CN107240146B - 业务指标显示的方法和设备 - Google Patents
业务指标显示的方法和设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107240146B CN107240146B CN201610176086.2A CN201610176086A CN107240146B CN 107240146 B CN107240146 B CN 107240146B CN 201610176086 A CN201610176086 A CN 201610176086A CN 107240146 B CN107240146 B CN 107240146B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- building
- polygon
- service index
- polygons
- service
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/14—Network analysis or design
- H04L41/145—Network analysis or design involving simulating, designing, planning or modelling of a network
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
- G06T15/04—Texture mapping
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
- G06T15/08—Volume rendering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/10—Constructive solid geometry [CSG] using solid primitives, e.g. cylinders, cubes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T19/003—Navigation within 3D models or images
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B17/00—Monitoring; Testing
- H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
- H04B17/309—Measuring or estimating channel quality parameters
- H04B17/318—Received signal strength
- H04B17/327—Received signal code power [RSCP]
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B17/00—Monitoring; Testing
- H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
- H04B17/391—Modelling the propagation channel
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/14—Network analysis or design
- H04L41/142—Network analysis or design using statistical or mathematical methods
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
- H04W16/22—Traffic simulation tools or models
- H04W16/225—Traffic simulation tools or models for indoor or short range network
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
- G06T2210/04—Architectural design, interior design
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2215/00—Indexing scheme for image rendering
- G06T2215/16—Using real world measurements to influence rendering
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Geometry (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Algebra (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Image Generation (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种业务指标显示的方法和设备,该方法包括:获取建筑物内的业务指标的测量值和建筑物的三维网格模型,该三维网格模型的外表面由多个多边形构成;根据该建筑物内的业务指标的测量值,确定该多个多边形中每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值;根据该每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值和图例,对该每个多边形进行渐变渲染,得到该建筑物内的业务指标的空间分布;显示该建筑物内的业务指标的空间分布。通过多边形将建筑物模型的表面进行更细的划分,并通过渐变渲染更真实的反应业务指标在空间位置上的分布,由此能够提高网络优化效率。
Description
技术领域
本发明实施例涉及通信领域,尤其涉及业务指标显示的方法和设备。
背景技术
网规网优业务中,需要通过可视化方式对无线网络中的各种业务数据进行直观呈现,以体现各类通信指标的空间分布情况,帮助无线网络优化师更消息地了解网络信息,进行问题区域和价值区域识别,提高网络优化效率。
当前的呈现主要以二维为主,将建筑楼层抽象为简单立体形状体,对形状体进行单色渲染,如图1所示,由此只能反映特定高度的平面业务状况,呈现粒度较粗,难以体现不同高度业务之间的相关性,无法真实反映业务指标的空间分布。
发明内容
本发明实施例提供了一种业务指标显示的方法和设备,能够精确反映建筑物不同部位的业务分布,提高网络优化效率。
第一方面,提供了一种业务指标显示的方法,包括:获取建筑物内的业务指标的测量值,该建筑物内的业务指标的测量值在三维空间中均匀分布;获取该建筑物的三维网格模型,该三维网格模型的外表面由多个多边形构成;根据该建筑物内的业务指标的测量值,确定该多个多边形中每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值;根据该每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值和图例,对该每个多边形进行渐变渲染,得到该建筑物内的业务指标的空间分布;显示该建筑物内的业务指标的空间分布。
其中,建筑物内的业务指标包括但不限于:接收信号码功率(Received SignalCode Power,简称为“RSCP”)、码片能量与噪声谱密度的比值(Ratio of Energy perModulating bit to the Noise Spectral Density,简称为“Ec/Eo”)和话务。图例指的是数值区间与颜色的对应关系。
因此,本发明实施例的业务指标显示的方法,根据建筑物的三维网格模型的外表面包括的多个多边形中每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值和图例,对每个多边形进行渐变渲染,得到建筑物内的业务指标的空间分布,多边形将建筑物模型的表面进行更细的划分,并通过渐变渲染更真实的反应业务指标在空间位置上的分布,提高网络优化效率。
结合第一方面,在第一方面的第一种可能的实现方式中,该获取该建筑物的三维网格模型,包括:获取该建筑物的平面二维矢量多边形;以该平面二维矢量多边形为基准,将该平面二维矢量多边形在竖直方向上进行拓展,形成三维空间内的K个平面矢量多边形,该K个平面矢量多边形中的第k个平面矢量多边形和第k+1个平面矢量多边形在竖直方向上相邻且高度差为第一预设值,k=1,2…K-1,K为大于1的正整数;对该K个平面矢量多边形中的每个平面矢量多边形的每条边进行插点处理,每条边上的相邻两个插入点之间的距离为第二预设值;以第k个平面矢量多边形的边界点、该第k个平面矢量多边形的边上的插入点、第k+1个平面矢量多边形的边界点和该第k+1个平面矢量多边形的边上的插入点为顶点,构建外立面多边形;以第K个平面矢量多边形的边界点、该第K个平面矢量多边形的边上的插入点和该建筑物内的业务指标的测量值在该第K个矢量多边形的表面上的映射点为顶点,构建顶面多边形。
其中,外立面多边形可以理解为空间的多边形,顶面多边形可以理解为平面的多边形。
也就是说,本发明实施例的业务指标的显示方法可以从2D矢量电子地图上获取建筑物的边界对应的二维平面矢量多边形,并结合建筑物高度值,以二维矢量多边形为基准,将该二维平面矢量多边形在高度方向上按照一定高度间隔进行拓展,形成三维空间建筑各高度层的边界多边形,之后通过对各高度层的边界多边形的边进行插点处理并逐层构建多边形的方式,构建建筑物的三维网格模型,并对构建的三维网格模型进行渲染呈现。由于2D矢量电子地图是常见且容易获得的,由此本发明实施例的业务指标的显示方法能够高效低成本的实现业务指标的显示。
结合第一方面的第一种可能的实现方式,在第一方面的第二种可能的实现方式中,该第一预设值为该建筑物内的业务指标的竖直方向上的测量精度;和/或,该第二预设值为该建筑物内的业务指标的水平方向上的测量精度。
由此,能够在保证业务指标显示的精确度的情况下,快速高效的实现业务指标的显示。
结合第一方面的第一种可能的实现方式,在第一方面的第三种可能的实现方式中,获取该建筑物的精细模型;根据该精细模型,获取该三维网格模型。
结合第一方面的第三种可能的实现方式,在第一方面的第四种可能的实现方式中,获取该精细模型的外表面包括的多个多边形;将该精细模型的外表面包括的多个多边形中边长大于第三预设值或面积大于第四预设值的多边形进行切分处理,得到切分处理后的多边形,该切分处理后的多边形的边长小于该第三预设值或面积小于该第四预设值。该切分处理后的多边形就构成了所述三维网格模型。
需要说明的是,建筑物的精细模型指的是通过点云技术处理或以建筑工程项目的相关信息数据为基础构建的能够真实反映建筑形态的三维模型,一般带有真实纹理。
也就是说,本发明实施例的业务指标显示的方法,可以以能够真实反映建筑物的真实形态的精细模型为基础,提出精细模型的外表面的多个多边形进行渐变渲染实现业务呈现,或者可以进一步对精细模型的外表面的多个多边形进行切分以满足精细化呈现的要求,由此能够更加真实的体现业务指标的实际空间分布。
并且,进一步的,精细模型表面自身带有实际纹理,此时,可以在精细模型已有纹理表面叠加进行业务呈现,以便于结合建筑物的实际纹理和形态进行问题分析,将业务情况直观对应到实际楼层。
结合第一方面及其上述实现方式,在第一方面的第五种可能的实现方式中,该获取建筑物内的业务指标的测量值,包括:通过无线网络立体定位技术,测量该建筑物内的业务指标。
结合第一方面及其上述实现方式,在第一方面的第六种可能的实现方式中,该根据该建筑物内的业务指标的测量值,确定该多个多边形中每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值,包括:根据该建筑物内的业务指标的测量值和反距离权重算法,确定该每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值。
结合第一方面及其上述实现方式,在第一方面的第七种可能的实现方式中,该多边形为三角形。
结合第一方面及其上述实现方式,在第一方面的第八种可能的实现方式中,该方法还包括:对该建筑物内的业务指标的测量值进行高度统计;将该业务指标的测量值中在同一高度的测量值插值为栅格图像;根据该图例对该栅格图像进行渐变渲染,得到每一高度对应的业务指标的分布;显示该每一高度对应的业务指标的分布。
基于上述技术特征,本发明实施例的业务指标显示的方法,能够实现建筑物楼面室内业务指标的显示,能够提供多种业务指标查看方式。
第二方面,提供了一种业务指标显示的设备,用于执行上述第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法。具体地,该设备包括用于执行上述第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法的单元。
第三方面,提供了一种业务指标显示的设备,包括存储器和处理器,该存储器用于存储指令,该处理器用于执行存储器存储的指令,并且当处理器执行该存储器存储的指令时,使得该设备执行第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法。
第四方面,提供了一种计算机可读介质,用于存储计算机程序,该计算机程序包括用于执行第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法的指令。
综上,本发明实施例的业务指标显示的方法、装置、设备和计算机可读介质,根据建筑物的三维网格模型的外表面包括的多个多边形中每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值和图例,对每个多边形进行渐变渲染,得到建筑物内的业务指标的空间分布,多边形将建筑物模型的表面进行更细的划分,并通过渐变渲染更真实的反应业务指标在空间位置上的分布,提高网络优化效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,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是现有技术中的业务指标显示的效果图;
图2是根据本发明实施例的业务指标显示的方法的示意性流程图;
图3是根据本发明实施例的以2D矢量电子地图为基础的业务指标显示的方法的示意性流程图;
图4是图3所示的业务指标显示的方法中数据筛选的示意图;
图5是图3所示的业务指标显示的方法中构建建筑物的立体形状体的示意图;
图6是根据图3所示的业务指标显示的方法对建筑物的立体形状体进行渲染的效果图;
图7是根据本发明实施例的以建筑物的精细模型为基础的业务指标显示的方法的示意性流程图;
图8是图7所示的业务指标显示的方法中提取精细模型的网格信息的示意图;
图9是图7所示的业务指标显示的方法中对提取到的网格进行切分的示意图;
图10是根据图7所示的业务指标显示的方法对建筑物的精细模型进行渲染的效果图;
图11是根据图7所示的业务指标显示方法对建筑物的带有纹理精细模型进行渲染的效果图;
图12是根据本发明图3或图7所述的业务指标的显示方法对待评估区域的建筑物模型进行渲染的效果图;
图13是根据本发明实施例的业务指标显示的方法的示意性流程图;
图14是图13所示的业务指标显示的方法中对数据进行分层组织的示意图;
图15是对图14中分层的业务指标的测量值进行插值处理后的栅格图像;
图16是对室内的业务指标进行抽取查看的效果图;
图17是根据本发明另一实施例的业务指标显示的方法的示意性流程图;
图18是根据本发明实施例的业务指标显示的设备的示意性框图;
图19是根据本发明另一实施例的业务指标显示的设备的示意性框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例的业务指标显示的方法,不仅适用于无线通信领域业务指标的呈现,还可以应用于例如地磁场、热力、声场等指标的呈现。
图2示出了根据本发明实施例的业务指标显示的方法100的示意性流程图。如图2所示,该方法100包括:
S110,获取建筑物内的业务指标的测量值和该建筑物的三维网格模型,该三维网格模型的外表面由多个多边形构成;
S120,根据该建筑物内的业务指标的测量值,确定该多个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值;
S130,根据该每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值和图例,对该每个多边形进行渐变渲染,得到该建筑物内的业务指标的空间分布;
S140,显示该建筑物内的业务指标的空间分布。
因此,本发明实施例的业务指标显示的方法,根据建筑物的三维网格模型的外表面包括的多个多边形中每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值和图例,对每个多边形进行渐变渲染,得到建筑物内的业务指标的空间分布,多边形将建筑物模型的表面进行更细的划分,并通过渐变渲染更真实的反应业务指标在空间位置上的分布,网络优化效率。
可选地,在S110中,建筑物内的业务指标可以为接收信号码功率(ReceivedSignal Code Power,简称为“RSCP”)、码片能量与噪声谱密度的比值(Ratio of Energyper Modulating bit to the Noise Spectral Density,简称为“Ec/Eo”)、话务等。可以通过无线网络立体定位技术,测量建筑物内的业务指标,业务指标的测量值反映了所处空间栅格单元的业务统计情况。业务指标的测量精度可以从水平和竖直两个尺度进行描述。
在本发明实施例中,可以以2D矢量电子地图为基础,结合业务指标的测量数据实现对建筑物内的业务指标的呈现,具体如图3所示,如图3所示,方法200包括:
S201,获取数据源;
获取到的数据源主要包括含有高度信息的2D建筑矢量数据,以及无线网络立体定位测量数据。
S202,根据获取到的数据源,确定建筑物内的业务指标的测量值和建筑物的立体形状体;
具体来说,在通过无线网络立体定位技术对业务指标进行测量时,通常会对整个区域内的建筑物内的业务指标一起进行测量,因此如果要对一个建筑物内的业务指标进行呈现,需要先从业务指标的测量数据中筛选出该建筑物内的业务指标的测量数据。一般而言,如图4所示,可以通过建筑物边界对应的多边形对业务指标的测量数据进行筛选,图4中底部为用于筛选的多边形,上方为筛选出的多边形范围内的业务指标的测量数据,图中借用虚拟的空间平面突显不同高度测量数据的分布特征。在进行数据筛选的过程中还可以对测量数据进行高度统计,将测量数据划分到对应高度层。
通过对整个区域内的建筑物内的业务指标的测量数据进行筛选,可以提高单栋建筑的业务指标的测量值的匹配效率,同时降低无关数据对匹配造成的干扰。并且对业务指标的测量数据进行高度统计的结果可以作为确定建筑物的立体形状体时楼层的划分依据。
在构建建筑物的立体形状体时,首先选取建筑物的边界对应的平面二维矢量多边形,并将该平面二维矢量多边形拓展到在竖直方向上均匀间隔的不同高度上,这个均匀间隔可以是人为设置的数值,优选地,这个均匀间隔为业务指标在竖直方向上的测量精度,也就是对测量数据进行高度统计时划分出来的高度层之间的间隔,例如,若高度统计结果中3米、6米、9米存在测量数据,则这个均匀间隔为3米,也就是说分别在3米、6米、9米的高度上构建高度层。
之后,对不同高度上的平面二维矢量多边形的边进行插点,相邻两个插入点的距离可以是认为设定的合适数值,优选地,相邻两个插入点的距离可以为小于或等于业务指标的水平方向的测量精度的任意值,例如,若水平方向的测量精度为5米,则以5米为门限距离进行插值。随后选取高度上相邻的两层的平面二维矢量多边形的边界点和边上的插入点为顶点构建外立面多边形,由多边形构成立体形状体的外表面,对于立体形状体的顶部,以顶层的平面矢量多边形的边界点、边上的插入点和映射到顶层的测量值点(例如,若建筑物的高度为10米,则将高度值接近10米高度的测量值点投影到10米的高度层对应的二维平面矢量多边形的表面)为顶点构建顶面多边形,进而完成整栋建筑物的立体形状体的构建,如图5所示。
可选地,在构建建筑物的立体形状体时,可以采用自低高度到高高度的方向构建,也可以采用自高高度到低高度的方向构建,本发明对此不作限定。
S203,按业务特性匹配立体定位测量数据;
具体来说,计算构建的立体形状体的表面包括的多个多边形的顶点对应位置处的业务指标的测量值,可选地,可以采用反距离权重法计算多边形顶点对应的位置的业务指标的测量值,具体地,可以搜索多边形顶点P在水平一定半径范围内的所有测量点pi,按照公式1计算每个测量点的权重:
采用反距离权重法计算多边形网格顶点对应位置的业务指标的测量值,能够充分反映空间连续分布的值变化特征,但本发明并不限于此。
S204,匹配图例,进行建筑物的立体形状体外表面渐变渲染。
根据图例和计算得出的多边形的顶点的测量值,对多边形进行渐变渲染,进而完成整栋建筑物立体形状体的渲染,最后渲染结果如图6所示。
在本发明实施例中,可以以建筑物的精细模型为基础,结合业务指标的测量数据实现对建筑物内的业务指标的呈现,具体如图7所示,图7中以多边形为三角形为例进行描述,仅仅是为了描述方便,而不对保护范围构成限定。如图7所示,方法300包括:
S301,获取数据源;
获取到的数据源主要包括建筑物的精细模型,以及无线网络立体定位测量数据。
S302,根据精细模型,获取三维网格模型;
具体来说,可以直接对精细模型进行解析,提取精细模型的网格信息,得到精细模型的外表面包括的多个三角形,具体如图8所示,
S303,根据获取到的数据源,确定建筑物内的业务指标的测量值;
S304,匹配业务指标的测量值;
S305,匹配图例,进行精细模型外表面渐变渲染。
S303~S305中的具体做法与S202~S204中的相关描述一致,为了避免重复,在此不再描述。
可选地,在S302中,可以对获取到的多个三角形进行切分。具体来说,将精细模型的外表面包括的多个多边形中边长大于第三预设值或面积大于第四预设值的多边形进行切分处理,得到切分处理后的多边形,切分处理后的多边形的边长小于第三预设值或面积小于第四预设值。其中,第三预设值和第四预设值可以为认为设置的任意合适的数值,取决于对业务指标呈现的精确度的要求,本发明对此不作限定。
以多边形为三角形为例,如果直接提取出的三角形的边长或者面积大于预设门限,则将三角形进行切分,可以按照图9所示的方法进行,依据业务测量数据的统计结果,以业务数据所在高度层为截面对立面三角形截断,以预设边长值或预设面积值为门限将每层的三角形进一步切分为更小的结构单元。
S305中对精细模型外表面的渐变渲染结果如图10所示,并且进一步的,如果精细模型自身带有实际纹理,如图11所示,可以在其已有纹理表面叠加进行业务指标呈现,由此便于结合建筑物的实际纹理和形态进行问题分析,将业务情况直观对应到实际楼层。
按照图6和/或图7所示的方法对待评估区域内的所有建筑物的模型进行渲染,得到整个待评估区域范围内的业务指标的空间分布,具体的业务指标的显示效果如图12所示。
图13示出了根据本发明实施例的室内业务指标显示的方法的示意性流程图,图13中以待评估区域范围为例进行说明,待评估区域范围内包括多栋建筑物,如图13所示,方法400包括:
S401,获取数据源;
S401中获取数据源与S201中获取的数据源相同,为了避免重复,在此不再重复。
S402,按高度对待评估区域范围内的立体定位业务测量数据分层进行组织;
也就是说,依据立体定位业务测量数据的高度值,将测量数据划分到不同高度层,具体如图14所示。
S403,将分层的测量值插值为栅格图像;
具体采用的插值方法采用前文中描述的计算多边形的顶点对应的位置处的业务指标的测量值的方法相同,进行栅格渲染的图例与前文中对多边形进行渲染的图例一致,渲染结果如图15所示,由此能够保证内外呈现效果的吻合。
S404,根据建筑轮廓裁剪对应高度的栅格图像,得到该高度层的室内业务分布平面图。
可选地,如图16所示,还可以选取待评估区域范围内的热点建筑,抽取查看特定高度层楼面业务分布情况,进行楼面指标统计。或者选取同一建筑物,同时抽取不同高度楼面业务进行对比查看,或者可以进行同高度或同楼层不同建筑楼面进行业务指标分布的对比分析。
根据方法400的技术方案,能够实现室内业务指标的呈现和分析,由此能够实现单楼层抽取和多楼层对比的交互查看业务指标的分布的方式。
在本发明实施例中,可选地,可以将方法200描述的业务指标显示的方法称为立体形状体渐变显示方法,将方法300描述的业务指标显示的方法称为精细模型渐变显示,将方法400描述的业务指标显示的方法称为室内业务指标显示方法,在此基础上本发明实施例还提供了一种交互性强的业务指标参看方法500,如图17所示,该方法500包括:
S501,获取数据源;
数据源包括地理信息系统(Geographic Information System,简称为“GIS”)地图数据和业务指标的测量数据,该GIS地图数据包括上文中描述的2D建筑矢量数据和建筑物的精细模型,该业务指标的测量数据可以通过无线网络立体定位方式获得。
S502,业务指标显示方法选择;
具体地,可以选取立体形状体渐变显示、精细模型渐变显示和室内业务指标显示的至少一种显示方法,每一种显示方法的具体实现与上文中的描述一致,为了避免重复,在此不再赘述。
S503,立体网络评估;
根据显示的结果,通过室内外结合,得出业务指标在空间的分布,由此能够辅助网规网优技术人员进行全方位的立体网络评估,例如热点区域和价值区域分析,TopN热点建筑和TopN热点楼层筛选等。
以上结合图2至图17详细描述了根据本发明实施例的业务指标显示的方法,下面将结合图18详细描述根据本发明实施例的业务指标显示的设备。如图18所示,业务指标显示的设备10包括:
数据获取单元11,用于获取建筑物内的业务指标的测量值,该建筑物内的业务指标的测量值在三维空间中均匀分布;
该数据获取单元11,还用于获取该建筑物的三维网格模型,该三维网格模型的外表面由多个多边形构成;
数据处理单元12,用于根据该建筑物内的业务指标的测量值,确定该多个多边形中每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值;
该数据处理单元11,还用于根据该每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值和图例,对该每个多边形进行渐变渲染,得到该建筑物内的业务指标的空间分布;
显示单元13,用于显示该建筑物内的业务指标的空间分布。
因此,根据本发明实施例的业务指标显示的设备,根据建筑物的三维网格模型的外表面包括的多个多边形中每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值和图例,对每个多边形进行渐变渲染,得到建筑物内的业务指标的空间分布,多边形将建筑物模型的表面进行更细的划分,并且通过渐变渲染能更真实的反应业务指标在空间位置上的分布,提高网络优化效率。
在本发明实施例中,可选地,该数据获取单元11具体用于:获取该建筑物的平面二维矢量多边形;
其中,该数据处理单元12还用于:
以该平面二维矢量多边形为基准,将该平面二维矢量多边形在竖直方向上进行拓展,形成三维空间内的K个平面矢量多边形,该K个平面矢量多边形中的第k个平面矢量多边形和第k+1个平面矢量多边形在竖直方向上相邻且高度差为第一预设值,k=1,2…K-1,K为大于1的正整数;
对该K个平面矢量多边形中的每个平面矢量多边形的每条边进行插点处理,每条边上的相邻两个插入点之间的距离为第二预设值;
以第k个平面矢量多边形的边界点、该第k个平面矢量多边形的边上的插入点、第k+1个平面矢量多边形的边界点、该第k+1个平面矢量多边形的边上的插入点为顶点,构建外立面多边形;
以第K个平面矢量多边形的边界点、该第K个平面矢量多边形的边上的插入点和该建筑物内的业务指标的测量值在该第K个矢量多边形的表面上的映射点为顶点,构建顶面多边形。
在本发明实施例中,可选地,该第一预设值为该建筑物内的业务指标的竖直方向上的测量精度;和/或,该第二预设值为该建筑物内的业务指标的水平方向上的测量精度。
在本发明实施例中,可选地,该数据获取单元11还用于:获取该建筑物的精细模型;根据该精细模型,获取该三维网格模型。
在本发明实施例中,可选地,该数据获取单元11具体用于:获取该精细模型的外表面包括的多个多边形;
其中,该数据处理单元12还用于:将该精细模型的外表面包括的多个多边形中边长大于第三预设值或面积大于第四预设值的多边形进行切分处理,得到切分处理后的多边形,该切分处理后的多边形的边长小于该第三预设值或面积小于该第四预设值。
在本发明实施例中,可选地,该数据获取单元12具体用于:通过无线网络立体定位技术,测量该建筑物内的业务指标。
在本发明实施例中,可选地,该数据处理单元12具体用于:根据该建筑物内的业务指标的测量值和反距离权重算法,确定该每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值。
在本发明实施例中,可选地,该多边形为三角形。
在本发明实施例中,可选地,该数据处理单元12还用于:对该建筑物内的业务指标的测量值进行高度统计;将该业务指标的测量值中同一高度的测量值插值为栅格图像;根据该图例对该栅格图像进行渐变渲染,得到每一高度对应的业务指标的分布;
其中,该显示单元13还用于:显示该每一高度对应的业务指标的分布。
应理解,这里的设备10以功能单元的形式体现。这里的术语“单元”可以指应用特有集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称为“ASIC”)、电子电路、用于执行一个或多个软件或固件程序的处理器(例如共享处理器、专有处理器或组处理器等)和存储器、合并逻辑电路和/或其它支持所描述的功能的合适组件。在一个可选例子中,本领域技术人员可以理解,设备10可以用于执行上述方法实施例中方法100~方法500中的各个流程和/或步骤,为避免重复,在此不再赘述。
图19示出了根据本发明再一实施例的业务指标显示的设备100,该设备100包括处理器101、存储器102和总线系统103,该处理器1011和该存储器102通过总线系统103相连,该存储器102用于存储指令,该处理器101用于执行该存储器102存储的指令,使得该设备100执行以上方法100~方法500中的设备所执行的步骤。示例的,
处理器101,用于获取建筑物内的业务指标的测量值,该建筑物内的业务指标的测量值在三维空间中均匀分布;
该处理器101,还用于获取该建筑物的三维网格模型,该三维网格模型的外表面由多个多边形构成;
该处理器101,还用于根据该建筑物内的业务指标的测量值,确定该多个多边形中每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值;
该处理器101,还用于根据该每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值和图例,对该每个多边形进行渐变渲染,得到该建筑物内的业务指标的空间分布;
该处理器101,还用于显示该建筑物内的业务指标的空间分布。
本发明实施例的业务指标显示的设备,根据建筑物的三维网格模型的外表面包括的多个多边形中每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值和图例,对每个多边形进行渐变渲染,得到建筑物内的业务指标的空间分布,多边形将建筑物模型的表面进行更细的划分,并且通过渐变渲染能更真实的反应业务指标在空间位置上的分布,提高网络优化效率。
应理解,在本发明实施例中,可选的,该处理器101可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit,简称CPU),该处理器101还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processing,简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit,简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
可选的,该处理器101也可以为专用处理器,该专用处理器可以包括基带处理芯片、射频处理芯片等中的至少一个。进一步地,该专用处理器还可以包括具有基站其他专用处理功能的芯片。
该存储器102可以包括只读存储器和随机存取存储器,并向处理器101提供指令和数据。存储器102的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如,存储器102还可以存储设备类型的信息。
该总线系统103除包括数据总线之外,还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见,在图中将各种总线都标为总线系统103。
在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器101中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成,或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器102,处理器101读取存储器102中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复,这里不再详细描述。
可选地,作为一个实施例,该处理器101具体用于:获取该建筑物的平面二维矢量多边形;以该平面二维矢量多边形为基准,将该平面二维矢量多边形在竖直方向上进行拓展,形成三维空间内的K个平面矢量多边形,该K个平面矢量多边形中的第k个平面矢量多边形和第k+1个平面矢量多边形在竖直方向上相邻且高度差为第一预设值,k=1,2…K-1,K为大于1的正整数;对该K个平面矢量多边形中的每个平面矢量多边形的每条边进行插点处理,每条边上的相邻两个插入点之间的距离为第二预设值;以第k个平面矢量多边形的边界点、该第k个平面矢量多边形的边上的插入点、第k+1个平面矢量多边形的边界点和该第k+1个平面矢量多边形的边上的插入点为顶点,构建外立面多边形;以第K个平面矢量多边形的边界点、该第K个平面矢量多边形的边上的插入点和该建筑物内的业务指标在该第K个矢量多边形的表面上的映射点为顶点,构建顶面多边形。
可选地,作为一个实施例,该第一预设值为该建筑物内的业务指标的竖直方向上的测量精度;和/或,该第二预设值为该建筑物内的业务指标的水平方向上的测量精度。
可选地,作为一个实施例,该处理器101还用于:获取该建筑物的精细模型;根据该精细模型,获取该三维网格模型。
可选地,作为一个实施例,该处理器101具体用于:获取该精细模型的外表面包括的多个多边形;将该精细模型的外表面包括的多个多边形中边长大于第三预设值或面积大于第四预设值的多边形进行切分处理,得到切分处理后的多边形,该切分处理后的多边形的边长小于该第三预设值或面积小于该第四预设值。
可选地,作为一个实施例,该处理器101具体用于:通过无线网络立体定位技术,测量该建筑物内的业务指标。
可选地,作为一个实施例,该处理器101具体用于:根据该建筑物内的业务指标的测量值和反距离权重算法,确定该每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值。
可选地,作为一个实施例,该多边形为三角形。
可选地,作为一个实施例,该处理器101还用于:对该建筑物内的业务指标的测量值进行高度统计;将该业务指标的测量值中同一高度的测量值插值为栅格图像;根据该图例对该栅格图像进行渐变渲染,得到每一高度对应的业务指标的分布;显示该每一高度对应的业务指标的分布。
应理解,根据本发明实施例的设备100可对应于根据本发明实施例的设备10,并且设备100中的各个模块的上述和其他操作和/或功能分别为了实现方法100~方法500的相应流程,为了简洁,在此不再赘述。
本发明实施例的业务指标显示的设备,根据建筑物的三维网格模型的外表面包括的多个多边形中每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值和图例,对每个多边形进行渐变渲染,得到建筑物内的业务指标的空间分布,多边形将建筑物模型的表面进行更细的划分,并且通过渐变渲染能更真实的反应业务指标在空间位置上的分布,提高网络优化效率。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统、装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,简称为“ROM”)、随机存取存储器(Random Access Memory,简称为“RAM”)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (19)
1.一种业务指标显示的方法,其特征在于,包括:
获取建筑物内的业务指标的测量值,所述建筑物内的业务指标的测量值在三维空间中均匀分布,所述建筑物内的业务指标包括接收信号码功率、和码片能量与噪声谱密度的比值中的至少一种;
获取所述建筑物的三维网格模型,所述三维网格模型的外表面由多个多边形构成;
根据所述建筑物内的业务指标的测量值,确定所述多个多边形中每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值;
根据所述每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值和图例,对所述每个多边形进行渐变渲染,得到所述建筑物内的业务指标的空间分布;
显示所述建筑物内的业务指标的空间分布。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述建筑物的三维网格模型,包括:
获取所述建筑物的平面二维矢量多边形;
以所述平面二维矢量多边形为基准,将所述平面二维矢量多边形在竖直方向上进行拓展,形成三维空间内的K个平面矢量多边形,所述K个平面矢量多边形中的第k个平面矢量多边形和第k+1个平面矢量多边形在竖直方向上相邻且高度差为第一预设值,k=1,2…K-1,K为大于1的正整数;
对所述K个平面矢量多边形中的每个平面矢量多边形的每条边进行插点处理,每条边上的相邻两个插入点之间的距离为第二预设值;
以第k个平面矢量多边形的边界点、所述第k个平面矢量多边形的边上的插入点、第k+1个平面矢量多边形的边界点和所述第k+1个平面矢量多边形的边上的插入点为顶点,构建外立面多边形;
以第K个平面矢量多边形的边界点、所述第K个平面矢量多边形的边上的插入点和所述建筑物内的业务指标的测量值对应的测量点在所述第K个平面矢量多边形的表面上的映射点为顶点,构建顶面多边形。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述第一预设值为所述建筑物内的业务指标的竖直方向上的测量精度;所述第二预设值为所述建筑物内的业务指标的水平方向上的测量精度。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述建筑物的三维网格模型,包括:
获取所述建筑物的精细模型;
根据所述精细模型,获取所述三维网格模型。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述精细模型,获取所述三维网格模型,包括:
获取所述精细模型的外表面包括的多个多边形;
将所述精细模型的外表面包括的多个多边形中边长大于第三预设值或面积大于第四预设值的多边形进行切分处理,得到切分处理后的多边形,所述切分处理后的多边形的边长小于所述第三预设值或面积小于所述第四预设值。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其特征在于,所述获取建筑物内的业务指标的测量值,包括:
通过无线网络立体定位技术,测量所述建筑物内的业务指标。
7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述建筑物内的业务指标的测量值,确定所述多个多边形中每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值,包括:
根据所述建筑物内的业务指标的测量值和反距离权重算法,确定所述每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值。
8.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其特征在于,所述多边形为三角形。
9.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所述建筑物内的业务指标的测量值进行高度统计;
将所述业务指标的测量值中在同一高度的测量值插值为栅格图像;
根据所述图例对所述栅格图像进行渐变渲染,得到每一高度对应的业务指标的分布;
显示所述每一高度对应的业务指标的分布。
10.一种业务指标显示的设备,其特征在于,包括:
数据获取单元,用于获取建筑物内的业务指标的测量值,所述建筑物内的业务指标的测量值在三维空间中均匀分布,所述建筑物内的业务指标包括接收信号码功率、和码片能量与噪声谱密度的比值中的至少一种;
所述数据获取单元,还用于获取所述建筑物的三维网格模型,所述三维网格模型的外表面由多个多边形构成;
数据处理单元,用于根据所述建筑物内的业务指标的测量值,确定所述多个多边形中每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值;
所述数据处理单元,还用于根据所述每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值和图例,对所述每个多边形进行渐变渲染,得到所述建筑物内的业务指标的空间分布;
显示单元,用于显示所述建筑物内的业务指标的空间分布。
11.根据权利要求10所述的设备,其特征在于,所述数据获取单元具体用于:
获取所述建筑物的平面二维矢量多边形;
其中,所述数据处理单元还用于:
以所述平面二维矢量多边形为基准,将所述平面二维矢量多边形在竖直方向上进行拓展,形成三维空间内的K个平面矢量多边形,所述K个平面矢量多边形中的第k个平面矢量多边形和第k+1个平面矢量多边形在竖直方向上相邻且高度差为第一预设值,k=1,2…K-1,K为大于1的正整数;
对所述K个平面矢量多边形中的每个平面矢量多边形的每条边进行插点处理,每条边上的相邻两个插入点之间的距离为第二预设值;
以第k个平面矢量多边形的边界点、所述第k个平面矢量多边形的边上的插入点、第k+1个平面矢量多边形的边界点和所述第k+1个平面矢量多边形的边上的插入点为顶点,构建外立面多边形;
以第K个平面矢量多边形的边界点、所述第K个平面矢量多边形的边上的插入点和所述建筑物内的业务指标的测量值对应的测量点在所述第K个平面矢量多边形的表面上的映射点为顶点,构建顶面多边形。
12.根据权利要求11所述的设备,其特征在于,所述第一预设值为所述建筑物内的业务指标的竖直方向上的测量精度;所述第二预设值为所述建筑物内的业务指标的水平方向上的测量精度。
13.根据权利要求10所述的设备,其特征在于,所述数据获取单元还用于:
获取所述建筑物的精细模型;
根据所述精细模型,获取所述三维网格模型。
14.根据权利要求13所述的设备,其特征在于,所述数据获取单元具体用于:获取所述精细模型的外表面包括的多个多边形;
其中,所述数据处理单元还用于:
将所述精细模型的外表面包括的多个多边形中边长大于第三预设值或面积大于第四预设值的多边形进行切分处理,得到切分处理后的多边形,所述切分处理后的多边形的边长小于所述第三预设值或面积小于所述第四预设值。
15.根据权利要求10至14中任一项所述的设备,其特征在于,所述数据获取单元具体用于:
通过无线网络立体定位技术,测量所述建筑物内的业务指标。
16.根据权利要求10至14中任一项所述的设备,其特征在于,所述数据处理单元具体用于:
根据所述建筑物内的业务指标的测量值和反距离权重算法,确定所述每个多边形的顶点位置对应的业务指标的测量值。
17.根据权利要求10至14中任一项所述的设备,其特征在于,所述多边形为三角形。
18.根据权利要求10至14中任一项所述的设备,其特征在于,所述数据处理单元还用于:
对所述建筑物内的业务指标的测量值进行高度统计;
将所述业务指标的测量值中同一高度的测量值插值为栅格图像;
根据所述图例对所述栅格图像进行渐变渲染,得到每一高度对应的业务指标的分布;
其中,所述显示单元还用于:
显示所述每一高度对应的业务指标的分布。
19.一种业务指标显示的设备,其特征在于,包括:存储器和处理器,所述存储器用于存储指令,所述处理器用于执行所述存储器存储的指令,当所述处理器执行所述存储器存储的指令时,使得所述设备执行权利要求1至9中任一项中所述的方法。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610176086.2A CN107240146B (zh) | 2016-03-24 | 2016-03-24 | 业务指标显示的方法和设备 |
KR1020187030105A KR102145158B1 (ko) | 2016-03-24 | 2017-03-23 | 서비스 지표 디스플레이 방법 및 디바이스 |
PCT/CN2017/077782 WO2017162181A1 (zh) | 2016-03-24 | 2017-03-23 | 业务指标显示的方法和设备 |
US16/138,482 US10742518B2 (en) | 2016-03-24 | 2018-09-21 | Service indicator display method and device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610176086.2A CN107240146B (zh) | 2016-03-24 | 2016-03-24 | 业务指标显示的方法和设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107240146A CN107240146A (zh) | 2017-10-10 |
CN107240146B true CN107240146B (zh) | 2020-03-20 |
Family
ID=59899273
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610176086.2A Active CN107240146B (zh) | 2016-03-24 | 2016-03-24 | 业务指标显示的方法和设备 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10742518B2 (zh) |
KR (1) | KR102145158B1 (zh) |
CN (1) | CN107240146B (zh) |
WO (1) | WO2017162181A1 (zh) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110349267B (zh) * | 2019-06-06 | 2023-03-14 | 创新先进技术有限公司 | 三维热度模型的构建方法以及装置 |
CN111192366B (zh) * | 2019-12-30 | 2023-04-07 | 重庆市勘测院 | 用于建筑高度三维控制的方法及装置、服务器 |
CN111177837B (zh) * | 2019-12-30 | 2023-08-22 | 北京禹数技术有限公司 | 基于三维建筑模型的数据处理方法、装置和电子设备 |
CN112687003A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-04-20 | 青岛海信网络科技股份有限公司 | 一种建筑物模型的单体化方法及装置 |
EP4393182A1 (en) * | 2021-08-26 | 2024-07-03 | Ookla LLC | Three-dimensional indoor wireless service assessment and visualization |
US12114238B2 (en) * | 2021-11-29 | 2024-10-08 | Here Global B.V. | Indoor localization based on detection of building-perimeter features |
CN115600307B (zh) * | 2022-12-01 | 2023-03-10 | 北京飞渡科技有限公司 | 一种从城市场景的Mesh模型中生成单体化建筑的方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101364310A (zh) * | 2007-08-07 | 2009-02-11 | 北京灵图软件技术有限公司 | 一种三维模型图形的生成方法和装置 |
CN101820646A (zh) * | 2009-02-27 | 2010-09-01 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种提高高速下行分组接入业务吞吐量的方法和装置 |
CN103927424A (zh) * | 2014-05-05 | 2014-07-16 | 曾志明 | 利用体网格简化建筑三维模型结构的方法 |
CN104768175A (zh) * | 2015-04-02 | 2015-07-08 | 广州杰赛科技股份有限公司 | 一种区域网络覆盖检测方法及系统 |
CN104766302A (zh) * | 2015-02-05 | 2015-07-08 | 武汉大势智慧科技有限公司 | 一种利用无人机图像优化激光扫描点云数据的方法及系统 |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5036635A (en) * | 1989-03-06 | 1991-08-06 | Haresh Lalvani | Building system using saddle zonogons and saddle zonohedra |
JP2002044034A (ja) * | 2000-07-27 | 2002-02-08 | Mitsubishi Electric Corp | 電波伝搬シミュレータ |
US8355680B2 (en) | 2007-12-10 | 2013-01-15 | Nec Corporation | Radio wave propagation analysis result display system |
US8170840B2 (en) * | 2008-10-31 | 2012-05-01 | Eagle View Technologies, Inc. | Pitch determination systems and methods for aerial roof estimation |
CN102131214B (zh) | 2011-03-24 | 2014-06-25 | 浙江赛福通信设备有限公司 | 基于3d建模的wlan无线网络测试系统 |
CN102364484A (zh) | 2011-11-17 | 2012-02-29 | 广州天越电子科技有限公司 | 一种实现无线网络通信三维场强覆盖仿真系统 |
CN104159253B (zh) | 2013-05-13 | 2017-10-03 | 中国电信股份有限公司 | 呈现无线网络质量评估结果的方法和装置 |
CN103473349A (zh) | 2013-09-24 | 2013-12-25 | 深圳市专一通信科技有限公司 | 一种无线网络测试数据的三维呈现方法及装置 |
US10402767B2 (en) * | 2014-02-13 | 2019-09-03 | Johnson Controls Technology Company | Systems and methods for monetizing and prioritizing building faults |
CN103823976B (zh) * | 2014-02-25 | 2016-08-31 | 北京农业信息技术研究中心 | 日光温室光热环境计算方法 |
CN104764173B (zh) * | 2014-03-11 | 2018-11-13 | 北京博锐尚格节能技术股份有限公司 | 一种暖通空调系统的监控方法、装置及系统 |
US9918180B2 (en) * | 2014-04-28 | 2018-03-13 | Johnson Controls Technology Company | Systems and methods for detecting and using occupant location in a building management system |
CN105160080B (zh) * | 2015-08-12 | 2018-12-07 | 深圳先进技术研究院 | 优化室内空气质量设备放置位置和室内环境质量的方法 |
CN105163337B (zh) * | 2015-08-21 | 2018-12-25 | 北京拓明科技有限公司 | 一种基于覆盖预测仿真的移动网络数据地理映射的方法 |
-
2016
- 2016-03-24 CN CN201610176086.2A patent/CN107240146B/zh active Active
-
2017
- 2017-03-23 KR KR1020187030105A patent/KR102145158B1/ko active IP Right Grant
- 2017-03-23 WO PCT/CN2017/077782 patent/WO2017162181A1/zh active Application Filing
-
2018
- 2018-09-21 US US16/138,482 patent/US10742518B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101364310A (zh) * | 2007-08-07 | 2009-02-11 | 北京灵图软件技术有限公司 | 一种三维模型图形的生成方法和装置 |
CN101820646A (zh) * | 2009-02-27 | 2010-09-01 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种提高高速下行分组接入业务吞吐量的方法和装置 |
CN103927424A (zh) * | 2014-05-05 | 2014-07-16 | 曾志明 | 利用体网格简化建筑三维模型结构的方法 |
CN104766302A (zh) * | 2015-02-05 | 2015-07-08 | 武汉大势智慧科技有限公司 | 一种利用无人机图像优化激光扫描点云数据的方法及系统 |
CN104768175A (zh) * | 2015-04-02 | 2015-07-08 | 广州杰赛科技股份有限公司 | 一种区域网络覆盖检测方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US10742518B2 (en) | 2020-08-11 |
KR20180126017A (ko) | 2018-11-26 |
WO2017162181A1 (zh) | 2017-09-28 |
CN107240146A (zh) | 2017-10-10 |
US20190028358A1 (en) | 2019-01-24 |
KR102145158B1 (ko) | 2020-08-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107240146B (zh) | 业务指标显示的方法和设备 | |
US9613388B2 (en) | Methods, apparatuses and computer program products for three dimensional segmentation and textured modeling of photogrammetry surface meshes | |
KR101392804B1 (ko) | 지상 라이다에서 취득된 포인트 클라우드 기반의 실내공간 3차원 모델 추출 방법 및 이를 구현하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체 | |
US20170148211A1 (en) | Methods for indoor 3d surface reconstruction and 2d floor plan recovery utilizing segmentation of building and object elements | |
CN108225334B (zh) | 一种基于三维实景数据的定位方法及装置 | |
CN112395516B (zh) | 空间区域分析处理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN105160698B (zh) | 一种三角化射线跟踪路径搜索方法 | |
CN111829531A (zh) | 二维地图构建方法、装置、机器人定位系统和存储介质 | |
CN109344750B (zh) | 一种基于结构描述子的复杂结构三维对象识别方法 | |
CN112184900B (zh) | 高程数据的确定方法、装置及存储介质 | |
CN111753112A (zh) | 一种信息生成的方法、装置和存储介质 | |
CN111667567B (zh) | 电离层三维展示方法和装置 | |
CN114791800A (zh) | 白模建筑描边方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN109035321A (zh) | 一种建筑物的体积估算方法 | |
CN116828485B (zh) | 一种适用于厂房内复杂环境的uwb基站三维布设方法及系统 | |
Tong et al. | A research on 3D reconstruction of building rooftop models from LiDAR data and orthophoto | |
KR101670793B1 (ko) | 3차원 가시 조망율 계산 및 분석 방법 | |
JP2004361094A (ja) | 樹木のモデリング方法 | |
US9842426B2 (en) | Visualization of three-dimensional power distribution data | |
Zeng et al. | An improved extraction method of individual building wall points from mobile mapping system data | |
JP2004361185A (ja) | 樹木のモデリング方法 | |
Obermaier et al. | Visualizing strain anisotropy in mantle flow fields | |
Usai et al. | Arbitrary voxel selection for accelerating a ray tracing-based field prediction model in urban environments | |
Geisthövel et al. | Toward Automatic Swiss Style Rock Depiction | |
CN115272578A (zh) | 点云生成方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |