[发明专利]天线权值配置方法、装置、电子设备以及存储介质

说明书

本申请提供了一种天线权值配置方法、装置、电子设备以及存储介质，所述方法包括获取采集设备采集的场景图像，其中，所述场景图像为待配置天线在预设区域内对应的图像，将所述场景图像输入至预训练的场景识别模型中进行识别，得到第一场景识别结果，根据预存的场景与天线权值对应表确定所述第一场景识别结果对应的第一天线权值信息，根据所述第一天线权值信息对所述待配置天线进行配置。本申请既节省了人力物力，也提高了对天线权值配置的客观性与准确性，进而提高了天线的传输效果。

技术领域

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种天线权值配置方法、装置、电子设备以及存储介质。

背景技术

随着通信技术的发展，5G(5th Generation Mobile Communication Technology，第五代移动通信技术)技术的应用越来越普及。在5G通信架构中，可以采用Massive Mimo天线技术，即大规模天线技术来接收以及发送信号。

现有技术中，针对不同的应用场景，各个无线设备厂家可以配置不同的天线权值，来达到天线覆盖最优的目的。

然而，在进行天线权值配置时，一般需要人工进行大量的路测以及现场勘查环境情况，进而尝试找到最优的5G基站单个扇区的天线权值，既费时费力，又过于依赖人工的工作经验，主观性强，进而影响了天线的传输效果。

发明内容

本申请提供一种天线权值配置方法、装置、电子设备以及存储介质，以提高天线的传输效果。

第一方面，本申请提供一种天线权值配置方法，包括：

获取采集设备采集的场景图像，其中，所述场景图像为待配置天线在预设区域内对应的图像；

将所述场景图像输入至预训练的场景识别模型中进行识别，得到第一场景识别结果；

根据预存的场景与天线权值对应表确定所述第一场景识别结果对应的第一天线权值信息；

根据所述第一天线权值信息对所述待配置天线进行配置。

可选的，在所述根据所述第一天线权值信息对所述待配置天线进行配置之后，还包括：

每隔预设时长重新获取所述采集设备采集的新的场景图像；

将所述新的场景图像输入至所述场景识别模型中进行识别，得到第二场景识别结果；

判断所述第二场景识别结果与所述第一场景识别结果是否一致；

若一致，则生成并发送识别结果一致提示至运维人员对应的终端设备。

可选的，所述方法还包括：

若不一致，则根据预存的场景与天线权值对应表确定所述第二场景识别结果对应的第二天线权值信息；

根据所述第二天线权值信息对所述待配置天线重新进行配置。

可选的，在所述获取采集设备采集的场景图像之前，还包括：

获取场景训练图像集，其中，所述场景训练图像集中包含多组场景训练图像以及对应的场景名称；

将所述多组场景训练图像以及对应的场景名称输入至神经网络中进行训练，得到场景识别模型。

可选的，所述将所述多组场景训练图像以及对应的场景名称输入至神经网络中进行训练，得到场景识别模型，包括：

将所述多组训练场景图像进行归一化处理，得到预设规格的训练场景图像；

将所述预设规格的训练场景图像以及对应的场景名称输入至神经网络中进行训练，得到场景识别模型，其中，所述神经网络模型中包含三层卷积层以及三层全连接层。