网络覆盖问题识别方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种网络覆盖问题识别方法、装置及系统，该方法包括：获取互联网地图数据，所述互联网地图数据包括待处理图像；对所述待处理图像进行预处理；基于神经网络获取预处理图像中的地图兴趣点POI边界信息，山川、河流、湖泊等山体和水域的边界信息；将所述地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息和每个最小化路测MDT采样点的网络质量指标信息在栅格化的电子地图上拟合显示，从而得到网络覆盖问题识别结果，进而提高了网络覆盖问题识别的有效性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
网络覆盖问题识别方法、装置及系统
本专利技术实施例涉及通信
，尤其涉及一种网络覆盖问题识别方法、装置及系统。
技术介绍
随着通讯技术的发展以及大数据的应用，当前针对网络的覆盖评估，已从小区级KPI、MR指标评估扩展至地理化、栅格化评估，结合场景的电子边框可准确评估场景的网络覆盖情况以及覆盖问题所在的具体位置，对网络建设及优化具有重要的指导作用。但在实际的无线环境中存在着大量山体与水域。这些区域中，大部分人迹罕至或为无人区，并不需要移动网络覆盖。相关技术中，常用的网络覆盖评估指标为有效栅格占比和良好栅格占比。其中，有效栅格占比指有MR采样点的栅格面积与场景面积之比；良好栅格是指良好栅格覆盖面积与场景面积之比。比如，根据某地区统计数据，该地区山地和丘陵占74.63％，平坦地占20.32％，河流和湖泊占5.05％。相较平原地区，如果不剔除该地区的山体与水域的面积，将无法体现该地区内各场景的真实网络覆盖情况。目前对网络覆盖问题的测试方式不够完善，存在对网络覆盖问题的测试的有效性和准确性较低的技术问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种网络覆盖问题识别方法、装置及系统，以克服对网络覆盖问题的测试的有效性和准确性较低的技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供一种网络覆盖问题识别方法，包括：获取互联网地图数据，所述互联网地图数据包括待处理图像；对所述待处理图像进行预处理；将预处理后的图像输入预先建立的神经网络，得到所述待处理图像中的地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息；将所述地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息和每个最小化路测MDT采样点的网络质量指标信息在栅格化的电子地图上拟合显示，以呈现网络覆盖问题识别结果。可选的，所述待处理图像包括卫星地图图像；所述对所述待处理图像进行预处理，包括：在所述卫星地图图像中确定预设数量个目标区域；对所述目标区域中的山体和水域进行标注；将标注完成的卫星地图图像切分成预设尺寸的图片；对切分之后的卫星地图图像进行基于灰度的均衡化处理。可选的，所述对切分之后的卫星地图图像进行基于灰度的均衡化处理，包括：对所述切分之后的卫星地图图像中除了标注位置之外的区域进行基于灰度的均衡化处理。可选的，所述对切分之后的卫星地图图像进行基于灰度的均衡化处理，包括：采用直方图均衡化处理的方式来对切分之后的卫星地图图像进行基于灰度的均衡化处理，或者，通过直接调节对比度和亮度指标的方式来对待处理图像进行基于灰度的均衡化处理。可选的，所述神经网络包括第一神经网络和第二神经网络；所述将预处理后的图像输入预先建立的神经网络，得到所述待处理图像中的地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息，包括：将所述预处理后的图像输入所述第一神经网络，所述第一神经网络用于提取所述预处理后的图像中的图像边界信息；将所述第一神经网络输出的图像边界信息输入所述第二神经网络，所述第二神经网络用于在所述图像边界信息中识别地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息。可选的，所述将所述地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息和每个最小化路测MDT采样点的网络质量指标信息在栅格化的电子地图上拟合显示，以呈现网络覆盖问题识别结果，包括：将所述地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息结合每个采样点对应的用于表征网络质量的参数信息进行拟合，并在电子地图上进行全局呈现；所述全局呈现的结果包括各个区域的网络覆盖信息；剔除山体和水域所占的区域，根据所述网络覆盖信息确定有效栅格比和良好栅格占比；根据所述有效栅格比和良好栅格占比，识别网络覆盖的问题位置。第二方面，本专利技术实施例提供一种网络覆盖问题识别装置，包括：数据获取模块，用于获取互联网地图数据，所述互联网地图数据包括待处理图像；数据处理模块，用于对所述待处理图像进行预处理；场景识别模块，用于将预处理后的图像输入预先建立的神经网络，得到所述待处理图像中的地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息；问题识别模块，用于将所述地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息和每个最小化路测MDT采样点的网络质量指标信息在栅格化的电子地图上拟合显示，以呈现网络覆盖问题识别结果。第三方面，本专利技术实施例提供一种网络覆盖问题识别系统，包括：互联网地图数据收集子系统，用于获取互联网地图数据，所述互联网地图数据包括待处理图像；图像预处理子系统，用于对所述待处理图像进行预处理；基于神经网络图像分割子系统，用于将预处理后的图像输入预先建立的神经网络，得到所述待处理图像中的地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息；网络覆盖呈现及评估子系统，用于将所述地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息和每个最小化路测MDT采样点的网络质量指标信息在栅格化的电子地图上拟合显示，以呈现网络覆盖问题识别结果。第四方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的网络覆盖问题识别方法。第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的网络覆盖问题识别方法。本专利技术实施例提供的网络覆盖问题识别方法、装置及系统，该方法通过获取互联网地图数据，所述互联网地图数据包括待处理图像；然后对所述待处理图像进行预处理；然后基于神经网络获取预处理图像中的地图兴趣点POI边界信息，山川、河流、湖泊等山体和水域的边界信息；最后将所述地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息和每个最小化路测MDT采样点的网络质量指标信息在栅格化的电子地图上拟合显示，从而得到网络覆盖问题识别结果，进而提高了网络覆盖问题识别的有效性和准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术一实施例提供的网络覆盖问题识别方法的流程示意图；图2为本专利技术另一实施例提供的网络覆盖问题识别方法的流程示意图；图3为本专利技术一实施例提供的区域边界提取示意图；图4为本专利技术另一实施例提供的区域边界提取示意图；图5为本专利技术一实施例提供的网络覆盖问题识别装置的结构示意图；图6为本专利技术一实施例提供的网络覆盖问题识别系统的结构示意图；图7为本专利技术实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网络覆盖问题识别方法，其特征在于，包括：/n获取互联网地图数据，所述互联网地图数据包括待处理图像；/n对所述待处理图像进行预处理；/n将预处理后的图像输入预先建立的神经网络，得到所述待处理图像中的地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息；/n将所述地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息和每个最小化路测MDT采样点的网络质量指标信息在栅格化的电子地图上拟合显示，以呈现网络覆盖问题识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种网络覆盖问题识别方法，其特征在于，包括：
获取互联网地图数据，所述互联网地图数据包括待处理图像；
对所述待处理图像进行预处理；
将预处理后的图像输入预先建立的神经网络，得到所述待处理图像中的地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息；
将所述地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息和每个最小化路测MDT采样点的网络质量指标信息在栅格化的电子地图上拟合显示，以呈现网络覆盖问题识别结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理图像包括卫星地图图像；所述对所述待处理图像进行预处理，包括：
在所述卫星地图图像中确定预设数量个目标区域；
对所述目标区域中的山体和水域进行标注；
将标注完成的卫星地图图像切分成预设尺寸的图片；
对切分之后的卫星地图图像进行基于灰度的均衡化处理。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对切分之后的卫星地图图像进行基于灰度的均衡化处理，包括：
对所述切分之后的卫星地图图像中除了标注位置之外的区域进行基于灰度的均衡化处理。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对切分之后的卫星地图图像进行基于灰度的均衡化处理，包括：
采用直方图均衡化处理的方式来对切分之后的卫星地图图像进行基于灰度的均衡化处理，或者，通过直接调节对比度和亮度指标的方式来对待处理图像进行基于灰度的均衡化处理。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述神经网络包括第一神经网络和第二神经网络；所述将预处理后的图像输入预先建立的神经网络，得到所述待处理图像中的地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息，包括：
将所述预处理后的图像输入所述第一神经网络，所述第一神经网络用于提取所述预处理后的图像中的图像边界信息；
将所述第一神经网络输出的图像边界信息输入所述第二神经网络，所述第二神经网络用于在所述图像边界信息中识别地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息。


6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述地图兴趣点POI边界信息、山体和水域的边界信息和每个最小化路测MDT采样点的网络质量指标信息在栅...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵伟，曾伟，许绍松，王科，陈乐，何国华，刘宏嘉，杨汉源，李巍，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11