1.本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种确定通信异常点归属区域的方法和电子设备。
背景技术：
：：2.在移动通信领域，移动通信往往采用蜂窝网络结构，这种网络结构的每个基站及扇区(小区)仅对周边一定范围内的用户提供服务，距离基站较远的用户由相邻的其他基站提供服务。因此，在移动通信网络规划、维护及优化工作中，地理位置(经纬度坐标)是一项重要的数据。3.当发生通信故障时，发生通信故障的位置往往以异常点的形式执行上报，这些异常点常以点坐标的形式展现，无法直观地获知该异常点所属的区域。4.如何高效准确地确定通信异常点归属的区域，是本技术要解决的技术问题。技术实现要素：5.本技术实施例的目的是提供一种确定通信异常点归属区域的方法和电子设备，用以解决无法获知异常点所属区域的问题。6.第一方面，提供了一种确定通信异常点归属区域的方法，包括：7.获取通信异常点的位置信息、通信异常点所在区域的数字地图和网格图层，所述网格图层用于将所述数字地图划分为多个网格区域；8.获取所述网格图层中网格边界点在所述数字地图上的经纬度信息，所述网格边界点表征所述网格图层中各网格的边界位置；9.根据所述网格边界点的经纬度信息确定所述数字地图中多个网格区域的边界；10.根据所述通信异常点的射线与所述多个网格区域的边界的交点数量确定所述通信异常点归属的目标网格区域，所述通信异常点的射线包括以所述通信异常点的位置为端点在所述数字地图上构建的射线。11.第二方面，提供了一种电子设备，包括：12.第一获取模块，获取通信异常点的位置信息、通信异常点所在区域的数字地图和网格图层，所述网格图层用于将所述数字地图划分为多个网格区域；13.第二获取模块，获取所述网格图层中网格边界点在所述数字地图上的经纬度信息，所述网格边界点表征所述网格图层中各网格的边界位置；14.第一确定模块，根据所述网格边界点的经纬度信息确定所述数字地图中多个网格区域的边界；15.第二确定模块，根据所述通信异常点的射线与所述多个网格区域的边界的交点数量确定所述通信异常点归属的目标网格区域，所述通信异常点的射线包括以所述通信异常点的位置为端点在所述数字地图上构建的射线。16.第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在该存储器上并可在该处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时实现如第一方面该的方法的步骤。17.第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面该的方法的步骤。18.在本技术实施例中，通过获取通信异常点的位置信息、包含所述通信异常点所在位置的数字地图和网格图层；获取网格图层中网格边界点在数字地图上的经纬度信息；根据网格边界点的经纬度信息确定数字地图中多个网格区域的边界；根据通信异常点的射线与多个网格区域的边界的交点数量确定通信异常点归属的目标网格区域。本发明实施例的方案，能将预设网格加载至数字地图，进而根据网格边界高效准确地确定异常点所属的区域。附图说明19.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：20.图1a是本发明的一个实施例一种确定通信异常点归属区域的方法的流程示意图之一；21.图1b是本发明的一个实施例在网格图层时tab图层时加载网格图层的流程示意图；22.图1c是本发明的一个实施例tab文件图层信息架构示意图；23.图2是本发明的一个实施例一种确定通信异常点归属区域的方法的流程示意图之二；24.图3是本发明的一个实施例一种确定通信异常点归属区域的方法的流程示意图之三；25.图4a是本发明的一个实施例一种确定通信异常点归属区域的方法的流程示意图之四；26.图4b是本发明的一个实施例基于分割线划分边界点的示意图；27.图4c是本发明的一个实施例判断异常点归属区域的示意图；28.图5a是本发明的一个实施例一种确定通信异常点归属区域的方法的流程示意图之五；29.图5b是本发明的一个实施例确定网格填充颜色的流程示意图；30.图6是本发明的一个实施例一种确定通信异常点归属区域的方法的流程示意图之六；31.图7是本发明的一个实施例一种确定通信异常点归属区域的方法的流程示意图之七；32.图8是本技术的一个电子设备的结构示意图。具体实施方式33.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他实施例，都属于本发明保护的范围。本技术中附图编号仅用于区分方案中的各个步骤，不用于限定各个步骤的执行顺序，具体执行顺序以说明书中描述为准。34.在通信
技术领域：
：，当发生通信故障时，发生通信故障的位置往往以异常点的形式执行上报，这些异常点常以点坐标的形式展现，无法直观地获知该异常点所属的区域。在确定异常点所属区域时，如果采用人工判断的方法，则可能会出现人为判断错误以及判断效率低的问题。在统计各个区域异常点数量时，如果通过人工合计的方法进行统计，则有可能出现异常点重复计数或异常点漏计的问题，导致统计得到的各区域异常点数量不准确的问题。35.为了解决现有技术中存在的问题，本技术实施例提供一种确定通信异常点归属区域的方法，如图1a所示，包括以下步骤：36.s11：获取通信异常点的位置信息、包含所述通信异常点所在位置的数字地图和网格图层，所述网格图层用于将所述数字地图划分为多个网格区域；37.s12：获取所述网格图层中网格边界点在所述数字地图上的经纬度信息，所述网格边界点表征所述网格图层中各网格的边界位置；38.s13：根据所述网格边界点的经纬度信息确定所述数字地图中多个网格区域的边界；39.s14：根据所述通信异常点的射线与所述多个网格区域的边界的交点数量确定所述通信异常点归属的目标网格区域，所述通信异常点的射线包括以所述通信异常点的位置为端点在所述数字地图上构建的射线。40.在步骤s11中，通信异常点的位置信息可以是通过定位装置采集到的异常点的坐标，具体可以包括经度和纬度。41.包含通信异常点所在位置的数字地图可以是包含通信异常点所在区域的数字地图，例如，对于广东省佛山市三水区内采集到的通信异常点，获取的数字地图可以为广东省佛山市三水区的数字地图。另外，考虑到采集获取的通信异常点所在位置可能存在偏差，可以根据实际情况扩大获取的数字地图的范围，例如，获取的数字地图可以为广东省佛山市的数字地图，或者，获取的数字地图可以为广东省的数字地图。42.获取的网格图层可以是与上述数字地图所在区域相对应的网格图层，例如，可以先利用gmap.net控件加载在线的数字地图，然后再将现有的网格图层加载在上述数字地图上，以便在随后的步骤中对数字地图进行划分。43.上述加载的数字地图例如可以采用google地图、高德地图、百度地图等在线数字地图，另外，也可以选用本地存储的数字地图。44.网格图层具体可以选用tab文件格式的mapinfo图层，也可以是本地存储的手绘图层，或者还可以选用其他形式的图层。45.随后，在步骤s12中，为了将网格图层加载在数字地图上，首先可以对网格图层文件中的图层信息进行提取，比如提取tab文件、提取手绘图片文件里的图层信息，以便在gmap.net地图上呈现。46.当网格图层是tab图层时，如图1b所示，通过mapxtreme控件可以读取加载tab文件(调用方法：mapcontrol.map.load(maptableloader))读取得到网格图层，根据tab文件架构，提取构成网格的边界图形(调用方法：mapinfo.geometry.multipolygon)，每个多边形再通过抽样函数得到构成边界图层的采样点经纬度信息。(调用方法：mapinfo.geometry.polygon.exterior.samplepoints())。将得到的图层的多边形边界点投射到在线地图上，从而实现网格图层在在线地图上的数字化加载。47.上述tab文件架构如图1c所示，图层由曲线(curve)、多边形(polygon)、圆圈(ring)、点(point)等图形构成，一般与数字地图对应的网格图层(包含行政区域图层，如镇区、县区等)主要是由多边形(polygon)或者圆圈(ring)等闭合图形构成。48.当网格图层是手绘图片或其他非tab类型的图层时，考虑到图片的对比度、清晰度等参数可能不足，进而可能导致网格图层不清晰等问题。本技术实施例提供的方案先对图片进行处理，然后提取采样点并投射在数字地图上，从而实现网格图层的加载。具体可以通过以下步骤实现：49.1)图片预处理50.利用图形处理软件将图片对比度加深，例如可以设置网格图层边界为深色、底图为浅色，使网格图层的边界和其他区域区分开。随后，将加强对比度之后的图片贴到在线地图上，通过调整图片的位移及比例大小，使图片中包含的网格的边界与数字地图中相应的边界位置接近。51.2)图片采样52.上述步骤s12，获取所述网格图层中网格边界点在所述数字地图上的经纬度信息，如图2所示，包括以下步骤：53.s21：获取所述网格图层中各个网格的边界，所述网格的边界为封闭图形；54.s22：采用抽样函数法从各网格的边界获取各个网格的边界点位置；55.s23：将所述边界点位置投射至所述数字地图上，得到所述网格图层中网格边界点在所述数字地图上的经纬度信息。56.通过对图片的像素颜色识别，采用抽样函数法选取出网格图层的边界。将图片按像素点从左上角到右下角逐个扫描，判定每个点是否为黑点(bitmap.getpixel(x,y)＝＝transparentcolor)。如果是黑点，则记录相应的界面坐标(x,y)，即网格图层的网格边界点，这些网格边界点可以以集合的形式存储，集合内的每个网格边界点可以包括经度值和纬度值。57.3)采样点排序58.上述步骤s13，根据所述网格边界点的经纬度信息确定所述数字地图中多个网格区域的边界，如图3所示，包括以下步骤：59.s31：根据所述网格边界点的经纬度信息生成边界点集合；60.s32：根据所述网格边界点的经纬度信息对所述边界点集合中各边界点排序；61.s33：根据排序结果顺次连接所述边界点集合中各边界点，以确定网格区域的边界。62.在确定集合之后，需要将集合中的各个离散的网格边界点按照图片的轨迹顺序进行排序，才能够在gmap.net在线地图上通过逐点连接构建闭合曲线。63.基于上述实施例提供的方法，可选的，上述步骤s32，根据所述网格边界点的经纬度信息对所述边界点集合中各边界点排序，如图4a所示，包括以下步骤：64.s41：根据所述边界点集合构建分割线，所述分割线包括通过所述边界点集合中在第一方向上的最大极值点和最小极值点的直线，所述第一方向为经度方向或纬度方向；65.s42：根据所述边界点集合中各边界点相对于所述分割线的位置，将所述边界点集合划分为第一边界点子集和第二边界点子集；66.s43：根据所述边界点集合中各边界点在第一方向上的经纬度信息，分别对所述第一边界点子集中的边界点和所述第二边界点子集中的边界点排序。67.离散像素排序方法如下：68.首先，搜索离散的网格边界点集合s＝{si(xi,yi)|i＝0,1,2...n}在y方向上的最大值ymax和最小值ymin，以及对应的最大值点smax(xmax,ymax)和最小值点smin(xmin,ymin)。69.然后，连接上述最大值点和最小值点得到直线l，该直线l即分割线，并计算每个离散点si(xi,yi)是在该直线l的左侧还是右侧。计算方法如下：[0070][0071]li≤0时，点si(xi,yi)在直线l左侧；否则在直线l右侧，如图4b所示。[0072]基于上述方法对网格边界点集合中的各个离散的网格边界点进行判断，将网格边界点集合s＝{si(xi,yi)|i＝0,1,2...n}分成左侧点s1及右侧点s2这两个边界点子集。将左侧点集合s1按照y值递减的方式排列{s11,s12,...s1n}，将右侧点集合s2按照y值递增的方式排列{s21,s22,...s2n}。将左右侧点集合合并得到最终点集合排序s＝s1∪s2＝{s11,s12,...s1n,s21,s22,...s2n}。最终点集合中包括各个边界点的经纬度参数值，且各个网格边界点顺次排列，有利于随后确定闭合的边界图形。[0073]需要说明的是，本技术实施例是在y方向上选取了最大值和最小值做分割线为例进行了说明，即上述实施例中第一方向为纬度方向，实际上，还可以在x方向上选取最大值和最小值做分割线，即第一方向可以为经度方向。[0074]随后，在步骤s13中，基于上述步骤得到的网格边界点的经纬度信息，顺次连接各个网格边界点即可得到网格区域的边界。当确定的网格边界点的数量较多时，能有效提高边界的准确性，有利于准确判断靠近边界的异常点的归属区域。当确定的网格边界点的数量较少时，能降低整体计算量，提高确定归属区域的速度。[0075]最后，在步骤s14中，判定异常点归属的区域时，可采用射线算法来判断异常点归属于哪个网格区域。以一个待判断网格区域为例，首先获取异常点p的经纬度，以及待判断网格区域的边界，从该点p引出一条射线，计算射线与上述待判断网格区域边界的交点个数，如果交点个数为奇数，则该点在上述待判断网格区域内；如果为偶数，则该点在上述待判断网格区域外。[0076]如图4c所示，如沿问题点p往左边画射线，与多边形交点为5个；若沿问题点p往右边画射线，与多边形交点为1个，均为奇数，说明问题点p在多边形内部。[0077]当数字地图中包含多个待判断网格区域时，可以将异常点p与各个待判断网格区域分别进行判断，进而确定出异常点p归属于哪个网格区域。或者，首先根据异常点p的位置从多个待判断网格区域中选出可能包含异常点p的网格区域，进而再判断异常点p具体属于选取出的网格区域中的哪个网格区域，从而在保证确定异常点归属区域准确性的基础上，降低整体计算量，提高效率。[0078]本技术实施例提供的方案，针对目前网格化问题分析中存在的地理信息处理方法缺陷，提供了一种确定通信异常点归属区域的方法，通过将网格图层边界点加载至数字地图的方式，实现在数字地图中加载网格，并通过射线法确定异常点的区域归属。该方法普遍适用于网格化的问题聚类分析、数据呈现、问题定位等网络优化场景中。能解决通信领域中网格化的网络问题分析中存在的网络规划管理、指标分析及数据呈现问题。[0079]基于上述实施例提供的方法，可选的，上述步骤s14，根据所述通信异常点的射线与所述多个网格区域的边界的交点数量确定所述通信异常点归属的目标网格区域之后，如图5a所示，还包括以下步骤：[0080]s51：根据各网格区域中的通信异常点数量和预设异常等级规则，确定各网格区域的异常等级；[0081]s52：根据各网格区域的异常等级对各网格区域执行渲染，生成通信异常点分布图。[0082]通过本技术上述实施例提供的方案能确定通信异常点归属于哪个网格区域，进而可以统计出网格区域包含的通信异常点数量，根据预设的异常等级规则可以确定出各个网格区域的异常等级。[0083]具体的，在步骤s51中，各个网格区域可以共用一个统一的预设异常等级规则，也可以对不同网格区域预设不同的异常等级规则。举例而言，当网格区域内异常点数量小于或等于10时，异常等级为一级，当网格区域内异常点数量大于10且小于或等于20时，异常等级为二级，当网格区域内异常点数量大于20时，异常等级为三级。根据上述预设的异常等级规则可以确定各个网格区域的异常等级。[0084]另外，考虑到不同网格区域的面积不同，仅通过预设的定值难以评估不同面积的网格区域的通信异常情况。在实际应用中，可以基于不同网格的面积大小来设定异常等级对应的异常点数量标准。比如，当网格区域的面积小于预设面积时，当网格区域内异常点数量小于或等于10时，异常等级为一级，当网格区域内异常点数量大于10且小于或等于20时，异常等级为二级，当网格区域内异常点数量大于20时，异常等级为三级。而当网格区域的面积大于预设面积时，当网格区域内异常点数量小于或等于100时，异常等级为一级，当网格区域内异常点数量大于100且小于或等于200时，异常等级为二级，当网格区域内异常点数量大于200时，异常等级为三级。[0085]再或者，可以根据网格区域中活跃的通信设备的密度、数量等参数动态调整上述异常等级规则，以适应网格区域中通信用户的实际情况。[0086]在步骤s52中，网格图层的渲染例如可以为根据通信异常点的数量对所属网格区域进行不同颜色的渲染，以直观呈现各个网格区域的指标差异。如图5b所示，在确定网格边界后，读取该网格边界圈定的网格区域的指标数值，该指标数值可以包括通信异常点的数量或者该网格区域的异常等级。随后根据读取的指标数值确定该网格区域填充的颜色，最后可以基于确定的颜色执行网格的渲染。通过上述方案逐个对网格区域执行渲染，即可实现对数字地图整体的渲染。[0087]基于上述实施例提供的方法，可选的，上述步骤s51，根据各网格区域中的通信异常点数量和预设异常等级规则，确定各网格区域的异常等级，如图6所示，包括以下步骤：[0088]s61：确定各网格区域中的通信异常点数量的最大值和最小值；[0089]s62：根据所述目标网格区域中的通信异常点数量以及各网格区域中的所述通信异常点数量的最大值和最小值确定所述目标网格区域的异常等级。[0090]在本实施例提供的方案中，异常等级以颜色的形式展现，应理解的是，异常等级也可以通过数值、底纹或其他形式展现。[0091]具体的，可以采用以下方法确定网格填充的颜色：[0092][0093]其中，legend_min_value指显示填充颜色的最小值；legend_max_value指显示填充颜色的最大值。dbvalue是当前渲染颜色指示值；dbmaxdata是所有网格指示数字的最大值；dbmindata是所有网格指示数字的最小值；dbdata是当前网格指示的数字。[0094]渲染颜色指示值与对应的颜色(r,g,b)三色素的计算关系为：[0095]通过本技术实施例的上述方案，能对数字地图中各个网格区域实现渲染，从而清晰直观地展现出各个网格区域的通信异常情况，适用于网格指标的呈现。[0096]基于上述实施例提供的方法，可选的，上述步骤s11，获取通信异常点的位置信息、包含所述通信异常点所在位置的数字地图和网格图层之前，如图7所示，还包括以下步骤：[0097]s71：获取定位装置的实际坐标位置和所述定位装置确定的数字坐标位置，所述定位装置用于采集所述通信异常点的坐标位置；[0098]s72：根据所述实际坐标位置和所述数字坐标位置确定位置修正值；[0099]s73：根据所述位置修正值对采集到的通信异常点的坐标位置执行修正，得到所述通信异常点的位置信息。[0100]在线地图往往存在一定的定位偏差，但由于偏差范围不大，在日常地图查询、导航时不影响使用；但在无线网络规划、维护和优化过程中，由于对坐标位置要求精度较高，在使用前需要通过位置校正来修正在线地图的位移偏置，以保证定位准确。具体可以步骤如下：[0101]首先，利用定位装置选取若干测试点，测试地点需要具备明显的位置识别特征，如重要楼宇、城市主干道路十字路口、城市重要地标等。上述定位装置为采集所述通信异常点的坐标位置的定位装置。较优的，选用精度较高的位置测量仪，如gps。如用手机测试，保证所使用的手机gps精度足够准确。[0102]然后，使用位置策略仪记录每个测试的经纬度，分别标示为：{test_lng(i),test_lat(i)},其中i对应测试点序号，lng为测试点经度、lat为测试点纬度。[0103]接着，在相应的数字地图上选中对应测试点的位置，记录地图所示经纬度{gmap_lng(i),gmap_lat(i)}。gmap.net获取所选中位置经纬度句柄：gmapcontrol.fromlocaltolatlng()。[0104]最后，计算对应数字地图的位置修正值，其中经度修正值最后，计算对应数字地图的位置修正值，其中经度修正值纬度修正值纬度修正值[0105]当用gmap.net在线地图呈现网络位置时，需要对经度和纬度分别加上位置修正值。常见的gmap.net地图偏移修正值参考如下表：[0106][0107]为了解决现有技术中存在的问题，本技术实施例还提供一种电子设备80，如图8所示，包括：[0108]第一获取模块81，获取通信异常点的位置信息、包含所述通信异常点所在位置的数字地图和网格图层，所述网格图层用于将所述数字地图划分为多个网格区域；[0109]第二获取模块82，获取所述网格图层中网格边界点在所述数字地图上的经纬度信息，所述网格边界点表征所述网格图层中各网格的边界位置；[0110]第一确定模块83，根据所述网格边界点的经纬度信息确定所述数字地图中多个网格区域的边界；[0111]第二确定模块84，根据所述通信异常点的射线与所述多个网格区域的边界的交点数量确定所述通信异常点归属的目标网格区域，所述通信异常点的射线包括以所述通信异常点的位置为端点在所述数字地图上构建的射线。[0112]通过本技术实施例提供的电子设备，通过获取通信异常点的位置信息、包含所述通信异常点所在位置的数字地图和网格图层；获取网格图层中网格边界点在数字地图上的经纬度信息；根据网格边界点的经纬度信息确定数字地图中多个网格区域的边界；根据通信异常点的射线与多个网格区域的边界的交点数量确定通信异常点归属的目标网格区域。本发明实施例的方案，能将预设网格加载至数字地图，进而根据网格边界高效准确地确定异常点所属的区域。[0113]基于上述实施例提供的电子设备，可选的，上述第二获取模块82用于：[0114]获取所述网格图层中各个网格的边界，所述网格的边界为封闭图形；[0115]采用抽样函数法从各网格的边界获取各个网格的边界点位置；[0116]将所述边界点位置投射至所述数字地图上，得到所述网格图层中网格边界点在所述数字地图上的经纬度信息。[0117]基于上述实施例提供的电子设备，可选的，上述第一确定模块83，用于：[0118]根据所述网格边界点的经纬度信息生成边界点集合；[0119]根据所述网格边界点的经纬度信息对所述边界点集合中各边界点排序；[0120]根据排序结果顺次连接所述边界点集合中各边界点，以确定网格区域的边界。[0121]基于上述实施例提供的电子设备，可选的，上述第一确定模块82，用于：[0122]根据所述边界点集合构建分割线，所述分割线包括通过所述边界点集合中在第一方向上的最大极值点和最小极值点的直线，所述第一方向为经度方向或纬度方向；[0123]根据所述边界点集合中各边界点相对于所述分割线的位置，将所述边界点集合划分为第一边界点子集和第二边界点子集；[0124]根据所述边界点集合中各边界点在第一方向上的经纬度信息，分别对所述第一边界点子集中的边界点和所述第二边界点子集中的边界点排序。[0125]基于上述实施例提供的电子设备，可选的，还包括渲染模块，用于：[0126]根据各网格区域中的通信异常点数量和预设异常等级规则，确定各网格区域的异常等级；[0127]根据各网格区域的异常等级对各网格区域执行渲染，生成通信异常点分布图。[0128]基于上述实施例提供的电子设备，可选的，所述渲染模块用于：[0129]确定各网格区域中的通信异常点数量的最大值和最小值；[0130]根据所述目标网格区域中的通信异常点数量以及各网格区域中的所述通信异常点数量的最大值和最小值确定所述目标网格区域的异常等级。[0131]基于上述实施例提供的电子设备，可选的，还包括修正模块，用于：[0132]获取定位装置的实际坐标位置和所述定位装置确定的数字坐标位置，所述定位装置用于采集所述通信异常点的坐标位置；[0133]根据所述实际坐标位置和所述数字坐标位置确定位置修正值；[0134]根据所述位置修正值对采集到的通信异常点的坐标位置执行修正，得到所述通信异常点的位置信息。[0135]优选的，本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器，存储器，存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述一种确定通信异常点归属区域的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。[0136]本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述一种确定通信异常点归属区域的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(read-onlymemory，简称rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，简称ram)、磁碟或者光盘等。[0137]需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。[0138]通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。[0139]上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。当前第1页12当前第1页12
背景技术：
：：2.在移动通信领域，移动通信往往采用蜂窝网络结构，这种网络结构的每个基站及扇区(小区)仅对周边一定范围内的用户提供服务，距离基站较远的用户由相邻的其他基站提供服务。因此，在移动通信网络规划、维护及优化工作中，地理位置(经纬度坐标)是一项重要的数据。3.当发生通信故障时，发生通信故障的位置往往以异常点的形式执行上报，这些异常点常以点坐标的形式展现，无法直观地获知该异常点所属的区域。4.如何高效准确地确定通信异常点归属的区域，是本技术要解决的技术问题。技术实现要素：5.本技术实施例的目的是提供一种确定通信异常点归属区域的方法和电子设备，用以解决无法获知异常点所属区域的问题。6.第一方面，提供了一种确定通信异常点归属区域的方法，包括：7.获取通信异常点的位置信息、通信异常点所在区域的数字地图和网格图层，所述网格图层用于将所述数字地图划分为多个网格区域；8.获取所述网格图层中网格边界点在所述数字地图上的经纬度信息，所述网格边界点表征所述网格图层中各网格的边界位置；9.根据所述网格边界点的经纬度信息确定所述数字地图中多个网格区域的边界；10.根据所述通信异常点的射线与所述多个网格区域的边界的交点数量确定所述通信异常点归属的目标网格区域，所述通信异常点的射线包括以所述通信异常点的位置为端点在所述数字地图上构建的射线。11.第二方面，提供了一种电子设备，包括：12.第一获取模块，获取通信异常点的位置信息、通信异常点所在区域的数字地图和网格图层，所述网格图层用于将所述数字地图划分为多个网格区域；13.第二获取模块，获取所述网格图层中网格边界点在所述数字地图上的经纬度信息，所述网格边界点表征所述网格图层中各网格的边界位置；14.第一确定模块，根据所述网格边界点的经纬度信息确定所述数字地图中多个网格区域的边界；15.第二确定模块，根据所述通信异常点的射线与所述多个网格区域的边界的交点数量确定所述通信异常点归属的目标网格区域，所述通信异常点的射线包括以所述通信异常点的位置为端点在所述数字地图上构建的射线。16.第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在该存储器上并可在该处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时实现如第一方面该的方法的步骤。17.第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面该的方法的步骤。18.在本技术实施例中，通过获取通信异常点的位置信息、包含所述通信异常点所在位置的数字地图和网格图层；获取网格图层中网格边界点在数字地图上的经纬度信息；根据网格边界点的经纬度信息确定数字地图中多个网格区域的边界；根据通信异常点的射线与多个网格区域的边界的交点数量确定通信异常点归属的目标网格区域。本发明实施例的方案，能将预设网格加载至数字地图，进而根据网格边界高效准确地确定异常点所属的区域。附图说明19.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：20.图1a是本发明的一个实施例一种确定通信异常点归属区域的方法的流程示意图之一；21.图1b是本发明的一个实施例在网格图层时tab图层时加载网格图层的流程示意图；22.图1c是本发明的一个实施例tab文件图层信息架构示意图；23.图2是本发明的一个实施例一种确定通信异常点归属区域的方法的流程示意图之二；24.图3是本发明的一个实施例一种确定通信异常点归属区域的方法的流程示意图之三；25.图4a是本发明的一个实施例一种确定通信异常点归属区域的方法的流程示意图之四；26.图4b是本发明的一个实施例基于分割线划分边界点的示意图；27.图4c是本发明的一个实施例判断异常点归属区域的示意图；28.图5a是本发明的一个实施例一种确定通信异常点归属区域的方法的流程示意图之五；29.图5b是本发明的一个实施例确定网格填充颜色的流程示意图；30.图6是本发明的一个实施例一种确定通信异常点归属区域的方法的流程示意图之六；31.图7是本发明的一个实施例一种确定通信异常点归属区域的方法的流程示意图之七；32.图8是本技术的一个电子设备的结构示意图。具体实施方式33.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他实施例，都属于本发明保护的范围。本技术中附图编号仅用于区分方案中的各个步骤，不用于限定各个步骤的执行顺序，具体执行顺序以说明书中描述为准。34.在通信
技术领域：
：，当发生通信故障时，发生通信故障的位置往往以异常点的形式执行上报，这些异常点常以点坐标的形式展现，无法直观地获知该异常点所属的区域。在确定异常点所属区域时，如果采用人工判断的方法，则可能会出现人为判断错误以及判断效率低的问题。在统计各个区域异常点数量时，如果通过人工合计的方法进行统计，则有可能出现异常点重复计数或异常点漏计的问题，导致统计得到的各区域异常点数量不准确的问题。35.为了解决现有技术中存在的问题，本技术实施例提供一种确定通信异常点归属区域的方法，如图1a所示，包括以下步骤：36.s11：获取通信异常点的位置信息、包含所述通信异常点所在位置的数字地图和网格图层，所述网格图层用于将所述数字地图划分为多个网格区域；37.s12：获取所述网格图层中网格边界点在所述数字地图上的经纬度信息，所述网格边界点表征所述网格图层中各网格的边界位置；38.s13：根据所述网格边界点的经纬度信息确定所述数字地图中多个网格区域的边界；39.s14：根据所述通信异常点的射线与所述多个网格区域的边界的交点数量确定所述通信异常点归属的目标网格区域，所述通信异常点的射线包括以所述通信异常点的位置为端点在所述数字地图上构建的射线。40.在步骤s11中，通信异常点的位置信息可以是通过定位装置采集到的异常点的坐标，具体可以包括经度和纬度。41.包含通信异常点所在位置的数字地图可以是包含通信异常点所在区域的数字地图，例如，对于广东省佛山市三水区内采集到的通信异常点，获取的数字地图可以为广东省佛山市三水区的数字地图。另外，考虑到采集获取的通信异常点所在位置可能存在偏差，可以根据实际情况扩大获取的数字地图的范围，例如，获取的数字地图可以为广东省佛山市的数字地图，或者，获取的数字地图可以为广东省的数字地图。42.获取的网格图层可以是与上述数字地图所在区域相对应的网格图层，例如，可以先利用gmap.net控件加载在线的数字地图，然后再将现有的网格图层加载在上述数字地图上，以便在随后的步骤中对数字地图进行划分。43.上述加载的数字地图例如可以采用google地图、高德地图、百度地图等在线数字地图，另外，也可以选用本地存储的数字地图。44.网格图层具体可以选用tab文件格式的mapinfo图层，也可以是本地存储的手绘图层，或者还可以选用其他形式的图层。45.随后，在步骤s12中，为了将网格图层加载在数字地图上，首先可以对网格图层文件中的图层信息进行提取，比如提取tab文件、提取手绘图片文件里的图层信息，以便在gmap.net地图上呈现。46.当网格图层是tab图层时，如图1b所示，通过mapxtreme控件可以读取加载tab文件(调用方法：mapcontrol.map.load(maptableloader))读取得到网格图层，根据tab文件架构，提取构成网格的边界图形(调用方法：mapinfo.geometry.multipolygon)，每个多边形再通过抽样函数得到构成边界图层的采样点经纬度信息。(调用方法：mapinfo.geometry.polygon.exterior.samplepoints())。将得到的图层的多边形边界点投射到在线地图上，从而实现网格图层在在线地图上的数字化加载。47.上述tab文件架构如图1c所示，图层由曲线(curve)、多边形(polygon)、圆圈(ring)、点(point)等图形构成，一般与数字地图对应的网格图层(包含行政区域图层，如镇区、县区等)主要是由多边形(polygon)或者圆圈(ring)等闭合图形构成。48.当网格图层是手绘图片或其他非tab类型的图层时，考虑到图片的对比度、清晰度等参数可能不足，进而可能导致网格图层不清晰等问题。本技术实施例提供的方案先对图片进行处理，然后提取采样点并投射在数字地图上，从而实现网格图层的加载。具体可以通过以下步骤实现：49.1)图片预处理50.利用图形处理软件将图片对比度加深，例如可以设置网格图层边界为深色、底图为浅色，使网格图层的边界和其他区域区分开。随后，将加强对比度之后的图片贴到在线地图上，通过调整图片的位移及比例大小，使图片中包含的网格的边界与数字地图中相应的边界位置接近。51.2)图片采样52.上述步骤s12，获取所述网格图层中网格边界点在所述数字地图上的经纬度信息，如图2所示，包括以下步骤：53.s21：获取所述网格图层中各个网格的边界，所述网格的边界为封闭图形；54.s22：采用抽样函数法从各网格的边界获取各个网格的边界点位置；55.s23：将所述边界点位置投射至所述数字地图上，得到所述网格图层中网格边界点在所述数字地图上的经纬度信息。56.通过对图片的像素颜色识别，采用抽样函数法选取出网格图层的边界。将图片按像素点从左上角到右下角逐个扫描，判定每个点是否为黑点(bitmap.getpixel(x,y)＝＝transparentcolor)。如果是黑点，则记录相应的界面坐标(x,y)，即网格图层的网格边界点，这些网格边界点可以以集合的形式存储，集合内的每个网格边界点可以包括经度值和纬度值。57.3)采样点排序58.上述步骤s13，根据所述网格边界点的经纬度信息确定所述数字地图中多个网格区域的边界，如图3所示，包括以下步骤：59.s31：根据所述网格边界点的经纬度信息生成边界点集合；60.s32：根据所述网格边界点的经纬度信息对所述边界点集合中各边界点排序；61.s33：根据排序结果顺次连接所述边界点集合中各边界点，以确定网格区域的边界。62.在确定集合之后，需要将集合中的各个离散的网格边界点按照图片的轨迹顺序进行排序，才能够在gmap.net在线地图上通过逐点连接构建闭合曲线。63.基于上述实施例提供的方法，可选的，上述步骤s32，根据所述网格边界点的经纬度信息对所述边界点集合中各边界点排序，如图4a所示，包括以下步骤：64.s41：根据所述边界点集合构建分割线，所述分割线包括通过所述边界点集合中在第一方向上的最大极值点和最小极值点的直线，所述第一方向为经度方向或纬度方向；65.s42：根据所述边界点集合中各边界点相对于所述分割线的位置，将所述边界点集合划分为第一边界点子集和第二边界点子集；66.s43：根据所述边界点集合中各边界点在第一方向上的经纬度信息，分别对所述第一边界点子集中的边界点和所述第二边界点子集中的边界点排序。67.离散像素排序方法如下：68.首先，搜索离散的网格边界点集合s＝{si(xi,yi)|i＝0,1,2...n}在y方向上的最大值ymax和最小值ymin，以及对应的最大值点smax(xmax,ymax)和最小值点smin(xmin,ymin)。69.然后，连接上述最大值点和最小值点得到直线l，该直线l即分割线，并计算每个离散点si(xi,yi)是在该直线l的左侧还是右侧。计算方法如下：[0070][0071]li≤0时，点si(xi,yi)在直线l左侧；否则在直线l右侧，如图4b所示。[0072]基于上述方法对网格边界点集合中的各个离散的网格边界点进行判断，将网格边界点集合s＝{si(xi,yi)|i＝0,1,2...n}分成左侧点s1及右侧点s2这两个边界点子集。将左侧点集合s1按照y值递减的方式排列{s11,s12,...s1n}，将右侧点集合s2按照y值递增的方式排列{s21,s22,...s2n}。将左右侧点集合合并得到最终点集合排序s＝s1∪s2＝{s11,s12,...s1n,s21,s22,...s2n}。最终点集合中包括各个边界点的经纬度参数值，且各个网格边界点顺次排列，有利于随后确定闭合的边界图形。[0073]需要说明的是，本技术实施例是在y方向上选取了最大值和最小值做分割线为例进行了说明，即上述实施例中第一方向为纬度方向，实际上，还可以在x方向上选取最大值和最小值做分割线，即第一方向可以为经度方向。[0074]随后，在步骤s13中，基于上述步骤得到的网格边界点的经纬度信息，顺次连接各个网格边界点即可得到网格区域的边界。当确定的网格边界点的数量较多时，能有效提高边界的准确性，有利于准确判断靠近边界的异常点的归属区域。当确定的网格边界点的数量较少时，能降低整体计算量，提高确定归属区域的速度。[0075]最后，在步骤s14中，判定异常点归属的区域时，可采用射线算法来判断异常点归属于哪个网格区域。以一个待判断网格区域为例，首先获取异常点p的经纬度，以及待判断网格区域的边界，从该点p引出一条射线，计算射线与上述待判断网格区域边界的交点个数，如果交点个数为奇数，则该点在上述待判断网格区域内；如果为偶数，则该点在上述待判断网格区域外。[0076]如图4c所示，如沿问题点p往左边画射线，与多边形交点为5个；若沿问题点p往右边画射线，与多边形交点为1个，均为奇数，说明问题点p在多边形内部。[0077]当数字地图中包含多个待判断网格区域时，可以将异常点p与各个待判断网格区域分别进行判断，进而确定出异常点p归属于哪个网格区域。或者，首先根据异常点p的位置从多个待判断网格区域中选出可能包含异常点p的网格区域，进而再判断异常点p具体属于选取出的网格区域中的哪个网格区域，从而在保证确定异常点归属区域准确性的基础上，降低整体计算量，提高效率。[0078]本技术实施例提供的方案，针对目前网格化问题分析中存在的地理信息处理方法缺陷，提供了一种确定通信异常点归属区域的方法，通过将网格图层边界点加载至数字地图的方式，实现在数字地图中加载网格，并通过射线法确定异常点的区域归属。该方法普遍适用于网格化的问题聚类分析、数据呈现、问题定位等网络优化场景中。能解决通信领域中网格化的网络问题分析中存在的网络规划管理、指标分析及数据呈现问题。[0079]基于上述实施例提供的方法，可选的，上述步骤s14，根据所述通信异常点的射线与所述多个网格区域的边界的交点数量确定所述通信异常点归属的目标网格区域之后，如图5a所示，还包括以下步骤：[0080]s51：根据各网格区域中的通信异常点数量和预设异常等级规则，确定各网格区域的异常等级；[0081]s52：根据各网格区域的异常等级对各网格区域执行渲染，生成通信异常点分布图。[0082]通过本技术上述实施例提供的方案能确定通信异常点归属于哪个网格区域，进而可以统计出网格区域包含的通信异常点数量，根据预设的异常等级规则可以确定出各个网格区域的异常等级。[0083]具体的，在步骤s51中，各个网格区域可以共用一个统一的预设异常等级规则，也可以对不同网格区域预设不同的异常等级规则。举例而言，当网格区域内异常点数量小于或等于10时，异常等级为一级，当网格区域内异常点数量大于10且小于或等于20时，异常等级为二级，当网格区域内异常点数量大于20时，异常等级为三级。根据上述预设的异常等级规则可以确定各个网格区域的异常等级。[0084]另外，考虑到不同网格区域的面积不同，仅通过预设的定值难以评估不同面积的网格区域的通信异常情况。在实际应用中，可以基于不同网格的面积大小来设定异常等级对应的异常点数量标准。比如，当网格区域的面积小于预设面积时，当网格区域内异常点数量小于或等于10时，异常等级为一级，当网格区域内异常点数量大于10且小于或等于20时，异常等级为二级，当网格区域内异常点数量大于20时，异常等级为三级。而当网格区域的面积大于预设面积时，当网格区域内异常点数量小于或等于100时，异常等级为一级，当网格区域内异常点数量大于100且小于或等于200时，异常等级为二级，当网格区域内异常点数量大于200时，异常等级为三级。[0085]再或者，可以根据网格区域中活跃的通信设备的密度、数量等参数动态调整上述异常等级规则，以适应网格区域中通信用户的实际情况。[0086]在步骤s52中，网格图层的渲染例如可以为根据通信异常点的数量对所属网格区域进行不同颜色的渲染，以直观呈现各个网格区域的指标差异。如图5b所示，在确定网格边界后，读取该网格边界圈定的网格区域的指标数值，该指标数值可以包括通信异常点的数量或者该网格区域的异常等级。随后根据读取的指标数值确定该网格区域填充的颜色，最后可以基于确定的颜色执行网格的渲染。通过上述方案逐个对网格区域执行渲染，即可实现对数字地图整体的渲染。[0087]基于上述实施例提供的方法，可选的，上述步骤s51，根据各网格区域中的通信异常点数量和预设异常等级规则，确定各网格区域的异常等级，如图6所示，包括以下步骤：[0088]s61：确定各网格区域中的通信异常点数量的最大值和最小值；[0089]s62：根据所述目标网格区域中的通信异常点数量以及各网格区域中的所述通信异常点数量的最大值和最小值确定所述目标网格区域的异常等级。[0090]在本实施例提供的方案中，异常等级以颜色的形式展现，应理解的是，异常等级也可以通过数值、底纹或其他形式展现。[0091]具体的，可以采用以下方法确定网格填充的颜色：[0092][0093]其中，legend_min_value指显示填充颜色的最小值；legend_max_value指显示填充颜色的最大值。dbvalue是当前渲染颜色指示值；dbmaxdata是所有网格指示数字的最大值；dbmindata是所有网格指示数字的最小值；dbdata是当前网格指示的数字。[0094]渲染颜色指示值与对应的颜色(r,g,b)三色素的计算关系为：[0095]通过本技术实施例的上述方案，能对数字地图中各个网格区域实现渲染，从而清晰直观地展现出各个网格区域的通信异常情况，适用于网格指标的呈现。[0096]基于上述实施例提供的方法，可选的，上述步骤s11，获取通信异常点的位置信息、包含所述通信异常点所在位置的数字地图和网格图层之前，如图7所示，还包括以下步骤：[0097]s71：获取定位装置的实际坐标位置和所述定位装置确定的数字坐标位置，所述定位装置用于采集所述通信异常点的坐标位置；[0098]s72：根据所述实际坐标位置和所述数字坐标位置确定位置修正值；[0099]s73：根据所述位置修正值对采集到的通信异常点的坐标位置执行修正，得到所述通信异常点的位置信息。[0100]在线地图往往存在一定的定位偏差，但由于偏差范围不大，在日常地图查询、导航时不影响使用；但在无线网络规划、维护和优化过程中，由于对坐标位置要求精度较高，在使用前需要通过位置校正来修正在线地图的位移偏置，以保证定位准确。具体可以步骤如下：[0101]首先，利用定位装置选取若干测试点，测试地点需要具备明显的位置识别特征，如重要楼宇、城市主干道路十字路口、城市重要地标等。上述定位装置为采集所述通信异常点的坐标位置的定位装置。较优的，选用精度较高的位置测量仪，如gps。如用手机测试，保证所使用的手机gps精度足够准确。[0102]然后，使用位置策略仪记录每个测试的经纬度，分别标示为：{test_lng(i),test_lat(i)},其中i对应测试点序号，lng为测试点经度、lat为测试点纬度。[0103]接着，在相应的数字地图上选中对应测试点的位置，记录地图所示经纬度{gmap_lng(i),gmap_lat(i)}。gmap.net获取所选中位置经纬度句柄：gmapcontrol.fromlocaltolatlng()。[0104]最后，计算对应数字地图的位置修正值，其中经度修正值最后，计算对应数字地图的位置修正值，其中经度修正值纬度修正值纬度修正值[0105]当用gmap.net在线地图呈现网络位置时，需要对经度和纬度分别加上位置修正值。常见的gmap.net地图偏移修正值参考如下表：[0106][0107]为了解决现有技术中存在的问题，本技术实施例还提供一种电子设备80，如图8所示，包括：[0108]第一获取模块81，获取通信异常点的位置信息、包含所述通信异常点所在位置的数字地图和网格图层，所述网格图层用于将所述数字地图划分为多个网格区域；[0109]第二获取模块82，获取所述网格图层中网格边界点在所述数字地图上的经纬度信息，所述网格边界点表征所述网格图层中各网格的边界位置；[0110]第一确定模块83，根据所述网格边界点的经纬度信息确定所述数字地图中多个网格区域的边界；[0111]第二确定模块84，根据所述通信异常点的射线与所述多个网格区域的边界的交点数量确定所述通信异常点归属的目标网格区域，所述通信异常点的射线包括以所述通信异常点的位置为端点在所述数字地图上构建的射线。[0112]通过本技术实施例提供的电子设备，通过获取通信异常点的位置信息、包含所述通信异常点所在位置的数字地图和网格图层；获取网格图层中网格边界点在数字地图上的经纬度信息；根据网格边界点的经纬度信息确定数字地图中多个网格区域的边界；根据通信异常点的射线与多个网格区域的边界的交点数量确定通信异常点归属的目标网格区域。本发明实施例的方案，能将预设网格加载至数字地图，进而根据网格边界高效准确地确定异常点所属的区域。[0113]基于上述实施例提供的电子设备，可选的，上述第二获取模块82用于：[0114]获取所述网格图层中各个网格的边界，所述网格的边界为封闭图形；[0115]采用抽样函数法从各网格的边界获取各个网格的边界点位置；[0116]将所述边界点位置投射至所述数字地图上，得到所述网格图层中网格边界点在所述数字地图上的经纬度信息。[0117]基于上述实施例提供的电子设备，可选的，上述第一确定模块83，用于：[0118]根据所述网格边界点的经纬度信息生成边界点集合；[0119]根据所述网格边界点的经纬度信息对所述边界点集合中各边界点排序；[0120]根据排序结果顺次连接所述边界点集合中各边界点，以确定网格区域的边界。[0121]基于上述实施例提供的电子设备，可选的，上述第一确定模块82，用于：[0122]根据所述边界点集合构建分割线，所述分割线包括通过所述边界点集合中在第一方向上的最大极值点和最小极值点的直线，所述第一方向为经度方向或纬度方向；[0123]根据所述边界点集合中各边界点相对于所述分割线的位置，将所述边界点集合划分为第一边界点子集和第二边界点子集；[0124]根据所述边界点集合中各边界点在第一方向上的经纬度信息，分别对所述第一边界点子集中的边界点和所述第二边界点子集中的边界点排序。[0125]基于上述实施例提供的电子设备，可选的，还包括渲染模块，用于：[0126]根据各网格区域中的通信异常点数量和预设异常等级规则，确定各网格区域的异常等级；[0127]根据各网格区域的异常等级对各网格区域执行渲染，生成通信异常点分布图。[0128]基于上述实施例提供的电子设备，可选的，所述渲染模块用于：[0129]确定各网格区域中的通信异常点数量的最大值和最小值；[0130]根据所述目标网格区域中的通信异常点数量以及各网格区域中的所述通信异常点数量的最大值和最小值确定所述目标网格区域的异常等级。[0131]基于上述实施例提供的电子设备，可选的，还包括修正模块，用于：[0132]获取定位装置的实际坐标位置和所述定位装置确定的数字坐标位置，所述定位装置用于采集所述通信异常点的坐标位置；[0133]根据所述实际坐标位置和所述数字坐标位置确定位置修正值；[0134]根据所述位置修正值对采集到的通信异常点的坐标位置执行修正，得到所述通信异常点的位置信息。[0135]优选的，本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器，存储器，存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述一种确定通信异常点归属区域的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。[0136]本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述一种确定通信异常点归属区域的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(read-onlymemory，简称rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，简称ram)、磁碟或者光盘等。[0137]需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。[0138]通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。[0139]上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。当前第1页12当前第1页12
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