[发明专利]一体式机房环境检测装置

权利要求书

1.一种一体式机房环境检测装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取一体式机房中各监控设备所采集到的监控RGB图像及红外热成像图像；

图像差分模块，用于将监控RGB图像与标准RGB图像的差分结果转化为第一Lab图像，将红外热成像图像与标准红外图像的差分结果作为红外差分图像；

输入图像生成模块，用于将红外差分图像作为红外通道与第一Lab图像中的a 通道以及b 通道进行通道叠加，将通道叠加后的图像作为神经网络的输入图像；

损失函数构造模块，用于根据输入图像的红外通道及神经网络训练过程中输出图像的红外通道中相同位置像素点的温度值构造第一损失函数，根据输入图像的红外通道及神经网络训练过程中输出图像的红外通道中相同位置像素点的邻域内温度值构造第二损失函数；根据输入图像的a通道及神经网络训练过程中输出图像的a通道中相同位置像素点的像素值，以及输入图像的b通道及神经网络训练过程中输出图像的b通道中相同位置像素点的像素值，构造第三损失函数；根据输入图像的a通道及神经网络训练过程中输出图像的a通道中的相同位置像素点的像素值，以及输入图像的b通道及神经网络训练过程中输出图像的b通道中相同位置像素点的像素值，构造第四损失函数；将第一损失函数、第二损失函数、第三损失函数以及第四损失函数进行求和，获得第五损失函数；

网络训练监督模块，用于利用第五损失函数对神经网络训练过程进行监督，以完成对神经网络的训练；

目标图像获取模块，用于利用训练完成的神经网络输出叠加压缩图像，将叠加压缩图像中a通道以及b通道与第一Lab图像中L通道进行通道叠加，获得通道叠加后的第二Lab图像；将第二Lab图像转化为RGB格式后的图像与标准RGB图像进行加法运算获得目标图像，将目标图像呈现在供监测的显示设备上。

2.根据权利要求1所述的一体式机房环境检测装置，其特征在于，损失函数构造模块中，根据输入图像的红外通道及神经网络训练过程中输出图像的红外通道中相同位置像素点的温度值构造第一损失函数，包括：

其中，为第一损失函数，为像素点在输入图像的红外通道中的温度值，为像素点在神经网络训练过程中输出图像的红外通道中的温度值，为输入图像的红外通道中像素点的数量，为缩放函数。

3.根据权利要求2所述的一体式机房环境检测装置，其特征在于，损失函数构造模块中，根据输入图像的红外通道及神经网络训练过程中输出图像的红外通道中相同位置像素点的邻域内温度值构造第二损失函数，包括：

其中，为第二损失函数，为像素点在输入图像的红外通道中的温度值，为像素点在输入图像的红外通道中邻域内各像素的温度均值，为神经网络训练过程中输出图像的红外通道中像素点与像素点邻域内各像素的温度均值的差值，为输入图像的红外通道中像素点与像素点邻域内各像素的温度均值的差值，为输入图像的红外通道中像素点的数量，为缩放函数。

4.根据权利要求1所述的一体式机房环境检测装置，其特征在于，损失函数构造模块中，根据输入图像的a通道及神经网络训练过程中输出图像的a通道中相同位置像素点的像素值，以及输入图像的b通道及神经网络训练过程中输出图像的b通道中相同位置像素点的像素值，构造第三损失函数，包括：

其中，为第三损失函数，为像素点在输入图像的红外通道中的温度值，为像素点在输入图像的a通道中的像素值，为像素点在神经网络训练过程中输出图像的a通道中的像素值，为像素点在输入图像的b通道中的像素值，为像素点在神经网络训练过程中输出图像的b通道中的像素值，为输入图像的a通道中像素点的数量，为缩放函数。