CN116782285A - 一种5g基站运行状态监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于监测领域，公开了一种5G基站运行状态监测系统，包括工单生成模块、员工终端、无人机、遥控器和数据分析模块；工单生成模块用于生成对5G基站的外壳的状态进行监测的运维工单，并将运维工单发送至员工终端；运维工单包括运维人员的个人信息、5G基站的位置；员工终端用于根据5G基站的位置和运维人员的位置，生成导航路线，将运维人员导航至5G基站；遥控器用于接收运维人员输入的控制指令，并向无人机发出该控制指令；无人机用于根据控制指令对5G基站的外壳进行拍摄，获得外壳图像；数据分析模块用于对外壳图像进行图像识别，获得需要对外壳的状态进行监测的5G基站的外壳的监测结果。本发明提高了对5G基站的外壳进行监测的效率。
Description
技术领域
本发明涉及监测领域，尤其涉及一种5G基站运行状态监测系统。
背景技术
对5G基站的运行状态的监测包括对5G基站内部的电子设备的监测，以及对5G基站的外壳的状态的监测。5G基站内部的电子设备的状态数据，例如电压、电流等，可以通过相关的传感器来获取，然后直接通过5G基站的通信链路进行传输。而5G基站外壳的状态的监测则只能够通过人工定期查看的方式来进行监测，而5G基站往往会被安装在高度比较高的信号塔上或者是安装在道路崎岖的山顶上，这就导致对5G基站进行外壳的状态的监测时，效率比较低，因为需要工作人员需要爬到5G基站附近，通过人眼对5G基站的外壳的状态进行查看，从而获得5G基站的外壳的监测结果。
发明内容
本发明的目的在于公开一种5G基站运行状态监测系统，解决如何在对5G基站的外壳的状态进行监测时，提高监测的效率的问题。
为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
本发明提供了一种5G基站运行状态监测系统，包括工单生成模块、员工终端、无人机、遥控器和数据分析模块；
工单生成模块用于生成对5G基站的外壳的状态进行监测的运维工单，并将运维工单发送至员工终端；
运维工单包括运维人员的个人信息、5G基站的位置；
员工终端用于根据5G基站的位置和运维人员的位置，生成导航路线，将运维人员导航至5G基站；
遥控器用于接收运维人员输入的控制指令，并向无人机发出该控制指令；
无人机用于根据控制指令对5G基站的外壳进行拍摄，获得外壳图像；
数据分析模块用于对外壳图像进行图像识别，获得需要对外壳的状态进行监测的5G基站的外壳的监测结果。
优选地，还包括综合大屏模块；
综合大屏模块用于显示所有的5G基站的外壳的监测结果。
优选地，工单生成模块包括运维周期计算单元、运维周期监测单元和工单生成单元；
运维周期计算单元用于计算5G基站的外壳的运维周期；
运维周期监测单元用于根据运维周期判断是否需要对5G基站的外壳的状态进行监测；
工单生成单元用于获取需要对外壳的状态进行监测的5G基站的位置，并基于5G基站的位置生成运维工单。
优选地，基于5G基站的位置生成运维工单，包括：
获取距离需要对外壳的状态进行监测的5G基站的位置最近的运维人员的个人信息；
将需要对外壳的状态进行监测的5G基站的位置和运维人员的个人信息填充到预设的运维工单模板中，生成运维工单。
优选地，运维人员的个人信息包括联系电话、住址和所属部门。
优选地，工单生成模块还包括发送单元；
发送单元用于将运维工单发送至员工终端。
优选地，将运维工单发送至员工终端，包括：
将运维工单发送至距离需要对外壳的状态进行监测的5G基站的位置最近的运维人员所使用的员工终端。
优选地，控制指令包括对无人机的飞行进行控制的指令以及控制无人机上所携带的摄像头进行拍摄的指令。
本发明在对5G基站的外壳的状态进行监测的过程中，通过无人机来获取5G基站的外壳的图像，然后将得到的图像送入到数据分析模块中进行图像识别，从而有效地提高了对5G基站的外壳进行监测的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种5G基站运行状态监测系统的一种示意图。
图2为本发明一种5G基站运行状态监测系统的另一种示意图。
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。
如图1所示的一种实施例，本发明提供了一种5G基站运行状态监测系统，包括工单生成模块、员工终端、无人机、遥控器和数据分析模块；
工单生成模块用于生成对5G基站的外壳的状态进行监测的运维工单，并将运维工单发送至员工终端；
运维工单包括运维人员的个人信息、5G基站的位置；
员工终端用于根据5G基站的位置和运维人员的位置，生成导航路线，将运维人员导航至5G基站；
遥控器用于接收运维人员输入的控制指令，并向无人机发出该控制指令；
无人机用于根据控制指令对5G基站的外壳进行拍摄，获得外壳图像；
数据分析模块用于对外壳图像进行图像识别，获得需要对外壳的状态进行监测的5G基站的外壳的监测结果。
本发明在对5G基站的外壳的状态进行监测的过程中，通过无人机来获取5G基站的外壳的图像，然后将得到的图像送入到数据分析模块中进行图像识别，从而有效地提高了对5G基站的外壳进行监测的效率。
优选地，如图2所示，还包括综合大屏模块；
综合大屏模块用于显示所有的5G基站的外壳的监测结果。
具体的，综合大屏模块可以是设置在监测中心的大屏幕。大屏幕上除了显示监测结果之外，还可以显示出对所有监测结果进行统计的结果，例如，外壳完好的5G基站的数量，外壳损坏的5G基站的数量，运维人员的实时位置等。
优选地，工单生成模块包括运维周期计算单元、运维周期监测单元和工单生成单元；
运维周期计算单元用于计算5G基站的外壳的运维周期；
运维周期监测单元用于根据运维周期判断是否需要对5G基站的外壳的状态进行监测；
工单生成单元用于获取需要对外壳的状态进行监测的5G基站的位置，并基于5G基站的位置生成运维工单。
优选地，运维周期的计算函数为：
其中，opemait和opemait+1分别表示第t个和第t+1个运维周期，jusht和jusht-1分别表示第t个和第t-1个运维周期的判断系数，
raiflt表示在第t个运维周期内，5G基站所处位置的日均降雨量，sdraifl表示预设的降雨量，avetempt表示在第t个运维周期内，5G基站所处位置的平均温度，matemp表示在第t个运维周期内，5G基站所处位置的温度的最大值，accdayt表示5G基站的累计使用天数，lfday表示5G基站的设计使用寿命所对应的天数，durat表示预设的时间周期，α表示降雨量的权重，β表示温度的权重，表示累计使用时间的权重。
具体的，在本发明中，5G基站的运维周期是不断地变化的，具体与两个相邻的运维周期的判断系数之间的大小关系有关，当判断系数呈现放大的趋势时，表示5G基站所面临的外部环境越来越恶劣，此时，运维周期便会相应地减少，便于及时发现5G基站的外壳的异常。反之，则会延长运维周期，降低运维人员的工作压力。而运维周期的变化幅度是与判断系数的变化幅度正相关的，判断系数变化幅度越大，则运维周期的变化幅度也会越大，从而使得运维周期能够随着外部环境的变化而相应地变化，提高了运维周期的变化的及时性。而且，本发明的判断系数在计算的过程中还加入了累计使用天数，由于累计使用天数是不断地增加的，因此，运维周期减少的概率也会随着累计使用天数的增加而相应地增加，使得运维周期的变化更为合理，提高了对5G基站的外壳的状态进行监测的有效性。
具体的，5G基站所处位置的平均温度和日均降雨量，可以通过在5G基站周围设置降雨量传感器和温度传感器获取。平均温度为一个运维周期内的每天的温度的中间值的均值。
优选地，α、β、的值可以根据实际需要进行设置，α、β、/>这三个权重的和为1。
优选地，t的值大于等于2，第一个运维周期和第二个运维周期为预先设置的数值。
优选地，根据运维周期判断是否需要对5G基站的外壳的状态进行监测，包括：
计算当前时刻距离前一个运维周期的结束时刻之间的时间长度；
若时间长度大于当前的运维周期，则表示需要对5G基站的外壳的状态进行监测。
具体的，当前一个运维周期结束后，便计算下一个运维周期，计算完毕后，便进入下一个运维周期。
优选地，基于5G基站的位置生成运维工单，包括：
获取距离需要对外壳的状态进行监测的5G基站的位置最近的运维人员的个人信息；
将需要对外壳的状态进行监测的5G基站的位置和运维人员的个人信息填充到预设的运维工单模板中，生成运维工单。
由于5G基站的分布范围非常广，因此，运维人员也是随着5G基站的分布而广泛地分布，通过计算运维人员所处的位置与需要对外观的状态进行监测的5G基站的位置之间的距离，便能够获得能够最快作出响应进行监测的运维人员，从而进一步提高运维的效率。
优选地，运维工单中还以包括运维开始时间、运维结束时间。
优选地，运维人员的个人信息包括联系电话、住址和所属部门。
具体的，运维人员的个人信息还可以包括员工编号。
优选地，工单生成模块还包括发送单元；
发送单元用于将运维工单发送至员工终端。
具体的，员工终端中可以安装相应的客户端，通过客户端来接收发送单元发送过来的运维工单。
优选地，将运维工单发送至员工终端，包括：
将运维工单发送至距离需要对外壳的状态进行监测的5G基站的位置最近的运维人员所使用的员工终端。
具体的，可以根据运维工单中包含的运维人员的个人信息获取员工终端的IP地址，将运维工单发送至该IP地址。还可以通过厂商SDK、长链接等方式推送值员工终端。
优选地，控制指令包括对无人机的飞行进行控制的指令以及控制无人机上所携带的摄像头进行拍摄的指令。
具体的，对无人机的飞行进行控制的指令包括高度调节指令、方向调节指令、起飞指令、降落指令等。
控制无人机上所携带的摄像头进行拍摄的指令包括拍照指令、录像指令等。
在本发明中，运维人员只需要控制无人机进行拍摄即可，无需再分心观察5G基站的外壳的情况，一方面能够降低运维人员的工作压力，另一方面，也能够提高对5G基站的外壳的状态进行监测的效率。
优选地，对外壳图像进行图像识别，获得需要对外壳的状态进行监测的5G基站的外壳的监测结果，包括：
获取外壳图像中属于5G基站的外壳区域的图像特征；
将图像特征输入到预先训练好的图像识别模型中进行识别，获得监测结果。
优选地，获取外壳图像中属于5G基站的外壳区域的图像特征，包括：
对外壳图像进行图像分割计算，获得外壳图像中的属于5G基站的外壳区域；
使用图像特征提取算法对外壳区域进行特征提取，获得外壳区域的图像特征。
具体的，进行分割之后能够减少提取图像特征的区域的面积，从而提高图像特征的提取速度。
优选地，对外壳图像进行图像分割计算，获得外壳图像中的属于5G基站的外壳区域，包括：
将外壳图像分为M个面积相同的子图像；
获取外壳图像的边缘像素点；
将包含边缘像素点的子图像保存到集合edgQ；
依次连接集合edgQ中相邻的两个子图像的中心，得到多个封闭的区域；
获取处于面积最大的封闭的区域中的像素点的集合pixQ；
获取集合edgQ中的所有子图像中包含的像素点和集合pixQ的并集unQ；
对由unQ中的像素点组成的图像进行图像分割计算，获得5G基站的外壳区域。
现有的图像分割方式一般都是直接对所有像素点进行分割或者是将图像分为多个子图像之后，分别对每个子图像进行图像分割。但是，对所有的像素点进行图像分割计算，由于需要进行计算的像素点过多，容易导致计算效率过低，另外，对于灰度直方图中存在多个波峰外壳图像，直接进行分割比较难获得准确的外壳区域。而现有技术对每个子图像进行图像分割时，容易将本来全部属于外壳区域的像素点组成的子图像中的相似度错误地分为非外壳区域的像素点和外壳区域的像素点。因此，本发明通过获取edgQ，然后对edgQ中的子图像的中心进行连接，得到多个封闭的区域，将面积最大的封闭区域选为外壳区域所在的区域，能够在提高图像分割的速度的同时，保证图像分割的准确率。另外，本发明没有直接利用边缘像素点来获得封闭的区域，因为边缘像素点可能存在监测不完全的情况，可能导致无法获得封闭的区域。而通过edgQ中的子图像的中心的连线来获得封闭的区域，则是能够避免无法获得封闭的区域，因为子图像的范围比单个像素点的范围要大很多，即使个别像素点未能被正确地识别为边缘像素点，但是该像素点被集合edgQ中的子图像所包含，因此，便能够获得完整的封闭区域。
优选地，获取外壳图像的边缘像素点，包括：
对外壳图像进行滤波处理，获得滤波后的外壳图像；
使用边缘检测算法对滤波后的外壳图像进行计算，获得外壳图像的边缘像素点。
进行滤波处理，能够提高边缘检测的准确率。
优选地，对外壳图像进行滤波处理，获得滤波后的外壳图像，包括：
计算外壳图像中的每个像素点的滤波排序值；
根据滤波排序值从大到小的顺序对外壳图像中的像素点进行滤波处理，得到滤波后的外壳图像。
现有技术中一般都是采用滑动窗口来从左到右，依次对每个像素点进行滤波处理，但是，这种滤波处理方式并没有有效地利用前面已经进行滤波的像素点来提高后续的像素点的滤波结果的准确程度。图像噪声所对应的像素点一般都是灰度值比较大且与周围的像素点差别比较大的像素点，也就是说，如果根据像素点与周围的像素点的差别来进行排序得到滤波顺序，那么，越在前面进行滤波的像素点，其滤波之后的灰度值便越准确，后续像素点在滤波时，能够获得的有效的参考信息便越多，从而提高了滤波顺序比较后的像素点的滤波结果的准确程度。
优选地，滤波排序值的计算函数为：
filvalh为像素点h的滤波排序值，θ为设定的比例值，θ∈(0,1)，Grayh为像素点h的灰度值，widwh为像素点h的8邻域的像素点的集合，Grayv为像素点v的灰度值，gnerh表示集合lrgnei中满足判断条件|Grayh-Grayg|≤graythre的像素点的数量，g表示lrgnei中的像素点，Grayg表示g的灰度值，graythre为预设的灰度阈值，lrgnei为以像素点h为中心的，半径为R的范围内的像素点的集合，Rner表示lrgnei中的像素点的总数。
具体的，滤波排序值除了参考与8邻域的像素点的灰度值的平均值的差别之外，还考虑了以像素点h为中心的半径为R的圆形区域内的像素点与像素点h之间的相似情况，相似的像素点越少，表示像素点h属于噪声像素点的概率越大，像素点h对周围的像素点的滤波结果的影响程度越大，从而有利于提高周围的像素点的滤波结果的准确程度。
优选地，监测结果为5G基站的外壳完好或破损。
优选地，图像识别模型可以是卷积神经网络。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (8)
1.一种5G基站运行状态监测系统，其特征在于，包括工单生成模块、员工终端、无人机、遥控器和数据分析模块；
工单生成模块用于生成对5G基站的外壳的状态进行监测的运维工单，并将运维工单发送至员工终端；
运维工单包括运维人员的个人信息、5G基站的位置；
员工终端用于根据5G基站的位置和运维人员的位置，生成导航路线，将运维人员导航至5G基站；
遥控器用于接收运维人员输入的控制指令，并向无人机发出该控制指令；
无人机用于根据控制指令对5G基站的外壳进行拍摄，获得外壳图像；
数据分析模块用于对外壳图像进行图像识别，获得需要对外壳的状态进行监测的5G基站的外壳的监测结果。
2.根据权利要求1所述的一种5G基站运行状态监测系统，其特征在于，还包括综合大屏模块；
综合大屏模块用于显示所有的5G基站的外壳的监测结果。
3.根据权利要求2所述的一种5G基站运行状态监测系统，其特征在于，工单生成模块包括运维周期计算单元、运维周期监测单元和工单生成单元；
运维周期计算单元用于计算5G基站的外壳的运维周期；
运维周期监测单元用于根据运维周期判断是否需要对5G基站的外壳的状态进行监测；
工单生成单元用于获取需要对外壳的状态进行监测的5G基站的位置，并基于5G基站的位置生成运维工单。
4.根据权利要求3所述的一种5G基站运行状态监测系统，其特征在于，基于5G基站的位置生成运维工单，包括：
获取距离需要对外壳的状态进行监测的5G基站的位置最近的运维人员的个人信息；
将需要对外壳的状态进行监测的5G基站的位置和运维人员的个人信息填充到预设的运维工单模板中，生成运维工单。
5.根据权利要求4所述的一种5G基站运行状态监测系统，其特征在于，运维人员的个人信息包括联系电话、住址和所属部门。
6.根据权利要求4所述的一种5G基站运行状态监测系统，其特征在于，工单生成模块还包括发送单元；
发送单元用于将运维工单发送至员工终端。
7.根据权利要求6所述的一种5G基站运行状态监测系统，其特征在于，将运维工单发送至员工终端，包括：
将运维工单发送至距离需要对外壳的状态进行监测的5G基站的位置最近的运维人员所使用的员工终端。
8.根据权利要求1所述的一种5G基站运行状态监测系统，其特征在于，控制指令包括对无人机的飞行进行控制的指令以及控制无人机上所携带的摄像头进行拍摄的指令。
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