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申请/专利权人:福建福诺移动通信技术有限公司
摘要:本发明涉及一种基站验收的方法及装置,其中,该方法根据获取的待验收基站的基站信息和场景确定规则确定待验收基站的待验收项目,基于待验收项目对待验收基站进行图像采集,将得到的待验收图像与待验收项目对应的设计数据进行自动化比对,当自动化比对结果有误时,待验收基站不合格,无误时,从述待验收图像中筛选出泛红色像素和泛蓝色像素对待验收图像进行电池组识别,如果存在电池组,则待验收基站合格,反之,不合格。由此,本发明将待验收图像与对应的设计数据进行自动化比对,无需人工到现场进行勘测验收,节约人力,且对自动化比对结果无误的待验收图像能进一步判断是否存在电池组,实现对待验收基站更细颗粒度的验收,提高基站验收质量。
主权项:1.一种基站验收的方法,其特征在于,包括:获取待验收基站的基站信息,根据场景确认规则和所述基站信息确认所述待验收基站的待验收项目,根据所述待验收项目对所述待验收基站进行图像采集,得到待验收图像;获取与所述待验收项目对应的设计数据,将所述待验收图像与所述设计数据进行自动化比对,得到自动化比对结果,当所述自动化比对结果为有误时,则所述待验收基站不合格,当所述自动化比对结果为无误时,根据预设的泛红像素规则和预设的泛蓝像素规则从所述待验收图像中筛选出泛红色像素和泛蓝色像素;根据所述泛红色像素和泛蓝色像素对所述待验收图像进行电池组识别,若所述待验收图像中存在电池组,则所述待验收基站合格,若不存在,则所述待验收基站不合格;所述待验收图像为RGB模式的待验收图像,所述根据预设的泛红像素规则和预设的泛蓝像素规则从所述待验收图像中筛选出泛红色像素和泛蓝色像素包括:从RGB模式的待验收图像中提取每一个像素点的RGB三基色值,得到每一个像素点对应的R值、G值和B值;将每一个像素点对应的R值、G值和B值转换为对应的Y值、U值和V值,转换公式如下:Y值=0.2990*R值+0.5870*G值+0.1140*B值U值=-0.1687*R值-0.3313*G值+0.5000*B值V值=0.5000*R值-0.4187*G值-0.0813*B值;根据预设的泛红像素规则和预设的泛蓝像素规则结合R值、G值、B值、Y值、U值和V值,从所述待验收图像中筛选出泛红色像素和泛蓝色像素,其中预设的泛红色规则为:所述V值在第一V值区间且所述R值在第一R值区间且所述G值在第一G值区间且所述B值在第一B值区间,预设的泛蓝色规则为:所述U值在第一U值区间且所述R值在第二R值区间且所述G值在第二G值区间且所述B值在第二B值区间;其中所述R值表示红色分量值,所述G值表示绿色分量值,所述B值表示蓝色分量值,所述Y值表示亮度分量值,所述U值表示蓝色投影,所述V值表示红色投影;所述第一V值区间为[56,85],所述第一R值区间为[130,255],所述第一G值区间为[0,110],所述第一B值区间为[0,100],所述第一U值区间为[38,60],所述第二R值区间为[0,100],所述第二G值区间为[0,150],所述第二B值区间为[60,255];所述根据所述泛红色像素和泛蓝色像素对所述待验收图像进行电池组识别,若所述待验收图像中存在电池组,则所述待验收基站合格,若不存在,则所述待验收基站不合格包括:根据所述泛红色像素和所述泛蓝色像素对所述待验收图像分别进行泛红色电极像素聚合和泛蓝色电极像素聚合,得到泛红色电极像素聚合集和泛蓝色电极像素聚合集,分别计算所述泛红色电极像素聚合集和泛蓝色电极像素聚合集的电极中心坐标和电极斜率,得到对应的泛红色电极中心坐标、泛红色电极斜率、泛蓝色电极中心坐标和泛蓝色电极斜率;基于所述泛红色电极斜率和所述泛蓝色电极斜率分别构建正极皮尔逊相关性模型和负极皮尔逊相关性模型,通过所述正极皮尔逊相关性模型对所述泛红色电极中心坐标去拟合得到正极皮尔逊相关系数,通过所述负极皮尔逊相关性模型对所述泛蓝色电极中心坐标去拟合得到负极皮尔逊相关系数;当所述正极皮尔逊相关系数和所述负极皮尔逊相关系数均超过第一相关阈值时,则所述待验收图像中存在电池组,所述待验收基站合格,反之,所述待验收图像中不存在电池组,所述待验收基站不合格;所述根据所述泛红色像素和所述泛蓝色像素对所述待验收图像分别进行泛红色电极像素聚合和泛蓝色电极像素聚合,得到泛红色电极像素聚合集和泛蓝色电极像素聚合集,分别计算所述泛红色电极像素聚合集和泛蓝色电极像素聚合集的电极中心坐标和电极斜率,得到对应的泛红色电极中心坐标、泛红色电极斜率、泛蓝色电极中心坐标和泛蓝色电极斜率包括:以所述待验收图像的左上角为原点,基于所述原点获取所述待验收图像中所有像素点的原始像素坐标,基于所有所述原始像素坐标得到所述泛红色像素中每一个像素点的第一像素坐标和泛蓝色像素中每一个像素点的第二像素坐标;对所有所述第一像素坐标的横坐标和纵坐标进行升序排序,得到第一横坐标和第一纵坐标,对所有所述第二像素坐标的横坐标和纵坐标进行升序排序,得到第二横坐标和第二纵坐标,获取所述第一纵坐标的所有非连续跳变区间和所有连续跳变区间,从第一纵坐标的所有非连续跳变区间中筛选出第一最大值,将所述第一最大值作为泛红色电极纵坐标像素尺寸,从第一纵坐标的所有连续跳变区间中筛选出第一横坐标的所有连续跳变区间,从第一横坐标的所有连续跳变区间筛选出第二最大值,将所述第二最大值作为泛红色电极横坐标像素尺寸;获取所述第二纵坐标的所有非连续跳变区间和所有连续跳变区间,从第二纵坐标的所有非连续跳变区间中筛选出第三最大值,将所述第三最大值作为泛蓝色电极纵坐标像素尺寸,从第二纵坐标的所有连续跳变区间中筛选出第二横坐标的所有连续跳变区间,从第二横坐标的所有连续跳变区间筛选出第四最大值,将所述第四最大值作为泛蓝色电极横坐标像素尺寸;根据所述泛红色电极纵坐标像素尺寸和泛红色电极横坐标像素尺寸对所述待验收图像进行泛红色电极像素聚合,得到泛红色电极像素聚合集,根据所述泛蓝色电极纵坐标像素尺寸和所述泛蓝色电极横坐标像素尺寸对所述待验收图像进行泛蓝色电极像素聚合,得到泛蓝色电极像素聚合集,分别计算所述泛红色电极像素聚合集和所述泛蓝色电极像素聚合集的电极中心坐标和电极斜率,得到对应的泛红色电极中心坐标、泛红色电极斜率、泛蓝色电极中心坐标和泛蓝色电极斜率;所述根据所述泛红色电极纵坐标像素尺寸和泛红色电极横坐标像素尺寸对所述待验收图像进行泛红色电极像素聚合,得到泛红色电极像素聚合集,根据所述泛蓝色电极纵坐标像素尺寸和所述泛蓝色电极横坐标像素尺寸对所述待验收图像进行泛蓝色电极像素聚合,得到泛蓝色电极像素聚合集,分别计算所述泛红色电极像素聚合集和所述泛蓝色电极像素聚合集的电极中心坐标和电极斜率,得到对应的泛红色电极中心坐标、泛红色电极斜率、泛蓝色电极中心坐标和泛蓝色电极斜率包括:在所述泛红色电极纵坐标像素尺寸内从所述第一纵坐标的首位开始依次计算当前第一纵坐标的前后第一纵坐标的纵差值,当所述纵差值超过第一纵阈值时,将超过第一纵阈值对应的当前第一纵坐标的后一位第一纵坐标作为当前聚合边界值,将当前循环的起点作为当前聚合起始值,根据所述当前聚合起始值和所述当前聚合边界值得到当前的泛红色电极像素聚合集,循环遍历直至所述第一纵坐标的末位,得到所有的泛红色电极像素聚合集;在所述泛蓝色电极纵坐标像素尺寸内从所述第二纵坐标的首位开始依次计算当前第二纵坐标的前后第二纵坐标的纵差值,当所述纵差值超过第二纵阈值时,将超过第二纵阈值对应的当前第二纵坐标的后一位第二纵坐标作为当前聚合边界值,将当前循环的起点作为当前聚合起始值,根据所述当前聚合起始值和所述当前聚合边界值得到当前的泛蓝色电极像素聚合集,循环遍历直至所述第二纵坐标的末位,得到所有的泛蓝色电极像素聚合集;在所述泛红色电极横坐标像素尺寸内从每一个所述泛红色电极像素聚合集中的第一横坐标的首位开始依次计算当前第一横坐标的前后第一横坐标的横差值,当所述横差值超过第一横阈值时,将超过第一横阈值对应的当前第一横坐标的后一位第一横坐标作为当前子聚合边界值,将当前循环的起点作为当前子聚合起始值,根据所述当前子聚合起始值和所述当前子聚合边界值得到当前的泛红色电极像素子集,循环遍历直至所述第一横坐标的末位,得到所有的泛红色电极像素聚合集对应的所有泛红色电极像素子集;在所述泛蓝色电极纵坐标像素尺寸内从每一个所述泛蓝色电极像素聚合集中的第二横坐标的首位开始依次计算当前第二横坐标的前后第二横坐标的横差值,当所述横差值超过第二横阈值时,将超过第二横阈值对应的当前第二横坐标的后一位第二横坐标作为当前子聚合边界值,将当前循环的起点作为当前子聚合起始值,根据所述当前子聚合起始值和所述当前子聚合边界值得到当前的泛蓝色电极像素子集,循环遍历直至所述第二横坐标的末位,得到所有的泛蓝色电极像素聚合集对应的所有泛蓝色电极像素子集;对每一个所述泛红色电极像素聚合集和对应的泛红色电极像素子集进行平均计算,得到对应的泛红色电极中心坐标,对每相邻两个所述泛红色电极中心坐标进行连线斜率计算,得到所有的泛红色电极斜率;对每一个所述泛蓝色电极像素聚合集和对应的泛蓝色电极像素子集进行平均计算,得到对应的泛蓝色电极中心坐标,对每相邻两个所述泛蓝色电极中心坐标进行连线斜率计算,得到所有的泛蓝色电极斜率。
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