[发明专利]一种基于电力物联网及人工智能的设备周边环境管控方法、装置及设备

权利要求书

1.一种基于电力物联网及人工智能的设备周边环境管控方法，其特征在于，包括：

获取待监控设备视频图像；

对所述视频图像进行抽帧，得到视频帧序列；

提取视频特征，对提取的视频特征进行无监督学习，对所述视频帧序列是否有像素突变的二分类任务作为监督进行学习，正样本为无突变视频帧序列，负样本为突变视频帧序列；

根据无监督学习的结果，将所述结果对应于设备运行状态和环境运行状态，将无突变视频帧对应于正常状态，将所述突变视频帧对应于异常状态，并将所述设备运行状态及所述环境状态发送至状态处理器；

根据设备预设阈值对所述设备运行状态进行判断，在所述设备运行状态达到预设阈值的情形下，发送告警信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述获取待监控设备视频图像，包括：采用智能摄像头实时采集待监控设备的视频图像，当外部环境光的亮度小于设定亮度时，对采集待监控设备视频的智能摄像头进行补光。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据无监督学习的结果，将所述结果对应于设备运行状态、环境状态，包括：

根据无监督学习的结果，进行图像处理，对图像处理得到的图像进行图像识别，得到文字识别结果、标志标识、图片、图像背景，对所述文字识别结果、所述标志标识、所述图片、所述图像背景进行分析，得到设备运行状态及环境状态。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

在所述环境运行状态为消防状态的情形下，获取预先存储的消防整改策略，根据所述消防整改策略自动生成隐患处理数据，并将所述隐患处理数据发送至各消防子系统。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述图像处理，包括：自动旋转图像方向、识别图像边缘、美化图像。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述识别图像边缘，包括：

对视频中的图像采用高斯函数进行滤波处理，得到平滑数据阵列；

根据所述平滑数据阵列进行梯度计算；

进行非极大值抑制，对图像上每一个像素计算像素梯度方向上相邻两个像素的梯度幅值；

进行双门限检测和边缘连接，将高门限值图像强边缘点中边缘的间断连接起来，得到边缘的图像。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述环境运行状态为动物侵入状态的情形下，根据所述动物侵入状态的类型识别结果进行动物侵入防治。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，

所述在所述环境运行状态为动物侵入状态的情形下，根据所述动物侵入状态的类型识别结果进行动物侵入防治，包括：

根据所述动物侵入状态的类型识别结果选择对应的动物侵入防治装置，识别所述动物侵入状态与所述动物侵入防治装置的距离，以及所述动物侵入状态相对于所述动物侵入防治装置的方向，根据所述动物侵入状态与所述动物侵入防治装置的距离，以及所述动物侵入状态相对于所述动物侵入防治装置的方向，调整所述动物侵入防治装置的位置及姿态。

9.一种基于泛在电力物联网的机房监控装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取待监控设备视频图像；

视频压缩模块，用于对所述视频图像进行抽帧，得到视频帧序列；

学习模块，用于提取视频特征，对提取的视频特征进行无监督学习，对所述视频帧序列是否有像素突变的二分类任务作为监督进行学习，正样本为无突变视频帧序列，负样本为突变视频帧序列；

状态分析模块，用于根据无监督学习的结果，将所述结果对应于设备运行状态、环境状态，将无突变视频帧对应于正常状态，将所述突变视频帧对应于异常状态，并将所述设备运行状态及所述环境状态发送至状态处理器；

设备控制模块，用于根据设备预设阈值对所述设备运行状态进行判断，在所述设备运行状态达到预设阈值的情形下，发送告警信息。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述装置还包括：

消防控制模块，用于在所述环境运行状态为消防状态的情形下，获取预先存储的消防整改策略，根据所述消防整改策略自动生成隐患处理数据，并将所述隐患处理数据发送至各消防子系统；

虫害控制模块，用于在所述环境运行状态为动物侵入状态的情形下，根据所述动物侵入状态的类型识别结果进行动物侵入防治。