信息中第i个经纬度格式的二维边界坐标,(xi+1,yi+1)为所述待定位场所的二维位置信息中第i+1个经纬度格式的二维边界坐标。
6.根据权利要求1-5任一所述的通信网络器件定位方法,其特征在于,所述器件识别模型和器件文字识别模型为一种图像特征提取算法和一种图像识别算法的组合算法;
其中,所述图像特征提取算法包括SIFT算法和SURF算法;
所述图像识别算法包括DPM算法、LDA线性判别算法和卷积神经网络算法;
所述匹配关系模型为支持向量机或Fast R-CNN算法。
7.根据权利要求1-5任一所述的通信网络器件定位方法,其特征在于,基于器件识别模型识别所述设计图纸图像中的器件,基于器件文字识别模型识别所述设计图纸图像中的器件文字信息,基于匹配关系模型识别所述器件与所述器件文字信息之间的匹配关系之前还包括:
获取器件识别模型、器件文字识别模型和匹配关系模型的多种组合;其中,任意两种组合之间至少存在一种模型不相同;
对每种组合的输出结果进行评价,获取每种组合的综合性能;
选择综合性能最优的组合,以使用选择的组合识别所述设计图纸图像中的器件、器件文字信息,以及所述器件与所述器件文字信息之间的匹配关系。
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