数据中心冷源站泄露检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种数据中心冷源站泄露检测方法及装置，涉及管道泄漏检测技术领域，该方法包括：采集冷源站中管路设备的组合照片；所述组合照片包括可见光照片和红外热成像照片；确定组合照片是否出现异常点；针对出现异常点的位置，重复采集组合照片，并分析确定异常点的面积是否改变；若改变，则停止重复采集组合照片的步骤，并发出所述异常点为管路设备泄漏点的告警信息；直到确定异常点的面积改变、或重复采集组合照片的采集间隔大于预设数值；并在重复采集组合照片的时间间隔大于预设数值时，发出所述异常点为管路设备疑似泄漏点的通知信息。本发明专利技术用以提升数据中心冷源站泄露的检测效率、检测准确性和检测时效性。检测准确性和检测时效性。检测准确性和检测时效性。

【技术实现步骤摘要】
数据中心冷源站泄露检测方法及装置


[0001]本专利技术涉及管道泄漏检测
，尤其涉及数据中心冷源站泄露检测方法及装置。

技术介绍

[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003]随着互联网与信息化技术的飞速发展、以及新基建的提出，各种数据中心建设开始加速建设，且己经成为社会经济发展不可或缺的重要基础设施。然而，数据中心的物理基础设施是信息技术和应用服务赖以存在的基础。其中，数据中心冷源站是数据机房的主要冷源，因此，数据中心冷源站的运维管理至关重要。
[0004]传统的数据中心冷源站控制系统通过一个控制器采集安装在冷源站管路上的各个传感器的数值，实现对冷源站内的相关设备进行监测与控制。然而传统的冷源站监控存在弊端：
[0005]第一、传统冷源站通过传感器来进行信息收集与监测，传感器数值存在无法校验和比对的问题，数值的准确性较低，例如：冷源站因设备磨损或老化偶发漏液时，主要通过液体探测器探知，存在时效性差、误差大等问题，运维人员主要在例行巡检时间前往冷源站实地检查各设备管路是否存在异常情况；
[0006]第二、传统冷源站运维主要通过人工巡检的方式，依靠工作人员经验，通过视觉与听觉判定冷源站设备跑冒滴漏等故障，但数据中心冷源站较大，环境更加复杂，人工巡检存在视线盲区与无法感知故障的问题。

技术实现思路

[0007]本专利技术实施例提供一种数据中心冷源站泄露检测方法，用以提升数据中心冷源站泄露的检测效率、检测准确性和检测时效性，保证数据中心供冷设施的正常运行，降低数据中心运营成本，该方法包括：
[0008]采集冷源站中管路设备的组合照片；所述组合照片包括可见光照片和红外热成像照片；
[0009]基于机器视觉分析技术和深度学习技术，确定组合照片是否出现异常点和出现异常点的面积；所述异常点包括：红外热成像照片出现的冷热点、以及可见光照片出现的色差点；
[0010]若出现异常点，则以不同的采集间隔，针对出现异常点的位置，重复采集组合照片，并确定重复采集的组合照片出现异常点的面积；分析确定异常点的面积是否改变；所述采集间隔随采集次数的增加而增加；
[0011]若改变，则停止重复采集组合照片的步骤，并发出所述异常点为管路设备泄漏点的告警信息；
[0012]若未改变，则持续执行重复采集组合照片、和分析确定异常点的面积是否改变的步骤，直到确定异常点的面积改变、或重复采集组合照片的采集间隔大于预设数值；并在重复采集组合照片的时间间隔大于预设数值时，发出所述异常点为管路设备疑似泄漏点的通知信息。
[0013]本专利技术实施例还提供一种数据中心冷源站泄露检测装置，用以提升数据中心冷源站泄露的检测效率、检测准确性和检测时效性，保证数据中心供冷设施的正常运行，降低数据中心运营成本，该装置包括：
[0014]组合照片采集模块，用于采集冷源站中管路设备的组合照片；所述组合照片包括可见光照片和红外热成像照片；
[0015]异常点分析模块，用于基于机器视觉分析技术和深度学习技术，确定组合照片是否出现异常点和出现异常点的面积；所述异常点包括：红外热成像照片出现的冷热点、以及可见光照片出现的色差点；
[0016]重复采集模块，用于若出现异常点，则以不同的采集间隔，针对出现异常点的位置，重复采集组合照片，并确定重复采集的组合照片出现异常点的面积；分析确定异常点的面积是否改变；所述采集间隔随采集次数的增加而增加；
[0017]告警模块，用于若改变，则停止重复采集组合照片的步骤，并发出所述异常点为管路设备泄漏点的告警信息；
[0018]通知模块，用于若未改变，则持续执行重复采集组合照片、和分析确定异常点的面积是否改变的步骤，直到确定异常点的面积改变、或重复采集组合照片的采集间隔大于预设数值；并在重复采集组合照片的时间间隔大于预设数值时，发出所述异常点为管路设备疑似泄漏点的通知信息。
[0019]本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述数据中心冷源站泄露检测方法。
[0020]本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述数据中心冷源站泄露检测方法。
[0021]本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述数据中心冷源站泄露检测方法。
[0022]本专利技术实施例中，采集冷源站中管路设备的组合照片；所述组合照片包括可见光照片和红外热成像照片；基于机器视觉分析技术和深度学习技术，确定组合照片是否出现异常点和出现异常点的面积；所述异常点包括：红外热成像照片出现的冷热点、以及可见光照片出现的色差点；若出现异常点，则以不同的采集间隔，针对出现异常点的位置，重复采集组合照片，并确定重复采集的组合照片出现异常点的面积；分析确定异常点的面积是否改变；所述采集间隔随采集次数的增加而增加；若改变，则停止重复采集组合照片的步骤，并发出所述异常点为管路设备泄漏点的告警信息；若未改变，则持续执行重复采集组合照片、和分析确定异常点的面积是否改变的步骤，直到确定异常点的面积改变、或重复采集组合照片的采集间隔大于预设数值；并在重复采集组合照片的时间间隔大于预设数值时，发出所述异常点为管路设备疑似泄漏点的通知信息，与现有技术中需设置传感器进行泄露检测以及需要人工判断是否发生泄露的技术方案相比，可采集冷源站中管路设备可见光照片
和红外热成像照片，并借助机器视觉分析技术和深度学习技术，对采集的照片进行异常点分析和判断，及时准确地确定冷源站是否发生泄漏，解决了现有技术下因传感器数值存在无法校验和比对的问题导致数值准确性较低的问题，也解决了现有技术下因人工判断管路设备出现泄漏而不可避免会导致的错判误判的问题，提升了数据中心冷源站泄露的检测效率、检测准确性和检测时效性，解决以液体探测器或人工巡检无法探测到冷源站管路设备的跑冒滴漏故障的问题，提高数据中心冷源站的故障发现时效，保证数据中心供冷设施的正常运行，降低数据中心运营成本。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
[0024]图1为本专利技术实施例中一种数据中心冷源站泄露检测方法的流程示意图；
[0025]图2为本专利技术实施例中一种冷源站巡检机器人的具体示例图；
[0026]图3为本专利技术实施例中一种数据中心冷源站泄露检测方法的具体示例图；
[0027]图4为本专利技术实施例中一种数据中心冷源站泄露检测方法的具体示例图；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据中心冷源站泄露检测方法，其特征在于，包括：采集冷源站中管路设备的组合照片；所述组合照片包括可见光照片和红外热成像照片；基于机器视觉分析技术和深度学习技术，确定组合照片是否出现异常点和出现异常点的面积；所述异常点包括：红外热成像照片出现的冷热点、以及可见光照片出现的色差点；若出现异常点，则以不同的采集间隔，针对出现异常点的位置，重复采集组合照片，并确定重复采集的组合照片出现异常点的面积；分析确定异常点的面积是否改变；所述采集间隔随采集次数的增加而增加；若改变，则停止重复采集组合照片的步骤，并发出所述异常点为管路设备泄漏点的告警信息；若未改变，则持续执行重复采集组合照片、和分析确定异常点的面积是否改变的步骤，直到确定异常点的面积改变、或重复采集组合照片的采集间隔大于预设数值；并在重复采集组合照片的时间间隔大于预设数值时，发出所述异常点为管路设备疑似泄漏点的通知信息。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采集冷源站中管路设备的组合照片，包括：在冷源站巡检机器人的机房巡检过程中，采集所述机器人同时拍摄的：管路设备的可见光照片和红外热成像照片。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于机器视觉分析技术和深度学习技术，确定组合照片是否出现异常点，包括：基于机器视觉分析技术，确定组合照片中红外热成像照片是否出现冷热点、以及组合照片中可见光照片是否出现色差点；基于深度学习技术，将所述组合照片发送给异常点识别深度学习模型，并接收所述异常点识别深度学习模型的反馈结果；所述异常点识别深度学习模型以历史组合照片异常点分析数据为训练数据，对深度学习模型进行训练得到；所述历史组合照片异常点分析数据包括：不同组合照片历史数据、以及不同组合照片历史数据是否出现异常点的结果；在确定组合照片中红外热成像照片出现冷热点、组合照片中可见光照片出现色差点、或反馈结果表征所述组合照片出现异常点时，确定组合照片出现异常点。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于机器视觉分析技术和深度学习技术，确定组合照片是否出现异常点，包括：在确定组合照片中红外热成像照片未出现冷热点、组合照片中可见光照片为出现色差点、或反馈结果表征所述组合照片未出现异常点时，确定组合照片未出现异常点，并发出管路设备未泄露的通知信息。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集间隔随采集次数的增加而倍增。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，以不同的采集间隔，针对出现异常点的位置，重复采集组合照片，并确定重复采集的组合照片出现异常点的面积，包括：以不同的采集间隔，针对出现异常点的位置，重复采集组合照片；对重复采集的组合照片进行图像处理，并基于机器视觉分析技术和深度学习技术，对图像处理后的重复采集的组合照片进行分析，确定重复采集的组合照片是否出现异常点和出现异常点的面积。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分析确定异常点的面积是否改变，包括：将重复采集得到的当前组合照片中出现异常点的面积、与前次采集的组合照片中出现异常点的面积，进行对比分析；在对比分析确定出现异常点的面积未改变，则分析确定异常点的面积未改变；在对比分析确定出现异常点的面积改变，则分析确定异常点的面积改变。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在持续执行重复采集组合照片、和分析确定异常点的面积是否改变的步骤，直到确定异常点的面积改变时，则停止重复采集组合照片的步骤，并发出所述异常点为管路设备泄漏点的告警信息。9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在冷源站巡检机器人的机房巡检过程中，采集所述机器人搭载的气体传感器对冷源站中管路设备的气体检测结果；采集冷源站中管路设备的组合照片，包括：在气体检测结果表示出现泄露时，采集冷源站中管路设备的组合照片。10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在冷源站巡检机器人的机房巡检过程中，采集所述机器人搭载的温湿度传感器对冷源站中管路设备的温湿度检测结果；采集冷源站中管路设备的组合照片，包括：在温湿度检测结果不符合预设阈值时，采集冷源站中管路设备的组合照片。11.一种数据中心冷源站泄露检测装置，其特征在于，包括：组合照片采集模块，用于采集冷源站中管路设备的组合照片；所述组合照片包括可见光照片和红外热成像照片；异常点分析模块，用于基于机器视觉分析技术和深度学习技术，确定组合照片是否出现...

【专利技术属性】
技术研发人员：温鑫，龚慧钦，夏铭，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：