一种温度监测方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种温度监测方法，属于红外监测技术领域，该方法通过从待测红外图像中提取特征向量，将特征向量输入预先训练的图像识别模型中，识别出红外图像中的特定电子元器件所在的区域，然后提取该区域的温度进行阈值判断，当检测到待测电子元器件所在区域的最高温度超过阈值时，确定待测电子元器件的温度异常，替代了现有技术中的人工巡检，降低了人工运维成本，提升了效率。本申请还提供一种温度监测装置、设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。述有益效果。述有益效果。

【技术实现步骤摘要】
一种温度监测方法、装置、设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及红外监测
，特别涉及一种温度监测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]电气柜是由钢材质加工而成用来保护元器件正常工作的柜子，主要用于化工行业，环保行业，电力系统，冶金系统，工业，核电行业，消防安全监控，交通行业等等。电气柜温度过高会导致非计划性停机、降功率等重大问题。然而，目前电气柜测温的方式通过人工巡检，此方式造成人工投入成本过高，并且无法及时发现并处理现场温度异常的设备，从而导致严重的设备失效问题。因此，需要提供一种温度监测方法，来解决现有技术中无法及时发现并处理现场温度异常的设备的问题。

技术实现思路

[0003]本申请的目的是提供一种温度监测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，从而实现了通过在线红外监测装置识别现场设备工作状态。
[0004]为实现上述目的，本申请提供了一种温度监测方法，包括：
[0005]获取待测红外图像，所述待测红外图像为待测电气柜内部的红外图像；
[0006]从所述待测红外图像中提取特征向量；
[0007]将所述特征向量输入预先训练的图像识别模型中，确定待测电子元器件的图像在所述待测红外图像中的存在状态；
[0008]当检测到所述待测红外图像中存在所述待测电子元器件的图像时，确定所述待测电子元器件的图像所在区域；
[0009]当检测到所述待测电子元器件的图像所在区域的最高温度超过阈值时，确定所述待测电子元器件的温度异常。<br/>[0010]可选的，所述获取待测红外图像前，还包括：
[0011]获取训练红外图像，所述训练红外图像为用于训练的电气柜内部的红外图像；
[0012]从所述训练红外图像中提取特征向量；
[0013]利用所述特征向量，对二分类模型进行训练，得到图像识别模型，二分类为所述训练红外图像中存在待测的电子元器件的图像和所述训练红外图像中不存在所述待测的电子元器件的图像。
[0014]可选的，所述从所述训练红外图像中提取特征向量，包括：
[0015]确定所述训练红外图像中每个像素点处的梯度和梯度方向；
[0016]将所述训练红外图像划分为多个细胞单元，根据所述梯度和所述梯度方向，确定多个所述细胞单元的特征向量；
[0017]将多个所述细胞单元的特征向量进行组合归一化，得到区间的特征向量；
[0018]将所述区间的特征向量进行组合归一化，得到特征向量。
[0019]可选的，所述从所述待测红外图像中提取特征向量，包括：
[0020]采用滑窗算法，从滑窗区域内的待测红外图像中提取所述滑窗区域内的特征向量；
[0021]相应的，所述将所述特征向量输入预先训练的图像识别模型中，确定待测电子元器件的图像在所述待测红外图像中的存在状态，包括：
[0022]将所述滑窗区域内的特征向量输入预先训练的图像识别模型中，确定待测电子元器件的图像在所述滑窗区域内的待测红外图像中的存在状态；
[0023]所述当检测到所述待测红外图像中存在所述待测电子元器件的图像时，确定所述待测电子元器件的图像所在区域，包括：
[0024]当检测到所述滑窗区域内的待测红外图像中存在所述待测电子元器件的图像时，确定所述滑窗区域为所述待测电子元器件的图像所在区域；
[0025]所述当检测到所述待测电子元器件的图像所在区域的最高温度超过阈值时，确定所述待测电子元器件的温度异常，包括：
[0026]当检测到所述滑窗区域的最高温度超过阈值时，确定所述待测电子元器件的温度异常。
[0027]可选的，所述当检测到所述待测电子元器件的图像所在区域的最高温度超过阈值时，确定所述待测电子元器件的温度异常后，还包括：
[0028]当确定所述待测电子元器件的温度异常时，触发阈值报警机制。
[0029]为实现上述目的，本申请还提供了一种温度监测装置，包括：
[0030]获取数据模块，用于获取待测红外图像，所述待测红外图像为待测电气柜内部的红外图像；
[0031]提取特征向量模块，用于从所述待测红外图像中提取特征向量；
[0032]确定存在状态模块，用于将所述特征向量输入预先训练的图像识别模型中，确定所述待测电子元器件的图像在所述待测红外图像中的存在状态；
[0033]确定所在区域模块，用于当检测到所述待测红外图像中存在所述待测电子元器件的图像时，确定所述待测电子元器件的图像所在区域；
[0034]检测温度模块，用于当检测到所述待测电子元器件的图像所在区域的最高温度超过阈值时，确定所述待测电子元器件的温度异常。
[0035]可选的，所述温度监测装置，还包括：
[0036]图像识别模型建立模块，用于确定获取训练红外图像，所述训练红外图像为用于训练的电气柜内部的红外图像；
[0037]从所述训练红外图像中提取特征向量；
[0038]利用所述特征向量，对二分类模型进行训练，得到图像识别模型，二分类为所述训练红外图像中存在待测的电子元器件的图像和所述训练红外图像中不存在所述待测的电子元器件的图像。
[0039]可选的，所述图像识别模型建立模块，具体用于确定所述训练红外图像中每个像素点处的梯度和梯度方向；
[0040]将所述训练红外图像划分为多个细胞单元，根据所述梯度和所述梯度方向，确定多个所述细胞单元的特征向量；
[0041]将多个所述细胞单元的特征向量进行组合归一化，得到区间的特征向量；
[0042]将所述区间的特征向量进行组合归一化，得到特征向量。
[0043]检测温度为实现上述目的，本申请还提供了一种温度监测设备，包括：
[0044]存储器，用于存储计算机程序；
[0045]处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述所述的温度监测方法的步骤。
[0046]为实现上述目的，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，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上述所述的温度监测方法的步骤。
[0047]本申请提供的一种温度监测方法，包括：获取待测红外图像，所述待测红外图像为待测电气柜内部的红外图像；从所述待测红外图像中提取特征向量；将所述特征向量输入预先训练的图像识别模型中，确定待测电子元器件的图像在所述待测红外图像中的存在状态；当检测到所述待测红外图像中存在所述待测电子元器件的图像时，确定所述待测电子元器件的图像所在区域；当检测到所述待测电子元器件的图像所在区域的最高温度超过阈值时，确定所述待测电子元器件的温度异常。
[0048]显然，本申请通过从待测红外图像中提取特征向量，将特征向量输入预先训练的图像识别模型中，识别出红外图像中的特定电子元器件所在的区域，然后提取该区域的温度进行阈值判断，当检测到待测电子元器件所在区域的最高温度超过阈值时，确定待测电子元器件的温度异常，替代了现有技术中的人工本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种温度监测方法，其特征在于，包括：获取待测红外图像，所述待测红外图像为待测电气柜内部的红外图像；从所述待测红外图像中提取特征向量；将所述特征向量输入预先训练的图像识别模型中，确定待测电子元器件的图像在所述待测红外图像中的存在状态；当检测到所述待测红外图像中存在所述待测电子元器件的图像时，确定所述待测电子元器件的图像所在区域；当检测到所述待测电子元器件的图像所在区域的最高温度超过阈值时，确定所述待测电子元器件的温度异常。2.根据权利要求1所述的温度监测方法，其特征在于，所述获取待测红外图像前，还包括：获取训练红外图像，所述训练红外图像为用于训练的电气柜内部的红外图像；从所述训练红外图像中提取特征向量；利用所述特征向量，对二分类模型进行训练，得到图像识别模型，二分类为所述训练红外图像中存在待测的电子元器件的图像和所述训练红外图像中不存在所述待测的电子元器件的图像。3.根据权利要求2所述的温度监测方法，其特征在于，所述从所述训练红外图像中提取特征向量，包括：确定所述训练红外图像中每个像素点处的梯度和梯度方向；将所述训练红外图像划分为多个细胞单元，根据所述梯度和所述梯度方向，确定多个所述细胞单元的特征向量；将多个所述细胞单元的特征向量进行组合归一化，得到区间的特征向量；将所述区间的特征向量进行组合归一化，得到特征向量。4.根据权利要求1所述的温度监测方法，其特征在于，所述从所述待测红外图像中提取特征向量，包括：采用滑窗算法，从滑窗区域内的待测红外图像中提取所述滑窗区域内的特征向量；相应的，所述将所述特征向量输入预先训练的图像识别模型中，确定待测电子元器件的图像在所述待测红外图像中的存在状态，包括：将所述滑窗区域内的特征向量输入预先训练的图像识别模型中，确定待测电子元器件的图像在所述滑窗区域内的待测红外图像中的存在状态；所述当检测到所述待测红外图像中存在所述待测电子元器件的图像时，确定所述待测电子元器件的图像所在区域，包括：当检测到所述滑窗区域内的待测红外图像中存在所述待测电子元器件的图像时，确定所述滑窗区域为所述待测电子元器件的图像所在区域；所述当检测到所述待测电子元器件的图像所在区域的最高温度超过阈值时，确定所述待测电子元器件的温度异常，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱泽浩，段腾飞，何建武，蔡一彪，徐楠，张浩，吴婕，倪军，
申请(专利权)人：杭州安脉盛智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：