CN113194408A - 检测北斗信号覆盖盲区的方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种检测北斗信号覆盖盲区的方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取预设时间段内车辆的北斗轨迹点数据；提取所述北斗轨迹点数据中的异常数据，并将提取出来的异常数据的经纬度映射至相应网格；分类统计网格中的异常车辆数，并输出异常车辆数大于等于预设阈值的网格，得到北斗信号覆盖盲区。根据本公开实施例提供的检测北斗信号覆盖盲区的方法，仅仅通过对货运平台中的缺失数据、补传数据、未定位数据等异常数据进行聚类分析，即可发现卫星信号覆盖盲区，该方法不仅能够精确分析卫星信号的覆盖盲区，帮助提升北斗卫星信号覆盖率，而且方案简单成本低。

Description

检测北斗信号覆盖盲区的方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及车载导航技术领域，特别涉及一种检测北斗信号覆盖盲区的方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

北斗卫星导航系统﹝BeiDou Navigation Satellite System﹞是正在实施的自主发展、独立运行的全球卫星导航系统，广泛应用于人们的生活和工作中，可以为车辆出行提供导航服务，而且北斗卫星导航系统上传的轨迹数据是车辆出行分析的基础数据，根据轨迹数据可以分析车辆的停靠点、道路的拥堵路段、高速公路的限速值等等，因此，根据北斗信号获取正确的轨迹数据对交通信息分析具有至关重要的作用。

但是，由于北斗卫星导航系统空间段的卫星发射尚未完成，不能达到全覆盖和高精度导航定位，以及由于北斗导航系统地面段的建设仍在进行，依靠地面站传输和调校的多种导航定位信息尚有待完善。所以，现在北斗导航系统的覆盖范围不够广，连续性较差，而且现有的北斗导航定位终端和北斗定位平台提供定位导航服务及远程定位监控管理时，无法进行北斗的信号强度检测及反馈，无法发现北斗信号较弱或者北斗信号被屏蔽的地区。

因此，如何检测北斗信号的覆盖盲区，提高北斗信号的覆盖率，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本公开实施例提供了一种检测北斗信号覆盖盲区的方法、装置、设备及存储介质。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

第一方面，本公开实施例提供了一种检测北斗信号覆盖盲区的方法，包括：

获取预设时间段内车辆的北斗轨迹点数据；

提取北斗轨迹点数据中的异常数据，并将提取出来的异常数据的经纬度映射至相应网格；

分类统计网格中的异常车辆数，并输出异常车辆数大于等于预设阈值的网格，得到北斗信号覆盖盲区。

在一个可选地实施例中，获取预设时间段内车辆的北斗轨迹点数据，包括：

获取预设时间段内车辆的标识信息、时间信息、速度信息、经纬度信息。

在一个可选地实施例中，提取北斗轨迹点数据中的异常数据，包括：

提取北斗轨迹点数据中的速度错误数据、经纬度错误数据、掉线数据、补传数据、未定位数据。

在一个可选地实施例中，分类统计网格中的异常车辆数，并输出异常车辆数大于等于预设阈值的网格，得到北斗信号覆盖盲区，包括：

按照网格标识统计各网格内掉线车辆数，输出掉线车辆数大于等于预设阈值的网格，得到第一北斗信号覆盖盲区；

按照网格标识统计各网格内补传数据车辆数，输出补传数据车辆数大于等于预设阈值的网格，得到第二北斗信号覆盖盲区；

按照网格标识统计各网格内未定位车辆数，输出未定位车辆数大于等于预设阈值的网格，得到第三北斗信号覆盖盲区。

在一个可选地实施例中，还包括：

将第一北斗信号覆盖盲区、第二北斗信号覆盖盲区、第三北斗信号覆盖盲区中的相邻网格进行合并。

在一个可选地实施例中，得到北斗信号覆盖盲区之后，还包括：

根据地图数据判断北斗信号覆盖盲区是否有特殊路段；

若北斗信号覆盖盲区有特殊路段，则标记特殊路段的信息，并结合特殊路段信息修正该区域内的轨迹数据。

在一个可选地实施例中，若北斗信号覆盖盲区有特殊路段，还包括：

根据特殊路段的位置信息制作电子围栏，向进入电子围栏内的车辆发送预警信息。

第二方面，本公开实施例提供了一种检测北斗信号覆盖盲区的装置，包括：

获取模块，用于获取预设时间段内车辆的北斗轨迹点数据；

映射模块，用于提取北斗轨迹点数据中的异常数据，并将提取出来的异常数据的经纬度映射至相应网格；

统计分析模块，用于分类统计网格中的异常车辆数，并输出异常车辆数大于等于预设阈值的网格，得到北斗信号覆盖盲区。

第三方面，本公开实施例提供了一种检测北斗信号覆盖盲区的设备，包括处理器和存储有程序指令的存储器，处理器被配置为在执行程序指令时，执行上述实施例提供的检测北斗信号覆盖盲区的方法。

第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，计算机可读指令可被处理器执行以实现上述实施例提供的一种检测北斗信号覆盖盲区的方法。

本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

根据本公开实施例提供的检测北斗信号覆盖盲区的方法，仅仅通过对货运平台中的缺失数据、补传数据、未定位数据等异常数据进行聚类分析，即可发现卫星信号覆盖盲区，该方法不仅能够精确分析卫星信号的覆盖盲区，帮助提升北斗卫星信号覆盖率，而且方案简单成本低，可广泛应用于各种车辆管理平台。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种检测北斗信号覆盖盲区的方法流程示意图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种检测北斗信号覆盖盲区的方法流程示意图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种检测北斗信号覆盖盲区的装置结构示意图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种检测北斗信号覆盖盲区的设备结构示意图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种计算机存储介质的示意图。

具体实施方式

以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。

应当明确，所描述的实施例仅仅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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的系统和方法的例子。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

鉴于现有技术中的北斗卫星导航系统空间段的卫星发射尚未完成，不能达到全覆盖和高精度导航定位，而且现有的北斗导航定位终端和北斗定位平台提供定位导航服务及远程定位监控管理时，无法进行北斗的信号强度检测及反馈，无法发现北斗信号较弱或者北斗信号被屏蔽的地区。因此，本公开实施例提出了一种检测北斗信号覆盖盲区的方法，根据货运平台中的缺失数据、补传数据、未定位数据等异常数据进行聚类分析，发现卫星信号覆盖盲区。

下面将结合附图1-附图2，对本申请实施例提供的检测北斗信号覆盖盲区的方法进行详细介绍。参见图1，该方法具体包括以下步骤。

S101获取预设时间段内车辆的北斗轨迹点数据。

为了及时发现北斗信号的覆盖盲区，可以结合车辆的轨迹数据分析，在一种可能的实现方式中，获取货运平台中预设时间段内的轨迹数据。例如，采集2020年10月份所有重载货车北斗轨迹点数据，其中，北斗轨迹点数据是由部署在车辆上的北斗卫星导航系统实时上报的数据，通常，北斗导航系统在实时上报时，上报的时间间隔可以根据实际情况进行设定，本申请优选时间间隔为10S。

在一个可选地实施例中，采集的北斗轨迹点数据包括车辆的标识信息，例如车辆ID、车牌号，还包括时间信息、速度信息、经纬度信息。

S102提取北斗轨迹点数据中的异常数据，并将提取出来的异常数据的经纬度映射至相应网格。

进一步地，获取到轨迹点数据之后，还包括提取轨迹点数据中的异常数据。其中，异常数据包括速度错误数据、经纬度错误数据、掉线数据、补传数据、未定位数据等信息错误数据。其中，速度错误数据是指车辆速度明显异常的数据；经纬度错误数据是指轨迹经纬度明显异常的数据；掉线数据是指车辆轨迹发生间断的数据，在一种可能的实现方式中，若连续两个轨迹间，出现时间间隔大于5分钟且距离超过1km的间断，则该地点发生掉线；补传数据是指车辆轨迹掉线后又延迟上传的数据；未定位数据是指定位的标识显示为未定位的数据，并非没有数据。

具体地，清洗北斗轨迹点数据，包括提取出错误的轨迹点数据，例如速度错误的数据、经纬度错误的数据，并获取到这些错误数据发生地点的经纬度。还包括提取出轨迹点数据中所有的掉线数据，将掉线前后两个轨迹点的经纬度作为掉线数据发生地点的经纬度。还包括提取出轨迹点数据中所有的补传数据，并获取到补传数据发生地点的经纬度。还包括提取出轨迹点数据中所有的未定位数据，将最后能够定位到的位置作为未定位数据发生地点的经纬度。

进一步地，将提取出来的异常数据的经纬度映射至相应网格，例如116.287869,39.898141对应的网格id为116287_39898。

根据该步骤，可以提取轨迹数据中由于北斗信号弱导致的异常数据，并将异常数据对应的经纬度映射至相应网格。

S103分类统计网格中的异常车辆数，并输出异常车辆数大于等于预设阈值的网格，得到北斗信号覆盖盲区。

根据步骤S102，可以得到与异常轨迹数据的经纬度对应的网格，进一步地，分类统计网格中的异常车辆数，得到异常车辆数较多的网格，将异常车辆数较多的网格作为北斗信号覆盖盲区。

在一种可能的实现方式中，按照网格标识统计各网格内掉线车辆数，输出掉线车辆数大于等于预设阈值的网格，将掉线车辆数大于等于预设阈值的网格作为第一北斗信号覆盖盲区。第一北斗信号覆盖盲区指的是车辆发生掉线情况较多的信号覆盖盲区。其中，预设阈值本领域技术人员可自行设定，本公开实施例不做具体限制，在一个示例性场景中，将掉线车辆数大于等于100的网格作为第一北斗信号覆盖盲区。

进一步地，为了更好地分析处理，将第一北斗信号覆盖盲区中的相邻网格进行合并，得到较为完整的区域。

在一种可能的实现方式中，按照网格标识统计各网格内补传数据车辆数，输出补传数据车辆数大于等于预设阈值的网格，将补传数据车辆数大于等于预设阈值的网格作为第二北斗信号覆盖盲区。第二北斗信号覆盖盲区指的是车辆发生补传数据较多的信号覆盖盲区。其中，预设阈值本领域技术人员可自行设定，本公开实施例不做具体限制，在一个示例性场景中，将补传数据车辆数大于等于100的网格作为第二北斗信号覆盖盲区。

进一步地，为了更好地分析处理，将第二北斗信号覆盖盲区中的相邻网格进行合并，得到较为完整的区域。

在一种可能的实现方式中，按照网格标识统计各网格内未定位车辆数，输出未定位车辆数大于等于预设阈值的网格，将未定位车辆数大于等于预设阈值的网格作为第三北斗信号覆盖盲区。第三北斗信号覆盖盲区指的是车辆发生未定位情况较多的信号覆盖盲区。其中，预设阈值本领域技术人员可自行设定，本公开实施例不做具体限制，在一个示例性场景中，将未定位车辆数大于等于100的网格作为第三北斗信号覆盖盲区。

进一步地，为了更好地分析处理，将第三北斗信号覆盖盲区中的相邻网格进行合并，得到较为完整的区域。

根据该步骤，可以对网格进行聚类分析，得到检测出来的北斗信号覆盖盲区。由于造成掉线、补传、未定位的原因可能不同，因此，通过对网格中的不同异常数据进行分类分析，得到不同类别的覆盖盲区，便于后续进行针对性的整改。即将异常数据划分为第一北斗信号覆盖盲区、第二北斗信号覆盖盲区和第三北斗信号覆盖盲区进行分类分析，便于后续有针对性的整改。同时，异常数据的聚类不限于上述三种情况，根据异常数据的特点还可以划分更多种形式，本公开实施例不做具体限制。

在另一个可选地实施例中，因为掉线、补传、未定位都能表现区域信号弱的特点，因此，按照网格标识统计各网格内未定位车辆数、掉线车辆数、补传数据车辆数，将未定位车辆数、掉线车辆数、补传数据车辆数的总数大于等于预设阈值的网格作为北斗信号覆盖盲区。其中，预设阈值本领域技术人员可自行设定，本公开实施例不做具体限制，在一个示例性场景中，将总数大于等于100的网格作为北斗信号覆盖盲区。

在一个可选地实施例中，得到北斗信号覆盖盲区之后，还包括根据地图数据判断北斗信号覆盖盲区是否有特殊路段，若北斗信号覆盖盲区有特殊路段，则标记特殊路段的信息，并结合特殊路段信息修正该区域内的轨迹数据。

具体地，得到北斗信号覆盖盲区之后，可以结合该区域的地图数据，判断该区域内是否有隧道、大桥、连续弯道、上下坡等特殊路段，若有这些特殊路段，则对有特殊路段的区域进行标记，今后对于该区域内的轨迹缺失可以用相应的路段信息进行修正。例如，在断开的两个点之间运用最短路径算法，找出最合理的路径，用道路数据经纬度+插值法补充缺失的轨迹数据。

进一步地，若北斗信号覆盖盲区有特殊路段，还可以根据特殊路段的位置信息制作电子围栏，向进入电子围栏内的车辆发送预警信息。

在一个示例性场景中，以特殊路段的位置为起点，沿着高速公路往后面动态形成一个1km的电子围栏，对于进入围栏的车辆发出预警信息，例如当车辆进入电子围栏内时，向车辆上安装的车载终端发出“道路前方有连续弯道，请注意”的提示信息。

根据该步骤，可以对区域内的轨迹缺失用相应的路段信息进行修正，并在特殊路段的预设距离范围内建立电子围栏，及时向过往车辆发送预警信息，保障出行安全。

为了便于理解本申请实施例提供的检测北斗信号覆盖盲区的方法，下面结合附图2进行说明。如图2所示，该方法包括如下步骤。

S201获取预设时间段内车辆的北斗轨迹点数据，包括获取车辆的标识信息、时间信息、速度信息、经纬度信息等数据。

S202提取北斗轨迹点数据中的异常数据，包括提取北斗轨迹点数据中的速度错误数据、经纬度错误数据、掉线数据、补传数据、未定位数据，并将提取出来的异常数据的经纬度映射至相应网格。

S203分类统计网格中的异常车辆数，并输出异常车辆数大于等于预设阈值的网格，得到北斗信号覆盖盲区，具体包括按照网格标识统计各网格内掉线车辆数，输出掉线车辆数大于等于预设阈值的网格，得到第一北斗信号覆盖盲区；按照网格标识统计各网格内补传数据车辆数，输出补传数据车辆数大于等于预设阈值的网格，得到第二北斗信号覆盖盲区；按照网格标识统计各网格内未定位车辆数，输出未定位车辆数大于等于预设阈值的网格，得到第三北斗信号覆盖盲区。

S204根据地图数据判断北斗信号覆盖盲区内是否有连续弯路、隧道、上下坡等特殊路段，若有特殊路段，则执行步骤S205、S206，若没有特殊路段，则结束。

S205标记特殊路段的信息，并结合特殊路段信息修正该区域内的轨迹数据。

S206根据特殊路段的位置信息，制作电子围栏，向进入围栏内的车辆发送预警信息。

根据本公开实施例提供的检测北斗信号覆盖盲区的方法，仅仅通过对货运平台中的缺失数据、补传数据、未定位数据等异常数据进行聚类分析，即可发现卫星信号覆盖盲区，该方法不仅能够精确分析卫星信号的覆盖盲区，帮助提升北斗卫星信号覆盖率，而且方案简单成本低，可广泛应用于各种车辆管理平台。

本公开实施例还提供一种检测北斗信号覆盖盲区的装置，该装置用于执行上述实施例的检测北斗信号覆盖盲区的方法，如图3所示，该装置包括：

获取模块301，用于获取预设时间段内车辆的北斗轨迹点数据；

映射模块302，用于提取北斗轨迹点数据中的异常数据，并将提取出来的异常数据的经纬度映射至相应网格；

统计分析模块303，用于分类统计网格中的异常车辆数，并输出异常车辆数大于等于预设阈值的网格，得到北斗信号覆盖盲区。

需要说明的是，上述实施例提供的检测北斗信号覆盖盲区的装置在执行检测北斗信号覆盖盲区的方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的检测北斗信号覆盖盲区的装置与检测北斗信号覆盖盲区的方法实施例属于同一构思，其体现实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

本公开实施例还提供一种与前述实施例所提供的检测北斗信号覆盖盲区的方法对应的电子设备，以执行上述检测北斗信号覆盖盲区的方法。

请参考图4，其示出了本申请的一些实施例所提供的一种电子设备的示意图。如图4所示，电子设备包括：处理器400，存储器401，总线402和通信接口403，处理器400、通信接口403和存储器401通过总线402连接；存储器401中存储有可在处理器400上运行的计算机程序，处理器400运行计算机程序时执行本申请前述任一实施例所提供的检测北斗信号覆盖盲区的方法。

其中，存储器401可能包含高速随机存取存储器(RAM：Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口403(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。

总线402可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中，存储器401用于存储程序，处理器400在接收到执行指令后，执行程序，前述本申请实施例任一实施方式揭示的检测北斗信号覆盖盲区的方法可以应用于处理器400中，或者由处理器400实现。

处理器400可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器400中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器400可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(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。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码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401，处理器400读取存储器401中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

本申请实施例提供的电子设备与本申请实施例提供的检测北斗信号覆盖盲区的方法出于相同的发明构思，具有与其采用、运行或实现的方法相同的有益效果。

本申请实施例还提供一种与前述实施例所提供的检测北斗信号覆盖盲区的方法对应的计算机可读存储介质，请参考图5，其示出的计算机可读存储介质为光盘500，其上存储有计算机程序(即程序产品)，计算机程序在被处理器运行时，会执行前述任意实施例所提供的检测北斗信号覆盖盲区的方法。

需要说明的是，计算机可读存储介质的例子还可以包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他光学、磁性存储介质，在此不再一一赘述。

本申请的上述实施例提供的计算机可读存储介质与本申请实施例提供的检测北斗信号覆盖盲区的方法出于相同的发明构思，具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种检测北斗信号覆盖盲区的方法，其特征在于，包括：

获取预设时间段内车辆的北斗轨迹点数据；

提取所述北斗轨迹点数据中的异常数据，并将提取出来的异常数据的经纬度映射至相应网格；

分类统计网格中的异常车辆数，并输出异常车辆数大于等于预设阈值的网格，得到北斗信号覆盖盲区。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取预设时间段内车辆的北斗轨迹点数据，包括：

获取预设时间段内车辆的标识信息、时间信息、速度信息、经纬度信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述北斗轨迹点数据中的异常数据，包括：

提取所述北斗轨迹点数据中的速度错误数据、经纬度错误数据、掉线数据、补传数据、未定位数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分类统计网格中的异常车辆数，并输出异常车辆数大于等于预设阈值的网格，得到北斗信号覆盖盲区，包括：

按照网格标识统计各网格内掉线车辆数，输出掉线车辆数大于等于预设阈值的网格，得到第一北斗信号覆盖盲区；

按照网格标识统计各网格内补传数据车辆数，输出补传数据车辆数大于等于预设阈值的网格，得到第二北斗信号覆盖盲区；

按照网格标识统计各网格内未定位车辆数，输出未定位车辆数大于等于预设阈值的网格，得到第三北斗信号覆盖盲区。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述第一北斗信号覆盖盲区、第二北斗信号覆盖盲区、第三北斗信号覆盖盲区中的相邻网格进行合并。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，得到北斗信号覆盖盲区之后，还包括：

根据地图数据判断所述北斗信号覆盖盲区是否有特殊路段；

若所述北斗信号覆盖盲区有特殊路段，则标记所述特殊路段的信息，并结合所述特殊路段信息修正该区域内的轨迹数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，若所述北斗信号覆盖盲区有特殊路段，还包括：

根据所述特殊路段的位置信息制作电子围栏，向进入所述电子围栏内的车辆发送预警信息。

8.一种检测北斗信号覆盖盲区的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取预设时间段内车辆的北斗轨迹点数据；

映射模块，用于提取所述北斗轨迹点数据中的异常数据，并将提取出来的异常数据的经纬度映射至相应网格；

统计分析模块，用于分类统计网格中的异常车辆数，并输出异常车辆数大于等于预设阈值的网格，得到北斗信号覆盖盲区。

9.一种检测北斗信号覆盖盲区的设备，其特征在于，包括处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行如权利要求1至7任一项所述的检测北斗信号覆盖盲区的方法。

10.一种计算机可读介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如权利要求1至7任一项所述的一种检测北斗信号覆盖盲区的方法。

Images