[发明专利]一种检测设备故障的方法及装置

权利要求书

1.一种检测设备故障的方法，其特征在于，包括：

获取目标设备的图像，并提取所述图像中的目标特征；

判断预设的数据库中是否存在与所述目标特征匹配的故障特征；

若是，则确定与所述目标特征匹配度最大的故障特征，并将与所述目标特征匹配度最大的故障特征对应的故障信息，确定为所述目标设备的故障信息。

2.根据权利要求1所述的检测设备故障的方法，其特征在于，所述获取目标设备的图像之前，还包括：

通过摄像头采集所述目标设备的图像，并筛选所述图像。

3.根据权利要求1所述的检测设备故障的方法，其特征在于，所述将与所述目标特征匹配度最大的故障特征对应的故障信息，确定为所述目标设备的故障信息之后，还包括：

生成包含所述图像和所述故障信息的报警信息，并将所述报警信息传输至预设的管理端。

4.根据权利要求3所述的检测设备故障的方法，其特征在于，还包括：

对预设时间段内的报警信息进行统计分类，生成故障统计表。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的检测设备故障的方法，其特征在于，所述预设的数据库的生成步骤包括：

采用3D技术模拟故障信息，生成携带不同故障信息的多个故障模拟图像；

采用深度学习网络将预先获取的故障真实图像和每个故障模拟图像进行迭代训练，生成多个目标故障图像；

从每个目标故障图像中提取所述故障特征，构成所述数据库。

6.根据权利要求5所述的检测设备故障的方法，其特征在于，所述深度学习网络为无监督的VGG卷积神经网络。

7.根据权利要求5所述的检测设备故障的方法，其特征在于，还包括：

依据所述数据库和CNN卷积神经网络训练故障识别模型；

将所述目标设备的图像输入所述故障识别模型，输出所述目标设备的图像携带的故障信息。

8.一种检测设备故障的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标设备的图像，并提取所述图像中的目标特征；

判断模块，用于判断预设的数据库中是否存在与所述目标特征匹配的故障特征；

检测模块，用于当预设的数据库中存在与所述目标特征匹配的故障特征时，确定与所述目标特征匹配度最大的故障特征，并将与所述目标特征匹配度最大的故障特征对应的故障信息，确定为所述目标设备的故障信息。

9.一种检测设备故障的设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任意一项所述的检测设备故障的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的检测设备故障的方法的步骤。