设备布点方法、装置、电子设备以及存储介质与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，特别是涉及一种设备布点方法、装置、电子设备以及存储介质。


背景技术：

2.对功能设备进行布点的优劣，直接决定了后续功能设备的运行效果。以功能设备为视频监控设备为例，国内许多城市都建立了公共安全视频监控系统，对城市安全保障起到至关重要的作用，现有的公共安全视频监控系统的布点，基本是从警务业务的逻辑出发，提出了基于点、线、面统筹兼顾、围绕重点区域建设的指导性方针，许多城市的视频监控系统前期投入较大的成本进行建设，而在后续新增视频监控设备点位时，存在新增点位规划过程中主观决断性过强，导致视频监控的覆盖度不够、资源利用率低等问题。
3.因此，如何提高功能设备布点的准确性，是本领域技术人员亟待解决的问题。


技术实现要素：

4.本技术至少提供一种设备布点方法、设备布点装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
5.本技术第一方面提供了一种设备布点方法，包括：获取各个已部署设备的设备质量；基于设备质量对各个已部署设备进行分类，得到优化能力设备以及待优化设备；检测待优化设备是否满足优化能力设备对应的优化条件；基于检测结果从待优化设备中确定出目标优化设备，以对目标优化设备进行布点规划。
6.在一实施例中，优化能力设备对应的优化条件包括优化能力设备对应的可优化区域；检测待优化设备是否满足优化能力设备对应的优化条件，包括：查询优化能力设备的部署点位和待优化设备的部署点位，以及基于优化能力设备的设备质量，确定优化能力设备对应的可优化距离；基于优化能力设备的部署点位和可优化距离，生成优化能力设备对应的可优化区域；基于待优化设备的部署点位和优化能力设备对应的可优化区域，检测待优化设备是否满足优化能力设备对应的优化条件。
7.在一实施例中，优化能力设备对应的优化条件还包括预设可优化数量；基于待优化设备的部署点位和优化能力设备对应的可优化区域，检测待优化设备是否满足优化能力设备对应的优化条件，包括：将部署点位处于可优化区域内的待优化设备作为候选设备；基于优化能力设备的部署点位和候选设备的部署点位，计算优化能力设备和候选设备之间的设备距离；基于设备距离对候选设备进行排序；从排序结果中选择出预设可优化数量的候选设备，作为满足优化能力设备对应的优化条件的待优化设备。
8.在一实施例中，在将部署点位处于可优化区域内的待优化设备作为候选设备之后，方法还包括：获取每个优化能力设备对应的可优化区域之间的重叠区域；计算部署点位处于重叠区域内的候选设备和与重叠区域关联的优化能力设备之间的分配权重；基于分配权重对处于重叠区域内的候选设备进行分配。
9.在一实施例中，基于检测结果从待优化设备中确定出目标优化设备，以对目标优化设备进行布点规划，包括：将检测结果表征满足优化能力设备对应的优化条件的待优化设备，作为已优化设备；统计已优化设备的数量；若已优化设备的数量小于预设数量阈值，则将待优化设备中除已优化设备之外的待优化设备作为目标优化设备，以对目标优化设备进行布点规划。
10.在一实施例中，基于检测结果从待优化设备中确定出目标优化设备，以对目标优化设备进行布点规划，包括：获取每个目标优化设备的部署点位以及新增设备的数量；基于新增设备的数量得到聚类中心数量；基于聚类中心数量和每个目标优化设备的部署点位，对每个目标优化设备进行聚类；基于聚类结果得到各个新增设备对应的部署点位。
11.在一实施例中，在基于聚类中心数量和每个目标优化设备的部署点位，对每个目标优化设备进行聚类之后，方法还包括：获取各个新增设备对应的优化条件；统计满足新增设备对应的优化条件的目标优化设备的数量，得到新增已优化设备数量；若新增已优化设备数量小于预设数量阈值，则对新增设备的数量进行修改。
12.本技术第二方面提供了一种设备布点装置，包括：获取模块，用于获取各个已部署设备的设备质量；分类模块，用于基于设备质量对各个已部署设备进行分类，得到优化能力设备和待优化设备；检测模块，用于检测待优化设备是否满足优化能力设备对应的优化条件；规划模块，用于基于检测结果从待优化设备中确定出目标优化设备，以对目标优化设备进行布点规划。
13.本技术第三方面提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，处理器用于执行存储器中存储的程序指令，以实现上述设备布点方法。
14.本技术第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，程序指令被处理器执行时实现上述设备布点方法。
15.上述方案，通过获取各个已部署设备的设备质量，基于设备质量对各个已部署设备进行分类，得到优化能力设备以及待优化设备，检测待优化设备是否满足优化能力设备对应的优化条件，基于检测结果从待优化设备中确定出目标优化设备，以对目标优化设备进行布点规划。通过优化能力设备对应的优化条件分析得到待优化设备可以被带动优化的情况，确定出当前布点规划需要考虑的目标优化设备，以合理利用已部署设备的设备资源，避免布点规划新增无效的设备，减少资源浪费，提高布点规划的准确率。
16.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，而非限制本技术。
附图说明
17.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于说明本技术的技术方案。
18.图1是本技术的一示例性实施例示出的设备布点方法的流程图；
19.图2是本技术一示例性实施例示出的确定目标优化设备的示意图；
20.图3是本技术一示例性实施例示出的检测待优化设备是否满足优化能力设备对应的优化条件的示意图；
21.图4是本技术另一示例性实施例示出的检测待优化设备是否满足优化能力设备对
应的优化条件的示意图；
22.图5是本技术一示例性实施例示出的布点规划的示意图；
23.图6为本技术另一示例性实施例示出的布点规划的示意图；
24.图7是图6中步骤s630的一示例性实施例的流程示意图；
25.图8是本技术的一示例性实施例示出的设备布点装置的框图；
26.图9是本技术电子设备一实施例的结构示意图；
27.图10是本技术计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
28.下面结合说明书附图，对本技术实施例的方案进行详细说明。
29.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术。
30.本文中术语“和/或”，仅仅是一种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。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括a、b、c中的至少一种，可以表示包括从a、b和c构成的中选择的任意一个或多个元素。
31.下面对本技术实施例所提供的设备布点方法进行说明。
32.请参阅图1，图1是本技术的一示例性实施例示出的设备布点方法的流程图。
33.如图1所示，在一示例性的实施例中，设备布点方法至少包括步骤s110至步骤s140，详细介绍如下：
34.步骤s110：获取各个已部署设备的设备质量。
35.已部署设备是指已经布置于实际场景中的设备。
36.其中，已部署设备可以是图像获取设备(如摄影机)、通信基站、参数检测设备(如空气质量检测设备)等，本技术实施例不对已部署设备的类型进行限定。进而可以理解的是，不同类型的设备所对应的设备质量的相关参数可能不同，例如，已部署设备为图像获取设备，则其对应的设备质量包括但不限于图像获取设备获取图像的清晰度、图像获取设备的遮挡情况等；已部署设备为通信基站，则其对应的设备质量包括但不限于通信基站的通信覆盖范围、通信基站的数据传输速率等；已部署设备为参数检测设备，则其对应的设备质量包括但不限于参数检测设备的可检测范围、参数检测设备的检测准确率等。
37.示例性地，已部署设备的设备质量可以是查询预设的设备规格表获取的，预设的设备规格表用于存储各个已部署设备的设备质量相关参数。
38.示例性地，已部署设备的设备质量还可以是通过分析已部署设备的历史运行结果得到的，例如，已部署设备为图像获取设备时，可以通过获取已部署的图像获取设备拍摄的历史图像数据，通过对这些历史图像数据进行分析，以得到该图像获取设备的图像拍摄质量，进而基于该图像拍摄质量得到该图像获取设备的设备质量。
39.步骤s120：基于设备质量对各个已部署设备进行分类，得到优化能力设备以及待优化设备。
40.优化能力设备是指可以提高其他已部署设备的运行效果的设备，反之，待优化设备是指需要联合其他已部署设备才能得到满足预设的运行效果的设备。
41.通过各个已部署设备分别对应的设备质量，对各个已部署设备进行分类，得到优化能力设备以及待优化设备。
42.示例性地，已部署设备的设备质量由多个参数项组成，获取每个参数项对应的参数内容以及参数权重，根据参数内容得到参数项能力值，再根据每个参数项对应的参数项能力值和参数权重进行加权计算，得到该已部署设备对应的设备能力值，然后，根据设备能力值对该已部署设备进行分类。
43.其中，每个参数项对应的参数权重可以是预先设定的固定值，也可以是根据实际应用情况灵活计算的值，如基于已部署设备的部署点位所处区域的重要程度的不同，灵活计算已部署设备的设备质量每个参数项对应的参数权重；又如基于已部署设备的设备陈旧程度、设备硬件质量等，灵活计算已部署设备的设备质量每个参数项对应的参数权重。
44.以已部署设备为图像获取设备为例，图像获取设备1的设备质量含有的参数项包括：获取图像的清晰度、遮挡情况，基于获取图像的清晰度得到的参数项能力值为a1，图像的清晰度对应的参数权重为w1；基于遮挡情况得到的参数项能力值为a2，遮挡情况对应的参数权重为w2，则得到的该图像获取设备1对应的设备能力值为a1＝a1w1+a2w2。根据设备能力值a1对该图像获取设备1进行分类，例如，若a1大于第一能力阈值，则将图像获取设备1划分为优化能力设备；若a1小于第二能力阈值，则将图像获取设备1划分为待优化设备。
45.需要说明的是，上述提到的优化能力设备以及待优化设备仅是分类结果所含有的至少两类，在实际应用场景中，对各个已部署设备进行分类的分类结果中还可以含有更多的类别，例如，除了可以将已部署设备划分为优化能力设备以及待优化设备之外，还可以划分为不能提高其他已部署设备的运行效果、但是不需要联合其他已部署设备就能得到满足预设的运行效果的设备。基于设备质量对各个已部署设备进行分类所对应的类别可以根据实际应用情况进行设置，本技术对此不进行限定。
46.步骤s130：检测待优化设备是否满足优化能力设备对应的优化条件。
47.优化能力设备对应的优化条件是指，其他设备通过该优化能力设备来提高运行效果所需要满足的条件。
48.示例性地，优化能力设备对应的优化条件可以是通过查询预设的设备优化条件表得到的，该设备优化条件表用于存储优化能力设备的优化条件。
49.示例性地，优化能力设备对应的优化条件也可以是通过对优化能力设备的设备质量等参数进行分析得到的，例如，已部署设备为图像获取设备，图像获取设备对应的优化条件包括可优化区域，可以根据图像获取设备的获取图像的清晰度得到该图像获取设备对应的可优化区域，若待优化设备处于该图像获取设备对应的可优化区域中，则判断为待优化设备满足该图像获取设备对应的优化条件；又例如，已部署设备为通信基站，通信基站对应的优化条件包括基站类型，可以根据通信基站支持的通信协议得到该通信基站对应的可优化基站类型，若待优化设备属于该通信基站对应的可优化基站类型，则判断为待优化设备满足该通信基站对应的优化条件。
50.分别检测每个待优化设备是否满足各个优化能力设备对应的优化条件，若待优化设备满足任一优化能力设备对应的优化条件，则表明该待优化设备可以联合优化能力设备
达到预设的运行效果，即该待优化设备可以被优化能力设备带动优化，得到该待优化设备可以被优化的检测结果，反之，得到该待优化设备不可以被优化的检测结果。
51.步骤s140：基于检测结果从待优化设备中确定出目标优化设备，以对目标优化设备进行布点规划。
52.目标优化设备是指不能被已有的优化能力设备带动优化的设备。
53.根据检测结果从待优化设备中选择出不能被已有的优化能力设备带动优化的设备，作为目标优化设备，然后针对这些目标优化设备进行布点规划，得到的布点规划结果中含有新增设备所对应的部署点位。其中，新增设备是指可以提高目标优化设备的运行效果的设备
54.示例性地，请参阅图2，图2为本技术一示例性实施例示出的确定目标优化设备的示意图，如图2所示，预设区域内存在多个已部署设备，根据这些已部署设备对应的设备质量将已部署设备划分为优化能力设备以及待优化设备，如得到优化能力设备包括e
h1
，待优化设备包括e
l1
、e
l2
、e
l3
、e
l4
，检测各个待优化设备是否满足e
h1
对应的优化条件，得到满足e
h1
对应的优化条件的设备包括e
l1
、e
l2
，则筛选得到目标优化设备包括e
l3
、e
l4
，对e
l3
、e
l4
进行新增设备的布点规划。
55.本技术的技术方案由于考虑到不同时期部署的设备之间的设备质量不同，通过设备质量对各个已部署设备进行分类，得到优化能力设备以及待优化设备，以根据优化能力设备对应的优化条件分析得到待优化设备可以被带动优化的情况，确定出当前布点规划需要考虑的目标优化设备，以合理利用已部署设备的设备资源，避免布点规划新增无效的设备，减少资源浪费，提高布点规划的准确率。
56.在一些实施方式中，优化能力设备对应的优化条件包括优化能力设备对应的可优化区域；检测待优化设备是否满足优化能力设备对应的优化条件，包括：查询优化能力设备的部署点位和待优化设备的部署点位，以及基于优化能力设备的设备质量，确定优化能力设备对应的可优化距离；基于优化能力设备的部署点位和可优化距离，生成优化能力设备对应的可优化区域；基于待优化设备的部署点位和优化能力设备对应的可优化区域，检测待优化设备是否满足优化能力设备对应的优化条件。
57.部署点位是指设备的布置位置信息。
58.示例性地，设置有设备部署点位表，该设备部署点位表用于存储各个已部署设备的设备标识和其对应的部署点位之间的映射关系，获取优化能力设备和待优化设备对应的设备标识，通过设备标识查询设备部署点位表，得到优化能力设备的部署点位和待优化设备的部署点位。
59.另外，基于优化能力设备的设备质量，确定优化能力设备对应的可优化距离。举例来说，优化能力设备为图像获取装置，可以根据图像获取装置的获取图像的清晰度、图像获取设备的遮挡情况等确定该图像获取装置对应的可优化距离，例如，预先设置有清晰度与可优化距离之间的映射关系，如图像获取装置的清晰度为1080p(progressive scanning)，则可以得到该图像获取装置的可优化距离为100米。
60.然后，根据优化能力设备的部署点位和可优化距离，生成优化能力设备对应的可优化区域，在根据待优化设备的部署点位和优化能力设备对应的可优化区域，检测待优化设备是否满足优化能力设备对应的优化条件。
61.请参阅图3，图3为本技术一示例性实施例示出的检测待优化设备是否满足优化能力设备对应的优化条件的示意图，如图3所示，优化能力设备对应的可优化区域为以该优化能力设备e
h1
的部署点位为圆心，可优化距离为半径的对应圆的覆盖范围，然后，从部署点位处于优化能力设备对应的可优化区域内的待优化设备中选择出满足优化条件的待优化设备。
62.可以理解的是，图3中所示的优化能力设备对应的可优化区域仅是示意性说明，在实际应用场景中，可优化区域可以通过其他方式确定，本技术对此不进行限定。
63.在一些实施方式中，优化能力设备对应的优化条件还包括预设可优化数量；基于待优化设备的部署点位和优化能力设备对应的可优化区域，检测待优化设备是否满足优化能力设备对应的优化条件，包括：将部署点位处于可优化区域内的待优化设备作为候选设备；基于优化能力设备的部署点位和候选设备的部署点位，计算优化能力设备和候选设备之间的设备距离；基于设备距离对候选设备进行排序；从排序结果中选择出预设可优化数量的候选设备，作为满足优化能力设备对应的优化条件的待优化设备。
64.优化能力设备对应的预设可优化数量可以是预先设定的，也可以是基于优化能力设备的设备质量灵活计算的，预设可优化数量的具体计算方式可以参见可优化距离的计算方式，在此不做赘述。
65.还是如图3所示，以预设可优化数量为4为例，优化能力设备包括e
h1
，待优化设备包括e
l1
、e
l2
、e
l3
、e
l4
、e
l5
、e
l6
、e
l7
，检测到处于可优化区域内的待优化设备包括e
l1
、e
l2
、e
l3
、e
l4
、e
l5
、e
l6
，将这些待优化设备作为候选设备，然后分别计算e
h1
与每个候选设备之间的设备距离，并基于设备距离的大小对每个候选设备进行排序，得到的排序结果为e
l1
《e
l2
《e
l3
《e
l4
《e
l5
《e
l6
，然后基于预设可优化数量，从排序结果中选取出排序前4的候选设备作为满足优化能力设备对应的优化条件的待优化设备，即得到e
l1
、e
l2
、e
l3
、e
l4
为满足优化能力设备对应的优化条件的待优化设备。
66.通过同时考虑优化能力设备的可优化距离与可优化的设备数量，保证对待优化设备进行优化条件的检测的准确性，便于后续选取出更加符合真实情况的目标优化设备。
67.在一些实施方式中，在将部署点位处于可优化区域内的待优化设备作为候选设备之后，方法还包括：获取每个优化能力设备对应的可优化区域之间的重叠区域；计算部署点位处于重叠区域内的候选设备和与重叠区域关联的优化能力设备之间的分配权重；基于分配权重对处于重叠区域内的候选设备进行分配。
68.由于可能存在两个或两个以上的优化能力设备之间的部署点位较近，导致优化能力设备对应的可优化区域之间可能存在重叠。针对这种情况，需要对重叠区域内的设备进行进一步分析。
69.示例性地，将部署点位处于重叠区域内的候选设备作为预分配设备，将与重叠区域关联的优化能力设备作为关联设备，预分配设备与关联设备之间的分配权重的计算方式可以为：基于预分配设备与关联设备之间设备距离、关联设备对应的可优化区域内含有的候选设备、关联设备对应的预设可优化数量中的至少一个数据，计算预分配设备与关联设备之间的分配权重，然后，基于分配权重对预分配设备进行分配。
70.请参阅图4，图4为本技术另一示例性实施例示出的检测待优化设备是否满足优化能力设备对应的优化条件的示意图，如图4所示，优化能力设备包括e
h1
和e
h2
，且e
h1
和e
h2
之间
存在重叠区域o
h1.h2
，该重叠区域内存在候选设备e
l4
、e
l5
，e
h1
对应的预设可优化数量为4，e
h2
对应的预设可优化数量为5。
71.以e
l4
为例进行说明，分配权重计算过程可以为：
72.基于e
h1
分别与其对应的可优化范围内的e
l1
、e
l2
、e
l3
、e
l4
、e
l5
、e
l6
之间设备距离，计算得到e
l4
相对e
h1
的距离分配权重为l
l4.h1
；以及基于e
h1
对应的预设可优化数量和e
l4
针对e
h1
中各个候选设备的设备距离排序结果，计算得到e
l4
相对e
h1
的排序分配权重为s
l4.h1
。
73.即e
l4
相对e
h1
的分配权重d
l4.h1
＝l
l4.h1
+s
l4.h1
。
74.按照上述相同的计算方式，计算得到：
75.e
l4
相对e
h2
的分配权重d
l4.h2
＝l
l4.h2
+s
l4.h2
。
76.对比d
l4.h1
和d
l4.h2
，若d
l4.h1
大于d
l4.h2
，则将e
l4
分配给e
h1
，即将e
l4
作为满足e
h1
对应的优化条件的待优化设备；若d
l4.h1
小于d
l4.h2
，则将e
l4
分配给e
h2
，即将e
l4
作为满足e
h2
对应的优化条件的待优化设备。
77.通过上述实施例，可以对优化能力设备和待优化设备的优化情况进行更加准确的分析，以提高后续得到的目标优化设备的准确度。
78.在一些实施方式中，基于检测结果从待优化设备中确定出目标优化设备，以对目标优化设备进行布点，包括：将检测结果表征满足优化能力设备对应的优化条件的待优化设备，作为已优化设备；统计已优化设备的数量；若已优化设备的数量小于预设数量阈值，则将待优化设备中除已优化设备之外的待优化设备作为目标优化设备，以对目标优化设备进行布点。
79.预设数量阈值用于限定待优化设备被带动优化的下限数量。
80.示例性地，预设数量阈值可以为预设优化比例，如90％，检测已优化设备的数量与预设数量阈值之间的关系的步骤可以为：获取待优化设备的总数量，基于已优化设备的数量和待优化设备的总数量计算得到已优化设备比例，检测已优化设备比例是否小于预设优化比例。
81.例如，已优化设备比例的计算公式可以为：
[0082][0083]
其中，n
opt_n
表示已优化设备的数量。n
total_n
表示待优化设备的总数量。
[0084]
若已优化设备比例小于预设优化比例，则将待优化设备中除已优化设备之外的待优化设备作为目标优化设备，以对这些目标优化设备进行布点规划。
[0085]
在一些实施方式中，请参阅图5，图5为本技术一示例性实施例示出的布点规划的示意图，如图5所示，具体包括：步骤s510：从已部署设备中选取出优化能力设备和待优化设备；步骤s520：分析优化能力设备可以带动优化的待优化设备，得到已优化设备；步骤s530：计算已优化设备的数量与待优化设备的总数量之间的已优化设备比例；步骤s540：若已优化设备比例小于预设优化比例，则将待优化设备中除已优化设备之外的待优化设备作为目标优化设备，并采用递增类簇质心数量的聚类迭代方法规划得到新增设备的部署点位。
[0086]
示例性地，采用递增类簇质心数量的聚类迭代方法规划得到新增设备的部署点位，包括：获取每个目标优化设备的部署点位以及新增设备的数量；基于新增设备的数量得到聚类中心数量；基于聚类中心数量和每个目标优化设备的部署点位，对每个目标优化设
备进行聚类；基于聚类结果得到各个新增设备对应的部署点位。
[0087]
其中，在第一次迭代过程中，新增设备的数量可以是预设值，如初始的新增设备的数量可以为1。
[0088]
以新增设备的数量为聚类的聚类中心数量，基于聚类中心数量对每个目标优化设备的部署点位进行聚类，将聚类后，每个聚类中心的点位作为新增设备对应的部署点位。
[0089]
聚类算法可以选择kmeans聚类算法或kmeans++聚类算法等，本技术对此不进行限定。在聚类过程中，点位聚类方法的距离度量方法可以是选择两个部署点位之间的直线距离或者是路径距离(例如：步行路径)，本技术对此不进行限定。
[0090]
在一些实施方式中，在基于聚类中心数量和每个目标优化设备的部署点位，对每个目标优化设备进行聚类之后，方法还包括：获取各个新增设备对应的优化条件；统计满足新增设备对应的优化条件的目标优化设备的数量，得到新增已优化设备数量；若新增已优化设备数量小于预设数量阈值，则对新增设备的数量进行修改。
[0091]
预设数量阈值用于限定待优化设备被带动优化的下限数量，可以将预设数量阈值作为当前布点规划的目标。
[0092]
请参阅图6，图6为本技术另一示例性实施例示出的布点规划的示意图，如图6所示，步骤s610：获取新增设备的数量；步骤s620：基于新增设备的数量进行聚类；步骤s630：判断新增已优化设备数量是否大于预设数量阈值，若否则执行步骤s640，若是则执行步骤s650；步骤s640：修改新增设备的数量；步骤s650：基于聚类结果得到各个新增设备对应的部署点位。
[0093]
其中，通过统计满足新增设备对应的优化条件的目标优化设备的数量，得到新增已优化设备数量，新增设备对应的优化条件的确定过程可以参见上述优化能力设备对应的优化条件的确定过程。
[0094]
例如，新增设备对应的优化条件包括可优化区域以及可优化数量，请参阅图7，图7是图6中步骤s630的一示例性实施例的流程示意图，如图7所示，步骤s631：检测类簇内的每个目标优化设备的部署点位距离类簇质心的距离是否都小于预设的距离，对应类簇只保留部署点位处于可优化区域内的目标优化设备；步骤s632：检测经过步骤s631过滤后的类簇内的目标优化设备数量是否满足预设的可优化数量，如果超过可优化数量，对应类簇只保留距离类簇质心最近的满足可优化数量的目标优化设备；步骤s633：计算已优化设备与同时满足步骤s631与步骤s632的目标优化设备的优化总数量，基于该优化总数量和待优化设备的总数量计算得到新的已优化设备比例，判断已优化设备比例是否大于预设优化比例。
[0095]
通过递增类簇质心的聚类方法进行迭代聚类，自动完成新增设备的部署点位规划，计算方式简单准确。
[0096]
本技术通过获取各个已部署设备的设备质量，基于设备质量对各个已部署设备进行分类，得到优化能力设备以及待优化设备，检测待优化设备是否满足优化能力设备对应的优化条件，基于检测结果从待优化设备中确定出目标优化设备，以对目标优化设备进行布点规划。通过优化能力设备对应的优化条件分析得到待优化设备可以被带动优化的情况，确定出当前布点规划需要考虑的目标优化设备，以合理利用已部署设备的设备资源，避免布点规划新增无效的设备，减少资源浪费，提高布点规划的准确率。
[0097]
图8是本技术的一示例性实施例示出的设备布点装置的框图。如图8所示，该示例
性的设备布点装置800包括：获取模块810、分类模块820、检测模块830和规划模块840。具体地：
[0098]
获取模块810，用于获取各个已部署设备的设备质量；
[0099]
分类模块820，用于基于设备质量对各个已部署设备进行分类，得到优化能力设备和待优化设备；
[0100]
检测模块830，用于检测待优化设备是否满足优化能力设备对应的优化条件；
[0101]
规划模块840，用于基于检测结果从待优化设备中确定出目标优化设备，以对目标优化设备进行布点规划。
[0102]
在上述示例性的设备布点装置中，通过设备质量对各个已部署设备进行分类，得到优化能力设备以及待优化设备，以根据优化能力设备对应的优化条件分析得到待优化设备可以被带动优化的情况，确定出当前布点规划需要考虑的目标优化设备，以合理利用已部署设备的设备资源，避免布点规划新增无效的设备，减少资源浪费，提高布点规划的准确率。
[0103]
其中，各个模块的功能可参见设备布点方法实施例所述，此处不再赘述。
[0104]
请参阅图9，图9是本技术电子设备一实施例的结构示意图。电子设备900包括存储器901和处理器902，处理器902用于执行存储器901中存储的程序指令，以实现上述任一设备布点方法实施例中的步骤。在一个具体的实施场景中，电子设备900可以包括但不限于：微型计算机、服务器，此外，电子设备900还可以包括笔记本电脑、平板电脑等移动设备，在此不做限定。
[0105]
具体而言，处理器902用于控制其自身以及存储器901以实现上述任一设备布点方法实施例中的步骤。处理器902还可以称为cpu(central processing unit，中央处理单元)。处理器902可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器902还可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor,dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit,asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array,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。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。另外，处理器902可以由集成电路芯片共同实现。
[0106]
请参阅图10，图10是本技术计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。计算机可读存储介质1000存储有能够被处理器运行的程序指令1010，程序指令1010用于实现上述任一设备布点方法实施例中的步骤。
[0107]
在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
[0108]
上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。
[0109]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，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。
[0110]
另外，在本技术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。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。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，本技术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全部或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)或处理器(processor)执行本技术各个实施方式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(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

技术特征：
1.一种设备布点方法，其特征在于，所述方法包括：获取各个已部署设备的设备质量；基于所述设备质量对所述各个已部署设备进行分类，得到优化能力设备以及待优化设备；检测所述待优化设备是否满足所述优化能力设备对应的优化条件；基于检测结果从所述待优化设备中确定出目标优化设备，以对所述目标优化设备进行布点规划。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化能力设备对应的优化条件包括所述优化能力设备对应的可优化区域；所述检测所述待优化设备是否满足所述优化能力设备对应的优化条件，包括：查询所述优化能力设备的部署点位和所述待优化设备的部署点位，以及基于所述优化能力设备的设备质量，确定所述优化能力设备对应的可优化距离；基于所述优化能力设备的部署点位和可优化距离，生成所述优化能力设备对应的可优化区域；基于所述待优化设备的部署点位和所述优化能力设备对应的可优化区域，检测所述待优化设备是否满足所述优化能力设备对应的优化条件。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述优化能力设备对应的优化条件还包括预设可优化数量；所述基于所述待优化设备的部署点位和所述优化能力设备对应的可优化区域，检测所述待优化设备是否满足所述优化能力设备对应的优化条件，包括：将部署点位处于所述可优化区域内的待优化设备作为候选设备；基于所述优化能力设备的部署点位和所述候选设备的部署点位，计算所述优化能力设备和所述候选设备之间的设备距离；基于所述设备距离对所述候选设备进行排序；从排序结果中选择出预设可优化数量的候选设备，作为满足所述优化能力设备对应的优化条件的待优化设备。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将部署点位处于所述可优化区域内的待优化设备作为候选设备之后，所述方法还包括：获取每个优化能力设备对应的可优化区域之间的重叠区域；计算部署点位处于所述重叠区域内的候选设备和与所述重叠区域关联的优化能力设备之间的分配权重；基于所述分配权重对所述处于所述重叠区域内的候选设备进行分配。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于检测结果从所述待优化设备中确定出目标优化设备，以对所述目标优化设备进行布点规划，包括：将所述检测结果表征满足所述优化能力设备对应的优化条件的待优化设备，作为已优化设备；统计所述已优化设备的数量；若所述已优化设备的数量小于预设数量阈值，则将所述待优化设备中除所述已优化设备之外的待优化设备作为目标优化设备，以对所述目标优化设备进行布点规划。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于检测结果从所述待优化设备中确
定出目标优化设备，以对所述目标优化设备进行布点规划，包括：获取每个目标优化设备的部署点位以及新增设备的数量；基于所述新增设备的数量得到聚类中心数量；基于所述聚类中心数量和所述每个目标优化设备的部署点位，对所述每个目标优化设备进行聚类；基于聚类结果得到各个新增设备对应的部署点位。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述基于所述聚类中心数量和所述每个目标优化设备的部署点位，对所述每个目标优化设备进行聚类之后，所述方法还包括：获取所述各个新增设备对应的优化条件；统计满足所述新增设备对应的优化条件的目标优化设备的数量，得到新增已优化设备数量；若所述新增已优化设备数量小于预设数量阈值，则对所述新增设备的数量进行修改。8.一种设备布点装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取各个已部署设备的设备质量；分类模块，用于基于所述设备质量对所述各个已部署设备进行分类，得到优化能力设备和待优化设备；检测模块，用于检测所述待优化设备是否满足所述优化能力设备对应的优化条件；规划模块，用于基于检测结果从所述待优化设备中确定出目标优化设备，以对所述目标优化设备进行布点规划。9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序指令，以实现权利要求1至7中任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，其特征在于，所述程序指令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。

技术总结
本申请公开了一种设备布点方法、装置、电子设备以及存储介质，该设备布点方法包括：获取各个已部署设备的设备质量，基于设备质量对各个已部署设备进行分类，得到优化能力设备以及待优化设备，检测待优化设备是否满足优化能力设备对应的优化条件，基于检测结果从待优化设备中确定出目标优化设备，以对目标优化设备进行布点规划。通过优化能力设备对应的优化条件分析得到待优化设备可以被带动优化的情况，确定出当前布点规划需要考虑的目标优化设备，以合理利用已部署设备的设备资源，避免布点规划新增无效的设备，减少资源浪费，提高布点规划的准确率。划的准确率。划的准确率。


技术研发人员：江中毅 陈胜江 刘备 张宏 陈立力 周明伟
受保护的技术使用者：浙江大华技术股份有限公司
技术研发日：2023.04.27
技术公布日：2023/8/28