[发明专利]设备的检测方法和装置

说明书

本公开提供了一种设备的检测方法。该方法包括获取至少一个设备的图像数据；根据所述图像数据，确定各所述设备的状态灯特征；以及利用预设的状态识别模型，确定各所述状态灯特征指示的设备状态，其中，所述状态灯特征包括状态灯的颜色特征、大小特征和位置特征中的至少之一。本公开还提供了一种检测装置、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。

技术领域

本公开涉及安全技术领域，尤其涉及一种设备的检测方法和装置。

背景技术

机房巡检对保障数据中心的安全稳定运行具有重要意义，由巡检机器人执行针对设备的远程检测任务是机房巡检的常见形式之一。

在实现本发明构思过程中，发明人发现，在相关技术的设备检测中，巡检机器人根据设备的型号信息，将采集到的设备图像与预设参考图像库中的图像进行比对，以此确定设备状态是否异常。

该种设备检测方法需要提前获取机房内所有设备的图像，并且还需提前获取所有设备的型号信息，设备检测前期准备工作量大，检测效率低，不适用于大数据量设备检测的应用场景。

发明内容

本公开的一个方面提供了一种设备的检测方法。该方法包括获取至少一个设备的图像数据；根据上述图像数据，确定各上述设备的状态灯特征；以及利用预设的状态识别模型，确定各上述状态灯特征指示的设备状态，其中，上述状态灯特征包括状态灯的颜色特征、大小特征和位置特征中的至少之一。

可选地，上述获取至少一个设备的图像数据，包括采集上述至少一个设备所在机柜的至少一张图像；对上述至少一张图像进行拼接处理，得到上述机柜的完整图像；以及对上述完整图像进行识别处理，得到上述至少一个设备的图像数据。

可选地，上述对上述完整图像进行识别处理，得到上述至少一个设备的图像数据，包括利用图像边缘识别算法，对上述完整图像中的至少一个设备的缘边进行识别处理，以得到上述至少一个设备的图像数据。

可选地，该方法还包括在上述状态灯特征指示设备状态异常的情况下，确定状态异常设备的位置信息；以及根据上述位置信息，生成报警信息并推送。

可选地，上述确定状态异常设备的位置信息，包括对上述至少一张图像进行拼接处理，得到上述机柜的完整图像；以及根据上述完整图像，确定上述状态异常设备在上述机柜中的高度信息，上述高度信息构成上述位置信息。

可选地，上述利用预设的状态识别模型，确定各上述状态灯特征指示的设备状态，包括利用上述状态识别模型，对各上述状态灯特征进行筛选处理，得到有效状态灯特征；以及基于上述有效状态灯特征，确定上述有效状态灯特征指示的设备状态。

可选地，上述状态识别模型的训练方法包括获取至少一个样本设备的图像数据，以及获取各上述样本设备的设备状态信息；根据上述图像数据，确定各上述样本设备的状态灯特征；以及将各上述样本设备的上述状态灯特征和上述设备状态信息作为训练样本，利用上述训练样本进行模型训练，得到上述状态识别模型。

本公开的另一个方面提供了一种检测装置。该装置包括获取模块，用于获取至少一个设备的图像数据；第一确定模块，用于根据所述图像数据，确定各所述设备的状态灯特征；以及第二确定模块，用于利用预设的状态识别模型，确定各所述状态灯特征指示的设备状态，其中，所述状态灯特征包括状态灯的颜色特征、大小特征和位置特征中的至少之一。

可选地，上述获取模块包括采集子模块，用于采集上述至少一个设备所在机柜的至少一张图像；第一处理子模块，用于用于对上述至少一张图像进行拼接处理，得到上述机柜的完整图像；第二处理子模块，用于对上述完整图像进行识别处理，得到上述至少一个设备的图像数据。

可选地，第二处理子模块包括第一处理单元，用于利用图像边缘识别算法，对上述完整图像中的至少一个设备的缘边进行识别处理，以得到上述至少一个设备的图像数据。