基于实例分割网络的天线参数测量方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于实例分割网路的天线参数测量方法、装置及存储介质，包括获取天线图像信息；将所述天线图像信息输入到网络中进行特征提取，得到第一特征量；将所述第一特征量输入到双注意力机制模块，得到精确边界框；将所述第一特征量输入特征金字塔网络得到原型掩码图，将所述原型掩码图输入到PointRend模块，结合精确边界框和阈值过滤，得到平滑实例分割掩码图；对所述平滑实例分割掩码图进行数据拟合，得到天线参数，能够实现安全快速高精度的天线参数测量。

【技术实现步骤摘要】
基于实例分割网络的天线参数测量方法、装置及存储介质
本专利技术涉及天线倾角测量领域，特别涉及一种基于实例分割网络的天线参数测量方法、装置及存储介质。
技术介绍
天线下倾角就是信号塔上的天线与垂直方向的夹角，也成为天线机械下倾角。天线下倾角一般是由覆盖面积、地形、天线所在区域的站址分布情况、挂高，以及站间距并结合所在区域人口密度等无线传播环境综合分析后确定。随着城市人口密度、环境、社会发展需要优化网络等因素的变化，需要对天线下倾角进行及时的检测，确定是否需要调整。随着网络建设的逐步完善，天线下倾角在后期网络优化中可能需要进行优化调整。此时天线机械下倾角信息就显得尤为重要，获取天线下倾角信息对于网络优化人员而言往往比较困难，而传统的测量方法需要专业塔工上塔测量，既耗费人力又耗费时间，同时还难以保障安全。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种基于实例分割网络的天线参数测量方法，能够实现安全快速高精度的天线参数测量。本专利技术还提出一种应用上述基于实例分割网络的天本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于实例分割网络的天线参数测量方法，其特征在于，包括：/n获取天线图像信息；/n将所述天线图像信息输入到网络中进行特征提取，得到第一特征量；/n将所述第一特征量输入到双注意力机制模块，得到精确边界框；/n将所述第一特征量输入到特征金字塔网络得到原型掩码图；/n将所述原型掩码图输入到PointRend模块，结合所述精确边界框和阈值过滤，得到平滑实例分割掩码图；/n对所述平滑实例分割掩码图进行数据拟合，得到天线参数。/n

【技术特征摘要】
1.基于实例分割网络的天线参数测量方法，其特征在于，包括：
获取天线图像信息；
将所述天线图像信息输入到网络中进行特征提取，得到第一特征量；
将所述第一特征量输入到双注意力机制模块，得到精确边界框；
将所述第一特征量输入到特征金字塔网络得到原型掩码图；
将所述原型掩码图输入到PointRend模块，结合所述精确边界框和阈值过滤，得到平滑实例分割掩码图；
对所述平滑实例分割掩码图进行数据拟合，得到天线参数。


2.根据权利要求1所述的基于实例分割网络的天线参数测量方法，其特征在于，所述获取天线图像信息，包括：
控制摄像头进行拍摄，收集所述天线图像信息。


3.根据权利要求1所述的基于实例分割网络的天线参数测量方法，其特征在于，所述将所述天线图像信息输入到网络中进行特征提取，得到第一特征量，包括：通过迁移学习获取预训练模型的权重；
通过加载所述权重来训练网络；
将所述天线图像信息输入到所述网络进行特征提取，得到第一特征量。


4.根据权利要求1所述的基于实例分割网络的天线参数测量方法，其特征在于：
所述双注意力机制模块包括通道注意力机制模块和空间注意力机制模块。


5.根据权利要求4所述的基于实例分割网络的天线参数测量方法，其特征在于，所述将所述第一特征量输入到双注意力机制模块，得到精确边界框，包括：
将所述第一特征量输入到所述通道注意力模块中，得到中间特征量；
将所述中间特征量输入到所述空间注意力模块中，得到精确边界框。


6.根据权利要求1所述的基于实例分割网络的天线参数测量方法，其特征在于，所述将所述原型掩码图输入到PointRend模块，结合所述精确边界框和阈值过滤，得到平滑...

【专利技术属性】
技术研发人员：柯琪锐，周文略，翟懿奎，陈家聪，甘俊英，应自炉，曾军英，王天雷，徐颖，
申请(专利权)人：五邑大学，
类型：发明
国别省市：广东;44