一种基于线性回归拟合的天线下倾角测量方法技术

本发明专利技术公开了一种基于线性回归拟合的天线下倾角测量方法，包括以下步骤：对输入的原始天线图像利用深度学习方法进行图像实例分割处理，得到分割图像；对分割图像进行掩膜处理；对掩膜处理后的分割图像进行数学线性建模拟合；所述对掩膜处理后的分割图像进行数学线性建模拟合包括以下步骤：从掩膜处理后的分割图像中提取天线边缘轮廓的像素值坐标，截取位于天线右端边缘的像素值；通过数学线性建模拟合的方法将像素值坐标拟合成一条直线进而得到天线下倾角角度。通过对天线图像进行深度学习网络结合掩膜和线性拟合的处理得到天线下倾角角度，建立一种方便、安全、有效、准确的天线测量方法。

An Antenna Downdip Angle Measurement Method Based on Linear Regression Fitting

The invention discloses an antenna dip angle measurement method based on linear regression fitting, which includes the following steps: image instance segmentation of the input original antenna image using depth learning method to obtain the segmented image; mask processing of the segmented image; mathematical linear modeling and fitting of the segmented image after mask processing; and the segmented image after mask processing. Mathematical linear model fitting includes the following steps: extracting the pixel coordinates of the edge contour of the antenna from the segmented image processed by the mask, intercepting the pixel values located at the right edge of the antenna; fitting the coordinates of the pixel values into a straight line by the method of mathematical linear model fitting, and then obtaining the antenna dip angle. A convenient, safe, effective and accurate antenna measurement method is established by processing the antenna image with deep learning network combined with mask and linear fitting to obtain the antenna dip angle.

【技术实现步骤摘要】
一种基于线性回归拟合的天线下倾角测量方法
本专利技术涉及通信测量领域，特别是一种基于线性回归拟合的天线下倾角测量方法。
技术介绍
在通讯领域里，经常要对天线下倾角进行调整。天线下倾角是决定基站信号覆盖范围的重要参数之一，不但在网络规划的初期需要准确设计每个天线的下倾角，在基站投入运行以后，随着业务的发展，用户的变化以及周围信号环境的变化，还需要对下倾角做出准确调整。目前对基站天线机械下倾角的测量普遍采用坡度计，使用坡度计测量天线机械下倾角时，测量者必须爬上铁塔或者抱杆贴近天线进行测量，相当危险和麻烦，也使得测量的准确性受到影响。而随着技术发展，出现了GSM－R系统，该系统是一种测量人员可以不用贴近天线就可以准确测量出天线下倾角的测量系工具，能够实现不登塔作业即可完成基站天线倾角的测量工作，并可对各基站测试点进行联网，实现对基站天线倾角的实时监测。但安装传感器，不仅耗时，成本较高，且新旧塔间、基站塔层数及数量等都存在差异性，因而该方法实用性不高，运行周期长，实现较为困难。因此设计出简单操作，性能可靠的角度测量方法就很有必要。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术实施例的目的在于提供一种本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于线性回归拟合的天线下倾角测量方法，其特征在于，包括以下步骤：对输入的原始天线图像利用深度学习方法进行图像实例分割处理，得到分割图像；对分割图像进行掩膜处理；对掩膜处理后的分割图像进行数学线性建模拟合；所述对掩膜处理后的分割图像进行数学线性建模拟合包括以下步骤：从掩膜处理后的分割图像中提取天线边缘轮廓的像素值坐标，截取位于正侧面天线平面右端边缘的像素值；通过数学线性建模拟合的方法将像素值坐标拟合成一条直线并获取直线斜率进而得到天线下倾角角度。

【技术特征摘要】
2018.11.06 CN 201811321973X1.一种基于线性回归拟合的天线下倾角测量方法，其特征在于，包括以下步骤：对输入的原始天线图像利用深度学习方法进行图像实例分割处理，得到分割图像；对分割图像进行掩膜处理；对掩膜处理后的分割图像进行数学线性建模拟合；所述对掩膜处理后的分割图像进行数学线性建模拟合包括以下步骤：从掩膜处理后的分割图像中提取天线边缘轮廓的像素值坐标，截取位于正侧面天线平面右端边缘的像素值；通过数学线性建模拟合的方法将像素值坐标拟合成一条直线并获取直线斜率进而得到天线下倾角角度。2.根据权利要求1所述的一种基于线性回归拟合的天线下倾角测量方法，其特征在于，所述对输入的天线图像利用深度学习方法进行图像实例分割处理，得到分割图像包括以下步骤：利用卷积神经网络获得天线候选框和天线特征图；从天线候选框中生成感兴趣区域并结合天线特征图进而得到感兴趣区域的特征图，对感兴趣区域进行像素校正。3.根据权利要求2所述的一种基于线性回归拟合的天线下倾角测量方法，其特征在于，所述对输入的天线图像利用深度学习方法进行图像实例分割处理，得到分割图像还包括以下步骤：对感兴趣区域进行预测，得到天线特征图映射的回归边框，并预测感兴趣区域的像素点的类别，得到分割图像。4.根据权利要求2或3任一项所述的一种基于线性回归拟合的天线下倾角测量方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓文博，翟懿奎，柯琪锐，伍月婷，甘俊英，徐颖，王天雷，吴细，陈丽燕，
申请(专利权)人：五邑大学，
类型：发明
国别省市：广东,44