[发明专利]无线网络信号侦测热力图方法与系统在审

专利信息
申请号: 202111621407.2 申请日: 2021-12-28
公开(公告)号: CN114401520A 公开(公告)日: 2022-04-26
发明(设计)人: 莫静锋;梁虎;马雪林;梁富泉;陈艺强 申请(专利权)人: 广西壮族自治区公众信息产业有限公司
主分类号: H04W16/20 分类号: H04W16/20;H04W16/22;H04W24/08;G06T11/20;G06N3/04;G06V10/56;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62
代理公司: 南宁深之意专利代理事务所(特殊普通合伙) 45123 代理人: 黄南概
地址: 530031 广西壮族自治区南宁市广西-东盟经济*** 国省代码: 广西;45
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摘要:
搜索关键词: 无线网络 信号 侦测 力图 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种无线网络信号侦测热力图方法,其特征在于包括以下步骤:

步骤一,基础数据与现实数据的转换;

步骤二,热力值计算;

步骤三,热力图渲染;

步骤四,渲染后的热力图转换成矢量图。

2.根据权利要求1所述的无线网络信号侦测热力图方法,其特征在于:所述现实数据为实际面积及实际路由器的覆盖范围;所述基础数据为户型图及虚拟路由器频率。

3.根据权利要求2所述的无线网络信号侦测热力图方法,其特征在于:所述实际面积通过卷积神经网络识别户型图上的面积、长度、宽度及户型内部墙体进行识别与计算,具体流程包括:

11)采集未处理的样本一份,复制一份;

12)将每份未处理样本按要求填充为正方形,并转为800×800像素大小,不足部分用白色进行填充,转化后的所有样本组成样本集;

13)以实际黑色和灰色的形状为特征,使用标签工具对样本集特征进行标识;

14)将样本集以2:8比例随机划分为测试集和训练集并输入深度学习识别模型网络。

4.根据权利要求2所述的无线网络信号侦测热力图方法,其特征在于:所述虚拟路由器的频率与实际路由器的覆盖范围进行等比例转换,得到路由器频率。

5.根据权利要求1所述的无线网络信号侦测热力图方法,其特征在于:所述热力值计算主要是计算不同功率路由器WiFi覆盖范围梯度值、遮挡物衰减值、热力值颜色范围。

6.根据权利要求1所述的无线网络信号侦测热力图方法,其特征在于:所述热力图渲染主要根据卷积网络神经识转换后的户型图,热力图模型以WiFi点为原点,切割四个象限来进行热力值渲染,在渲染过程中随着渲染距离的扩大,以及当前像素点与原点之间是否存在遮挡物来综合判断热力值的衰减力度。

7.一种无线网络信号侦测热力图系统,其特征在于包括:数据转换模块、热力值计算规则模块和渲染模块;

所述数据转换模块,用于进行基础数据与现实数据的转换;

所述热力值计算规则模块,用于制订不同功率路由器WiFi覆盖范围梯度值、遮挡物衰减计算规则、热力值颜色范围;

所述渲染模块,用于进行热力值的计算和热力值的匹配渲染颜色。

8.根据权利要求7所述的无线网络信号侦测热力图系统,其特征在于:所述数据转换模块通过卷积神经网络识别户型图上的面积、长度、宽度及户型内部墙体进行识别与计算得到实际面积,通过虚拟路由器的频率与实际路由器的覆盖范围进行等比例转换得到路由器频率。

9.根据权利要求7所述的无线网络信号侦测热力图系统,其特征在于:所述渲染模块与热力值计算规则模块对外提供服务接口,用户提交了户型图、WiFi品牌和功率和WiFi坐标系到服务接口后,提交至渲染模型当中进行计算和渲染,最后得出渲染结果返回给用户。

10.根据权利要求9所述的无线网络信号侦测热力图系统,其特征在于:所述渲染模型通过采集户型图照片深度学习渲染热力图模型进行训练,不断的进行渲染模型迭代,最终得到一个最接近实际情况的渲染模型。

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