本技术涉及无线通信规划，尤其涉及一种农村基站规划方法、系统、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、为了完善农村无线网络覆盖，需要对农村空白覆盖区域进行基站规划建设。相关技术中，由于农村面积广、居民分散，且缺乏类似城区集中的mr栅格定位数据，通过人工选点的方式费时费力、容易遗漏。另外，目前基站规划方法主要针对城区、室内和弱覆盖区域，对于空洞区域的规划较为简单，且选址粗略，难以实现对农村空白覆盖区域的精准规划。
2、综上，相关技术中存在的技术问题有待得到改善。
技术实现思路
1、本技术实施例的主要目的在于提出一种农村基站规划方法、系统、电子设备及存储介质，能够实现农村基站自动规划，有效提高了站址识别精准度和规划效率。
2、为实现上述目的，本技术实施例的一方面提出了一种农村基站规划方法，所述方法包括以下步骤：
3、获取待识别农村遥感影像；
4、通过预设建筑识别模型对所述待识别农村遥感影像进行识别分析，得到预设建筑物数据；
5、通过预设聚类算法对所述预设建筑物数据进行聚类分析，得到预设集中区域数据；
6、根据所述预设集中区域数据和现网基站信息进行站址规划，生成期望基站规划站址。
7、在一些实施例中，在执行所述通过预设建筑识别模型对所述待识别农村遥感影像进行识别分析，得到预设建筑物数据之前，所述方法还包括：
8、获取遥感影像数据集，并对所述遥感影像数据集进行第一预处理，得到模型训练数据集；其中，所述第一预处理包括尺寸调整、图像标准化以及数据增强；
9、构建预设训练模型；其中，所述预设训练模型包括视觉转换器模型；
10、将所述模型训练数据集输入所述视觉转换器模型，以通过反向传播算法和预设损失函数进行模型训练，得到所述预设建筑识别模型。
11、在一些实施例中，所述通过预设建筑识别模型对所述待识别农村遥感影像进行识别分析，得到预设建筑物数据，包括：
12、对所述待识别农村遥感影像进行第二预处理，得到待识别图像块；其中，所述第二预处理包括图像分割和所述图像标准化；
13、将所述待识别图像块输入所述预设建筑识别模型进行特征提取，生成特征向量；
14、根据所述特征向量进行掩码预测，得到图像分割预测掩码；
15、将所述图像分割预测掩码进行映射转换，得到预设掩码栅格图；
16、将所述预设掩码栅格图转化为预设地理信息系统数据格式，得到所述预设建筑物数据。
17、在一些实施例中，所述通过预设聚类算法对所述预设建筑物数据进行聚类分析，得到预设集中区域数据，包括：
18、构建预设聚类参数；其中，所述预设聚类参数包括预设邻域半径和邻域样本阈值；
19、根据所述预设聚类参数通过基于密度的空间聚类算法识别所述预设建筑物数据中建筑物聚集的区域，得到所述预设集中区域数据。
20、在一些实施例中，所述根据所述预设聚类参数通过基于密度的空间聚类算法识别所述预设建筑物数据中建筑物聚集的区域，得到所述预设集中区域数据，包括：
21、检测所述预设建筑物数据中未标记的第一建筑物，以判断所述第一建筑物在所述预设邻域半径内包含第二建筑物的数量是否小于所述邻域样本阈值；
22、当确定所述第一建筑物在所述预设邻域半径内包含所述第二建筑物的数量大于所述邻域样本阈值，构建预设居住区域，并将所述第二建筑物添加至预设候选集合；
23、判断所述预设候选集合中未标记的第三建筑物在所述预设邻域半径内包含第四建筑物的数量是否大于所述邻域样本阈值；
24、当确定所述第三建筑物在所述预设邻域半径内包含第四建筑物的数量大于所述邻域样本阈值，将所述第四建筑物添加至所述预设候选集合；
25、当确定所述第三建筑物未标记居住区域，将所述第三建筑物添加至所述预设居住区域，并返回所述判断所述预设候选集合中未标记的第三建筑物在所述预设邻域半径内包含第四建筑物的数量是否大于所述邻域样本阈值的步骤，直至遍历完成所述预设候选集合；
26、当确定遍历完成所述预设候选集合，返回所述检测所述预设建筑物数据中未标记的第一建筑物，以判断所述第一建筑物在所述预设邻域半径内包含第二建筑物的数量是否小于所述邻域样本阈值的步骤，直至所述预设建筑物数据中各个所述第一建筑物均被标记，得到所述预设集中区域数据。
27、在一些实施例中，所述现网基站信息包括现网基站覆盖区域数据；
28、所述根据所述预设集中区域数据和现网基站信息进行站址规划，生成期望基站规划站址，包括：
29、获取预设工参数据，以通过所述预设工参数据计算得到所述现网基站覆盖区域数据；其中，所述预设工参数据包括基站标识、基站坐标数据、基站方位角、基站频段以及基站发射功率；
30、根据所述现网基站覆盖区域数据对所述预设集中区域数据进行建筑物筛选，得到若干候选建筑物；
31、将若干所述候选建筑物中邻域建筑数最大的所述候选建筑物作为目标建筑物，以根据所述目标建筑物生成所述期望基站规划站址。
32、在一些实施例中，所述根据所述现网基站覆盖区域数据对所述预设集中区域数据进行建筑物筛选，得到若干候选建筑物，包括：
33、根据所述预设工参数据确定现网基站覆盖半径；
34、根据所述现网基站覆盖半径将所述预设集中区域数据中的已覆盖建筑物进行剔除，得到未覆盖建筑物；
35、对在所述未覆盖建筑物的预设覆盖半径内的建筑数量进行统计，得到邻域建筑数量；其中，所述预设覆盖半径包括预设规划基站的期望覆盖半径；
36、将所述邻域建筑数量小于预设数量阈值的所述未覆盖建筑物进行剔除，得到密集建筑物；
37、根据所述现网基站覆盖半径和所述预设覆盖半径计算预设现网基站与所述预设规划基站的基站距离，以通过所述基站距离确定规划基站范围，并剔除位于所述规划基站范围内的所述密集建筑物，得到若干所述候选建筑物。
38、为实现上述目的，本技术实施例的另一方面提出了一种农村基站规划系统，所述系统包括：
39、第一模块，用于获取待识别农村遥感影像；
40、第二模块，用于通过预设建筑识别模型对所述待识别农村遥感影像进行识别分析，得到预设建筑物数据；
41、第三模块，用于通过预设聚类算法对所述预设建筑物数据进行聚类分析，得到预设集中区域数据；
42、第四模块，用于根据所述预设集中区域数据和现网基站信息进行站址规划，生成期望基站规划站址。
43、为实现上述目的，本技术实施例的另一方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括：
44、至少一个处理器；
45、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
46、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上述的方法。
47、为实现上述目的，本技术实施例的另一方面提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
48、本技术实施例至少包括以下有益效果：本技术提供一种农村基站规划方法、系统、电子设备及存储介质,该方案通过获取待识别农村遥感影像，以通过预设建筑识别模型对待识别农村遥感影像进行识别分析，得到预设建筑物数据。然后，本发明实施例通过预设聚类算法对预设建筑物数据进行聚类分析，得到预设集中区域数据，进而根据预设集中区域和现网基站信息进行站址规划，生成期望基站规划站址，实现农村基站自动规划。容易理解的是，本发明实施例通过遥感影像和深度学习技术的融合，对农村的建筑物信息进行提取，得到预设建筑物数据，以对农村建筑物数据进行补充，为农村基站部署价值评估提供基础，同时通过预设聚类算法得到农村集中区域，即预设集中区域数据，进而结合现网基站信息进行农村基站规划，从而有效地提高了站址识别精准度和规划效率。
1.一种农村基站规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在执行所述通过预设建筑识别模型对所述待识别农村遥感影像进行识别分析，得到预设建筑物数据之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过预设建筑识别模型对所述待识别农村遥感影像进行识别分析，得到预设建筑物数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预设聚类算法对所述预设建筑物数据进行聚类分析，得到预设集中区域数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设聚类参数通过基于密度的空间聚类算法识别所述预设建筑物数据中建筑物聚集的区域，得到所述预设集中区域数据，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述现网基站信息包括现网基站覆盖区域数据；
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述现网基站覆盖区域数据对所述预设集中区域数据进行建筑物筛选，得到若干候选建筑物，包括：
8.一种农村基站规划系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
