基于移動(dòng)視覺增強(qiáng)技術(shù)的通信資源智能運(yùn)維平臺(tái)研究

呂永慶

（廣東省電信規(guī)劃設(shè)計(jì)院有限公司，廣東 廣州 510000）

1 現(xiàn)狀分析

隨著移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展和建設(shè)，通信網(wǎng)絡(luò)資源規(guī)模不斷擴(kuò)大，僅依靠人工完成資源管理任務(wù)已越發(fā)困難，網(wǎng)絡(luò)資源的查詢難、管理難、維護(hù)難、優(yōu)化難、運(yùn)營(yíng)難成為各大運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)管理部門中的痛點(diǎn)問題，網(wǎng)絡(luò)資源信息的準(zhǔn)確性、完整性、實(shí)時(shí)性，直接影響著通信網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃、建設(shè)、管理和運(yùn)維。而我國(guó)當(dāng)前正處在“兩個(gè)百年”奮斗目標(biāo)的歷史交匯期，國(guó)家“十四五”規(guī)劃編制專題會(huì)議明確提出經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的關(guān)鍵任務(wù)包括推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展，改革創(chuàng)新破解發(fā)展難題等。這就對(duì)工業(yè)和信息化事業(yè)發(fā)展提出了更高要求，由“網(wǎng)絡(luò)大國(guó)”向“網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)”邁進(jìn)。

通信資源管理面臨新的挑戰(zhàn)：（1）通信網(wǎng)絡(luò)資源分布區(qū)域廣，數(shù)量大；（2）大量資源在戶外，以目前技術(shù)手段無法自動(dòng)監(jiān)控和維護(hù)，資源和管理依賴人工巡檢；（3）網(wǎng)絡(luò)資源利用率低，建設(shè)成本高；（4）運(yùn)營(yíng)商服務(wù)質(zhì)量及故障響應(yīng)慢，為此運(yùn)營(yíng)商需每年投入大量成本進(jìn)行維護(hù)。[1]

如何通過智能化運(yùn)維支撐手段提高通信網(wǎng)絡(luò)資源運(yùn)維的質(zhì)量是當(dāng)前運(yùn)行維護(hù)支撐能力中的重要環(huán)節(jié)。為此，筆者所帶領(lǐng)的技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)結(jié)合視覺增強(qiáng)技術(shù)，經(jīng)過不斷研究分析，將各通信網(wǎng)絡(luò)資源與地理信息進(jìn)行疊加，通過虛擬現(xiàn)實(shí)增強(qiáng)方式實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源全面信息化支撐管理，提高通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維工作效率。

2 研究目標(biāo)

本文章旨在研究建立一個(gè)結(jié)合信息技術(shù)、GIS技術(shù)和虛擬現(xiàn)實(shí)增強(qiáng)技術(shù)，用于在通信資源管理領(lǐng)域的資源智能化運(yùn)維管理方法和工具，該研究能夠使用現(xiàn)實(shí)增強(qiáng)技術(shù)為通信維護(hù)人員提供現(xiàn)場(chǎng)資源維護(hù)定位、發(fā)現(xiàn)支撐，能為網(wǎng)絡(luò)設(shè)備發(fā)現(xiàn)、更新、維護(hù)提供快速定位和識(shí)別手段，記錄資源變更信息，并形成數(shù)據(jù)庫(kù)，并為其他應(yīng)用開發(fā)提供規(guī)范指引。

（1）支持實(shí)景環(huán)境下虛擬增強(qiáng)信息的定位。移動(dòng)設(shè)備（如手機(jī)）通過GPS獲得當(dāng)前地理位置，建立以當(dāng)前位置為坐標(biāo)原點(diǎn)的東北天世界坐標(biāo)系，計(jì)算出目標(biāo)點(diǎn)在該坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，根據(jù)設(shè)備上的加速度計(jì)、地磁感應(yīng)器等傳感器輸出數(shù)據(jù)計(jì)算出設(shè)備坐標(biāo)與東北天世界坐標(biāo)系的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣，計(jì)算出目標(biāo)點(diǎn)在設(shè)備坐標(biāo)系上的坐標(biāo)，根據(jù)攝像頭視場(chǎng)到屏幕的投影關(guān)系，精確計(jì)算出目標(biāo)點(diǎn)是否出現(xiàn)在屏幕上，出現(xiàn)在屏幕上的具體位置。

（2）支持實(shí)景增強(qiáng)信息精確疊加展示。根據(jù)移動(dòng)設(shè)備提供的GPS、3D加速度等傳感信息，將定制的目標(biāo)物虛擬信息精確疊加到真實(shí)物體上。尤其是在目標(biāo)物較為密集放置的情況下，同時(shí)精確疊加多個(gè)目標(biāo)物體增強(qiáng)信息。通過虛擬信息的直觀視覺效果，展現(xiàn)物理世界中各目標(biāo)物之間的層級(jí)或拓?fù)潢P(guān)系，對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行系統(tǒng)化分類分層，實(shí)現(xiàn)物理世界目標(biāo)物組織結(jié)構(gòu)的立體展現(xiàn)。保存目標(biāo)物體的歷史影像照片，對(duì)比目標(biāo)物現(xiàn)狀，對(duì)目標(biāo)物狀態(tài)進(jìn)行初步比較，基于上述現(xiàn)實(shí)增強(qiáng)、實(shí)景視覺識(shí)別、圖像識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)資源的定位、發(fā)現(xiàn)、巡檢、核查功能，協(xié)助巡查人員進(jìn)行迅速的狀態(tài)判斷與事故/故障定位[2]。

3 研究?jī)?nèi)容分析

圖1 智能運(yùn)維平臺(tái)整體架構(gòu)圖

（1）研究適用于通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的GIS系統(tǒng)，包括服務(wù)器端GIS以及移動(dòng)設(shè)備端GIS。

對(duì)通信資源管理進(jìn)行在移動(dòng)終端平臺(tái)上的擴(kuò)展，借助移動(dòng)GIS（Mobile GIS）完成空間數(shù)據(jù)管理和分析，GPS進(jìn)行定位和跟蹤，利用移動(dòng)終端完成數(shù)據(jù)獲取功能，借助移動(dòng)通信技術(shù)完成圖形、文字、聲音等數(shù)據(jù)的傳輸、管理和分析。從管理的資源類型來說，包括支撐網(wǎng)資源、光纜網(wǎng)資源、空間資源、傳輸設(shè)備、連接設(shè)備、局內(nèi)纜線、PON、自定義資源等。

（2）研究適用的部署方式，包括Web服務(wù)器以及數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。

數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)采用達(dá)夢(mèng)7.0數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)一管理資源數(shù)據(jù)和地圖數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)部分的業(yè)務(wù)邏輯處理功能；GIS服務(wù)器部署ArcSDE空間數(shù)據(jù)庫(kù)引擎，實(shí)現(xiàn)地圖數(shù)據(jù)操作功能；對(duì)界面操作比較復(fù)雜、實(shí)時(shí)性要求較高的模塊采用C/S方式，通過在客戶機(jī)安裝部署胖客戶端并直連數(shù)據(jù)庫(kù)來實(shí)現(xiàn)；對(duì)流程性較強(qiáng)、需要多人協(xié)作的模塊則采用分布式服務(wù)部署B(yǎng)/S訪問方式。

（3）研究在實(shí)景實(shí)地中應(yīng)用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)與多元化增強(qiáng)信息顯示技術(shù)，在真實(shí)場(chǎng)景中識(shí)別興趣點(diǎn)，并在實(shí)景中直接精確疊加增強(qiáng)信息。

通過GPS獲得當(dāng)前地理位置，建立以當(dāng)前位置為坐標(biāo)原點(diǎn)的東北天世界坐標(biāo)系，計(jì)算出目標(biāo)點(diǎn)在該坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，根據(jù)設(shè)備上的加速度計(jì)、地磁感應(yīng)器等傳感器輸出計(jì)算出設(shè)備坐標(biāo)與世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換矩陣，計(jì)算出目標(biāo)點(diǎn)在設(shè)備坐標(biāo)系上的坐標(biāo)，根據(jù)攝像頭到屏幕的投影關(guān)系，計(jì)算出目標(biāo)點(diǎn)是否出現(xiàn)在屏幕上以及出現(xiàn)在屏幕上的具體位置。

（4）研究通過移動(dòng)設(shè)備自帶傳感器獲得傳感信息，減輕匹配計(jì)算負(fù)擔(dān)。

將位置信息與目標(biāo)識(shí)別相結(jié)合，因此相應(yīng)的識(shí)別計(jì)算和比較并不是在無限的范圍，而是在有限的目標(biāo)集群中，從而大大減少相應(yīng)的計(jì)算量。首先，通過獲取移動(dòng)設(shè)備當(dāng)前的地理位置信息，結(jié)合觀測(cè)半徑，通過服務(wù)器搜索的方式，確定當(dāng)前位置以及當(dāng)前觀測(cè)半徑內(nèi)的興趣點(diǎn)信息；然后，通過移動(dòng)設(shè)備的磁場(chǎng)傳感器獲取當(dāng)前移動(dòng)設(shè)備的姿態(tài)信息，進(jìn)而獲取攝像頭的朝向信息，再利用攝像頭參數(shù)信息，進(jìn)而計(jì)算出攝像頭的朝向和視野范圍信息。利用此信息再進(jìn)行一次篩選，得到視野范圍內(nèi)的興趣點(diǎn)信息[3]。

4 核心技術(shù)分析

4.1 移動(dòng)終端上的多種展現(xiàn)形式

（1）文字自適應(yīng)最優(yōu)化排版及動(dòng)態(tài)展現(xiàn)

為實(shí)現(xiàn)文字橫向多行排版、豎向滾動(dòng)展示，文字豎向多列排版、橫向滾動(dòng)展示，文字橫向多行排版、橫向滾動(dòng)展示，本文中采用以下研究方案：根據(jù)指定效果及顯示區(qū)域的大小，自適應(yīng)最優(yōu)化排版文字，形成一個(gè)在移動(dòng)終端較小屏幕上展示符合肉眼觀看的文字流，根據(jù)設(shè)定的流速在指定的顯示區(qū)域內(nèi)滾動(dòng)展示，響應(yīng)觸屏事件，實(shí)現(xiàn)停止和拖放等功能[4]。

（2）圖片動(dòng)畫切換展示

為實(shí)現(xiàn)圖片隨意方向滑動(dòng)切換與圖片隨意點(diǎn)縮放切換，研究中使用OpenGL ES的紋理貼圖技術(shù)，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)改變每幅圖的顯示坐標(biāo)及紋理坐標(biāo)，使得每幅圖片顯示效果按設(shè)定的動(dòng)畫動(dòng)作改變，最終完成圖片動(dòng)畫切換效果，實(shí)現(xiàn)圖片的任意方向滑動(dòng)顯示與隱藏效果，任意點(diǎn)縮放的顯示與隱藏效果。

使用OpenGL ES的紋理貼圖技術(shù)，通過實(shí)時(shí)計(jì)算像素值、顯示坐標(biāo)、紋理坐標(biāo)，圖片展現(xiàn)支持透明度漸變顯示/隱藏效果、顏色勻速/變速漸變效果、整體或比例縮放顯示/隱藏效果、繞任意軸旋轉(zhuǎn)效果、指定區(qū)域內(nèi)滑動(dòng)顯示/隱藏效果。實(shí)現(xiàn)圖片顯示區(qū)域響應(yīng)觸屏事件并對(duì)事件做出處理完成停止、拖放等功能，支持特定圖片特效顯示和帶點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)功能。

（3）視頻幀頻控制展示

研究移植FFmpeg視頻解碼庫(kù)到Android平臺(tái)，支持avi、flv等視頻格式。實(shí)現(xiàn)視頻異步預(yù)加載，視頻解碼播放線程與UI主線程分離，減輕UI主線程渲染壓力，視頻播放速度單獨(dú)控制，提供柔和的觀看效果。

在高刷屏頻率狀態(tài)下實(shí)現(xiàn)視頻幀頻控制，使得視頻播放按時(shí)間進(jìn)行，而不隨刷屏頻率變化，擬通過視頻文件預(yù)加載，根據(jù)視頻播放時(shí)間軸按需解碼視頻，使得視頻播放脫離刷屏頻率單獨(dú)進(jìn)行，提供更柔和的觀看效果。實(shí)現(xiàn)視頻流的按需加載，減輕刷屏壓力，提高刷屏頻率，提高信息疊加的實(shí)時(shí)性。

（4）支持多種3D圖形建模格式的分析和展現(xiàn)

以obj和3ds兩種3D模型文件格式為研究重點(diǎn)，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)加載器以加載三維模型，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)渲染器以渲染三維模型。

由于三維模型文件數(shù)據(jù)相對(duì)較大，加載過程耗時(shí)，研究中采用了native開發(fā)方式設(shè)計(jì)加載器。

三維模型的展現(xiàn)是基于Android系統(tǒng)的OpenGL庫(kù)，基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用的三維模型展現(xiàn)必須考慮當(dāng)前攝像頭的參數(shù)設(shè)置以及場(chǎng)景情況。三維展現(xiàn)過程分為以下兩個(gè)大步驟：即展現(xiàn)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景及展現(xiàn)三維模型。

現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景即攝像頭采集到的幀數(shù)據(jù)。為不影響用戶交互界面的響應(yīng)速度，研究采用獨(dú)立線程定時(shí)對(duì)攝像頭進(jìn)行對(duì)焦處理。數(shù)據(jù)的采集要保證恒定的速率，為此，建立獨(dú)立線程用以控制攝像頭的數(shù)據(jù)采集，在不影響用戶體驗(yàn)的要求下實(shí)現(xiàn)恒定速率的數(shù)據(jù)采集。

三維模型的展現(xiàn)基于第一步的實(shí)景展現(xiàn)，也就是完成兩者的疊加。三維模型獲取基于物體識(shí)別過程。物體識(shí)別過程實(shí)現(xiàn)了對(duì)實(shí)景中的物體識(shí)別，并通過計(jì)算獲取到該物體（即圖片中的感興趣物體）在屏幕坐標(biāo)系的幾何坐標(biāo)。在設(shè)計(jì)上，為統(tǒng)一三維模型的展現(xiàn)過程，所有的三維模型渲染均基于OpenGL的坐標(biāo)原點(diǎn)進(jìn)行。通過將前面所獲取到的物體在屏幕坐標(biāo)系的幾何坐標(biāo)進(jìn)行平移轉(zhuǎn)換，可以獲取OpenGL坐標(biāo)系的物體幾何坐標(biāo)。

接下來，對(duì)模型進(jìn)行平移，移至OpenGL坐標(biāo)系中物體的坐標(biāo)，根據(jù)設(shè)備姿態(tài)進(jìn)行必要的旋轉(zhuǎn)和縮放處理，然后設(shè)置諸如燈光強(qiáng)度位置等參數(shù)，完成三維模型的渲染。

4.2 基于移動(dòng)終端的算法和優(yōu)化

針對(duì)基于移動(dòng)終端平臺(tái)的應(yīng)用，考慮到移動(dòng)終端平臺(tái)計(jì)算和處理能力的有限性，并綜合考慮我們的示范應(yīng)用——智慧旅游。我們綜合評(píng)價(jià)和考慮現(xiàn)有的特征識(shí)別處理算法，并選擇和改進(jìn)其中最優(yōu)的算法作為特征識(shí)別處理算法。

圖像獲取通過移動(dòng)智能設(shè)備的攝像頭完成，這一步的關(guān)鍵在于獲取盡可能高質(zhì)量的場(chǎng)景二維圖像，并盡可能考慮實(shí)時(shí)性的要求。同時(shí)，攝像頭參數(shù)和拍攝參數(shù)也得到了適當(dāng)?shù)倪x擇。

預(yù)處理工作完成對(duì)獲取后圖像的初步處理，主要用于構(gòu)造適合本文研究中后續(xù)處理算法的二維圖像，包括圖像顏色處理、灰度處理以及濾波處理。這一步對(duì)項(xiàng)目的實(shí)時(shí)性能產(chǎn)生重要的影響。

對(duì)于平面特征不明顯的物體，我們重點(diǎn)考慮基于一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法的目標(biāo)識(shí)別，即Adaboost方法，這是一種迭代算法，其核心思想是針對(duì)同一個(gè)訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的弱分類器，然后把這些弱分類器集合起來，構(gòu)成一個(gè)更強(qiáng)的強(qiáng)分類器[5]。

Adaboost方法非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)在于訓(xùn)練。訓(xùn)練的步驟分為：

（1）正樣本空間構(gòu)建

正樣本即含有目標(biāo)物體的樣本圖片，正樣本空間即由所有正樣本組成的圖片結(jié)合。對(duì)于正樣本來說，不同的光照環(huán)境與背景非常重要，相對(duì)于正樣本，其背景不能占太大比例，但也不能沒有，適當(dāng)?shù)脑肼暿怯杏们冶匾?。另外，固定尺寸的正樣本?duì)于接下來的訓(xùn)練具有時(shí)間優(yōu)勢(shì)。

由于正樣本數(shù)量巨大，研究設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一個(gè)程序，自動(dòng)完成從圖片中獲取正樣本的過程。正樣本的采集工作靠照相完成效率很低，因此研究中采用攝像的辦法，改變環(huán)境燈光，從不同角度進(jìn)行攝像，接著對(duì)視頻文件進(jìn)行處理，提取含有正樣本的圖片。

正樣本需要一個(gè)描述文件，其內(nèi)容如下：

positivesimage1.jpg 1 10 10 20 20

其中“positivesimage1.jpg”是文件相對(duì)路徑及文件名，“1”為正樣本數(shù)量，“10 10 20 20”為正樣本在圖片中的坐標(biāo)。正樣本構(gòu)建過程如圖2所示。

（2）負(fù)樣本空間構(gòu)建

負(fù)樣本即不含有目標(biāo)物體的圖片，相當(dāng)于背景。負(fù)樣本可以是任何圖像，唯一的要求是不能含有目標(biāo)物體。負(fù)樣本空間是負(fù)樣本圖片的集合。負(fù)樣本利用負(fù)樣本描述文件來管理，描述文件有如下格式：

負(fù)樣本的數(shù)量與正樣本數(shù)量相關(guān)，我們?nèi)≌龢颖緮?shù)量的2倍來建立負(fù)樣本空間。

（3）訓(xùn)練分類器

通過第一步和第二步所獲取到的正負(fù)樣本空間，可以完成接下來的訓(xùn)練過程。訓(xùn)練的過程即提取haar-like特征并形成分類器的過程。利用openCV的haartraining程序經(jīng)過訓(xùn)練之后，形成以xml格式存放的特征描述文件。

經(jīng)過以上3步，目標(biāo)物體的haar-like特征強(qiáng)分類器建立目標(biāo)識(shí)別的過程如圖3所示。

圖3 特征強(qiáng)分類器建立目標(biāo)識(shí)別的過程

因?yàn)橐环鶊D像中待檢測(cè)的區(qū)域很多都是負(fù)樣本，這樣由級(jí)聯(lián)分類器在分類的初期就拋棄了很多負(fù)樣本的復(fù)雜檢測(cè)，所以級(jí)聯(lián)分類器的速度是非常快的；只有正樣本才會(huì)送到下一個(gè)強(qiáng)分類器進(jìn)行再次檢驗(yàn)，這樣就保證了最后輸出的正樣本偽正的可能性非常低。目標(biāo)識(shí)別的結(jié)果就是判斷出該圖像上是否有該目標(biāo)并計(jì)算出該目標(biāo)的坐標(biāo)和區(qū)域。

本設(shè)計(jì)利用緩存技術(shù)，根據(jù)空間性和時(shí)間性原理，將一部分圖像特征信息以及供真實(shí)環(huán)境使用的增強(qiáng)信息緩存于移動(dòng)設(shè)備存儲(chǔ)單元之中。當(dāng)移動(dòng)設(shè)備獲取真實(shí)圖像輸入后，AR客戶端首先進(jìn)行圖像特征提取，進(jìn)而利用特征信息以及本地的匹配信息進(jìn)行匹配，當(dāng)匹配成功后，獲取本地的現(xiàn)實(shí)增強(qiáng)信息，進(jìn)而呈現(xiàn)給用戶。如果本地匹配失敗，則利用移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)將圖像特征信息送往遠(yuǎn)程服務(wù)器，利用服務(wù)器進(jìn)行遠(yuǎn)程匹配，進(jìn)而將現(xiàn)實(shí)增強(qiáng)信息發(fā)送給移動(dòng)設(shè)備以呈現(xiàn)給用戶。

4.3 利用地理位置信息的目標(biāo)特征庫(kù)的篩選與顯示優(yōu)化

本文所設(shè)定的目標(biāo)物體的識(shí)別是類屬的識(shí)別，即對(duì)一類物體的識(shí)別，而非一大類中個(gè)體的識(shí)別，僅僅依靠計(jì)算機(jī)視覺方法達(dá)不到應(yīng)用的要求。

通過計(jì)算地理位置信息，可獲知移動(dòng)設(shè)備的當(dāng)前位置，進(jìn)而可獲得一定范圍內(nèi)的興趣點(diǎn)以及他們的地理位置信息，這為進(jìn)一步的物體識(shí)別工作提供了重要數(shù)據(jù)，可用來減少匹配過程和匹配庫(kù)的數(shù)據(jù)。

研究通過結(jié)合地理位置信息來進(jìn)行篩選工作，用于解決目標(biāo)識(shí)別問題。

首先，通過獲取移動(dòng)設(shè)備當(dāng)前的地理位置信息，結(jié)合觀測(cè)半徑，通過服務(wù)器搜索的方式，確定當(dāng)前位置以及當(dāng)前觀測(cè)半徑內(nèi)的興趣點(diǎn)信息。

其次，通過移動(dòng)設(shè)備的磁場(chǎng)傳感器獲取當(dāng)前移動(dòng)設(shè)備的姿態(tài)信息，進(jìn)而獲取攝像頭的朝向信息，再利用攝像頭參數(shù)信息，進(jìn)而計(jì)算出攝像頭的朝向和視野范圍信息。利用此信息再進(jìn)行一次篩選，得到視野范圍內(nèi)的興趣點(diǎn)信息。

最后，通過計(jì)算機(jī)視覺處理方法和圖形圖像識(shí)別算法，對(duì)攝像頭所獲取的幀數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和處理，與前步所獲取的興趣點(diǎn)信息進(jìn)行匹配，完成物體識(shí)別過程。

通過利用移動(dòng)設(shè)備的地理位置信息進(jìn)行篩選，可以大大減少圖像匹配中的分類數(shù)據(jù)，提高識(shí)別速度，可實(shí)現(xiàn)快速識(shí)別。[6]

本文研究過程中提出一個(gè)新的思路，即在虛擬的三維物體建模過程中，充分考慮相關(guān)興趣點(diǎn)的地理位置信息，將本來是一個(gè)完整的虛擬三維物體根據(jù)地理位置信息進(jìn)行分解設(shè)計(jì)。通過合理的分解，解決加載時(shí)的內(nèi)存不足問題以及渲染時(shí)的計(jì)算能力不足的問題。良好的三維物體分解建模算法將保證在最好的用戶體驗(yàn)同時(shí)，對(duì)用戶而言這些分解是透明的，用戶所觀測(cè)到的是一個(gè)完整的三維物體模型。

4.4 增強(qiáng)信息精確疊加

移動(dòng)終端通過GPS獲得當(dāng)前地理位置，建立以當(dāng)前位置為坐標(biāo)原點(diǎn)的東北天世界坐標(biāo)系，計(jì)算出目標(biāo)點(diǎn)在該坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，根據(jù)設(shè)備上的加速度計(jì)、地磁感應(yīng)器等傳感器輸出計(jì)算出設(shè)備坐標(biāo)與世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換矩陣，精確計(jì)算目標(biāo)點(diǎn)在設(shè)備坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)，基于線性代數(shù)實(shí)現(xiàn)一整套坐標(biāo)轉(zhuǎn)換算法，精確計(jì)算目標(biāo)點(diǎn)在設(shè)備坐標(biāo)系下的坐標(biāo)；測(cè)定攝像頭到屏幕的投影關(guān)系，精確計(jì)算目標(biāo)點(diǎn)在屏幕上的位置，基于三角幾何通過實(shí)測(cè)精確計(jì)算攝像頭到屏幕的投影關(guān)系，實(shí)現(xiàn)一整套從攝像頭到屏幕位置的算法，精確計(jì)算目標(biāo)點(diǎn)在屏幕坐標(biāo)系下的坐標(biāo)（圖4、5）[7,8]。

圖4 精確疊加定位示意圖

在沒有精確參考物的情況下，研究中使用地理位置信息采用差分方法獲得精確疊加效果。本文中所說的地理位置信息主要包括興趣點(diǎn)以及移動(dòng)智能設(shè)備終端的經(jīng)度、緯度、海拔，興趣點(diǎn)的地理范圍，移動(dòng)終端的方向信息。

由于傳統(tǒng)GPS有10米左右的誤差，因此要做接近真實(shí)的3D展示，我們需要提高觀測(cè)者（移動(dòng)終端）與3D模型的相對(duì)精度。我們使用位置差分的辦法來提高相對(duì)精度。位置差分(Position Difference），是根據(jù)基準(zhǔn)接收機(jī)的定位誤差解算值修正用戶接收機(jī)定位結(jié)果的差分定位方法。工作原理如下：

GPS定位是利用一組衛(wèi)星的偽距、星歷、衛(wèi)星發(fā)射時(shí)間等觀測(cè)量和用戶鐘差來實(shí)現(xiàn)的。要獲得地面的三維坐標(biāo)，必須對(duì)至少4顆衛(wèi)星進(jìn)行測(cè)量。在這一定位過程中，存在3部分誤差：

圖5 增強(qiáng)信息精確疊加坐標(biāo)確定過程

第一部分誤差是由衛(wèi)星鐘誤差、星歷誤差、電離層誤差、對(duì)流層誤差等引起的；第二部分是由傳播延遲導(dǎo)致的誤差；第三部分為各用戶接收機(jī)固有的誤差，由內(nèi)部噪聲、通道延遲、多路徑效應(yīng)等原因造成[9]。

利用位置差分技術(shù)，第一部分誤差可以完全消除；第二部分誤差大部分可以消除，消除程度主要取決于基準(zhǔn)接收機(jī)和用戶接收機(jī)的距離；第三部分誤差則無法消除。采用差分技術(shù)，可以使定位精度達(dá)到亞米級(jí)別，這對(duì)于大部分物體來說是足夠好的誤差范圍了[10]。

5 結(jié)語

針對(duì)目前網(wǎng)絡(luò)管理的難點(diǎn)，如何對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)外線資源進(jìn)行分級(jí)管理、分段維護(hù)、分專業(yè)管理，促使資源管理為故障定位提供良好的數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量端到端的管控與分析，成為網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商亟需解決的問題。本文中所提及的研究成果，通過管理思路和技術(shù)手段的相結(jié)合的方式解決了這個(gè)難題，并在某省級(jí)運(yùn)營(yíng)商的實(shí)際運(yùn)維管理工作中取得了良好應(yīng)用效果。

伴隨著網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展和建設(shè)，新型網(wǎng)絡(luò)資源的逐漸增加，例如物聯(lián)網(wǎng)、5G網(wǎng)絡(luò)在業(yè)務(wù)中的普遍應(yīng)用，外線資源種類繁多，本文研究通過提供更多樣化的數(shù)據(jù)接口對(duì)接能力，提供統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)框架和部署環(huán)境，未來可簡(jiǎn)單擴(kuò)展就能夠支撐外部系統(tǒng)、資源管理系統(tǒng)、網(wǎng)管系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)管、智能設(shè)備終端的接入，具有良好的市場(chǎng)應(yīng)用前景。