【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据中心电子锁管理及计算机视觉，具体地说是一种基于图像的机柜门锁状态检测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、数据中心是许多组织的核心基础设施，用于存储和管理重要数据和服务器设备。为了确保数据安全和设备完整性，数据中心通常采用机柜来存放服务器和网络设备。因此，机柜的物理安全至关重要。机柜通常配备门锁，监控机柜门锁状态对于数据中心安全至关重要。只有合法的管理员和维护人员应该能够打开机柜门。检测机柜门锁状态变化(例如，是否打开或关闭)可以及时发现潜在的问题或安全威胁。
2、目前，对机柜门锁状态检测时，一般是采用相机从单一角度对机柜门锁状态进行检测，对机柜锁状态检测结果不准确。
3、计算机视觉是一种人工智能和机器学习领域的分支，它允许计算机理解和解释图像和视频数据。
4、故如何利用计算机视觉实现多角度对门锁状态进行检测，提高数据中心安全性和合规性是目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的技术任务是提供一种基于图像的机柜门锁状态检测方法、系统、设备及介质，来解决如何利用计算机视觉实现多角度对门锁状态进行检测，提高数据中心安全性和合规性的问题。
2、本专利技术的技术任务是按以下方式实现的，一种基于图像的机柜门锁状态检测方法，该方法具体如下：
3、s1、通过图像采集设备采集机柜门锁图像；
4、s2、基于机柜门锁图像进行状态检测，获取机柜门锁状态检测结果；
5、s3、判断机柜门锁状
6、①若满足预设的机柜门锁状态检测结果判定条件，则输出门锁状态判定结果；
7、②若不满足预设的机柜门锁状态检测结果判定条件，则调整图像采集设备的角度后重新采集机柜门锁图像，并跳转至步骤s2；
8、当图像采集设备的角度无法调整时，则输出无状态判定结果。
9、作为优选，机柜门锁图像为门锁的彩色图像；
10、图像采集设备采用彩色相机或工业相机。
11、更优地，基于机柜门锁图像进行状态检测，获取机柜门锁状态检测结果具体如下：
12、对机柜门锁图像进行预处理；
13、对机柜门锁区域进行检测和分割；
14、检测机柜门锁状态。
15、更优地，对机柜门锁图像进行预处理具体如下：
16、对图像进行尺寸放缩：将机柜门锁图像的尺寸放缩在长640个像素，宽480个像素，获取放缩后的机柜门锁图像，并将放缩后的机柜门锁图像作为深度学习算法输入；
17、对比度增强：对放缩后的机柜门锁图像采用直方图均衡化方法进行对比度增强，获取对比度增强机柜门锁图像，减少光照影响的同时突出门锁区域；
18、图像归一化操作：规划操作对每一个对比度增强机柜门锁图像像素除以255，使得像素取值范围在0-1之间。
19、更优地，对机柜门锁区域进行检测和分割具体如下：
20、使用基于深度学习方法检测门锁区域，输出门锁区域的状态类别信息和对应的状态阈值信息以及门锁区域坐标信息；
21、其中，深度学习方法包括yolo-seg算法和maskrcnn算法；
22、门锁状态类别信息包括正确上锁状态、错位异常开启状态、弹起异常开启状态及门锁缺失状态；
23、正确上锁状态是门锁正常关闭，一般为正常状态；
24、错位异常开启状态是指门锁和门锁卡槽位置距离超过设定阈值，通常对应为开启未关闭状态；
25、弹起异常开启状态是指门锁和门锁卡槽位置距离未超过设定阈值或者在任一角度重合，通常为关闭门锁未成功状态，需要检查门锁关闭流程是否正；
26、门锁缺失状态是指门锁卡槽内的把手缺失或门锁整体缺失，需要后续维修；
27、状态阈值信息标志对应状态下的置信度，通常取值范围为0-1；
28、门锁区域坐标信息包括门锁区域的矩形框信息和分割边缘信息；其中，矩形框信息包括左上角坐标信息以及区域对应的长或者宽的信息；分割边缘信息是一个多边形点顺序存储的点的结合。
29、更优地，检测机柜门锁状态具体如下：
30、根据门锁区域的状态类别信息和对应状态阈值信息获得门锁状态检测结果；
31、根据门锁区域坐标信息定位到具体状态对应的机柜位置信息和是否含有门锁。
32、更优地，机柜门锁状态检测结果是否满足预设的机柜门锁状态检测结果判定条件中的判定条件包括门锁状态类别信息的状态阈值信息大于设定阈值一且大于其它状态阈值信息；
33、其中，状态阈值取0.8；
34、若满足判定条件，则直接输出门锁状态类别信息作为门锁状态判定结果；
35、若不满足判定条件，则调整拍摄角度继续进行机柜门锁状态检测；
36、最接近判定条件判定方法为状态阈值信息最大时对应的状态；
37、拍摄角度是指正对门锁拍摄为角度0，顺时针为角度增加，最大为90度，逆时针为角度减少到-90度，每次从0度开始，以步长阈值先顺时针调整角度，再逆时针调整角度，直到获取到状态判定结果；其中，步长阈值取值为30度。
38、一种基于图像的机柜门锁状态检测系统，该系统包括：
39、采集模块，用于通过图像采集设备采集机柜门锁图像；
40、检测模块，用于基于机柜门锁图像进行状态检测，获取机柜门锁状态检测结果；
41、判断模块，用于判断机柜门锁状态检测结果是否满足预设的机柜门锁状态检测结果判定条件：
42、若满足预设的机柜门锁状态检测结果判定条件，则输出门锁状态判定结果；
43、若不满足预设的机柜门锁状态检测结果判定条件，则调整图像采集设备的角度后重新采集机柜门锁图像，继续进行机柜门锁图像状态检测；
44、当图像采集设备的角度无法调整时，则输出无状态判定结果。
45、一种电子设备，包括：存储器和至少一个处理器；
46、其中，所述存储器上存储有计算机程序；
47、所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机程序，使得所述至少一个处理器执行如上述的基于图像的机柜门锁状态检测方法。
48、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以实现如上述的基于图像的机柜门锁状态检测方法。
49、本专利技术的基于图像的机柜门锁状态检测方法、系统、设备及介质具有以下优点：
50、(一)本专利技术通过多角度判定门锁状态，提供单一角度无法得到门锁状态检测结果，提高准确度；
51、(二)本专利技术提高机柜的安全性、检测效率和实时监控能力，实现远程管理，并增强机柜整体的安全性和可靠性；
52、(三)本专利技术可集成到机房信息管理系统，应用到机房巡检机器人等产品中；
53、(四)本专利技术通过利用基本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于图像的机柜门锁状态检测方法，其特征在于，该方法具体如下：
2.根据权利要求1所述的基于图像的机柜门锁状态检测方法，其特征在于，机柜门锁图像为门锁的彩色图像；
3.根据权利要求1或2所述的基于图像的机柜门锁状态检测方法，其特征在于，基于机柜门锁图像进行状态检测，获取机柜门锁状态检测结果具体如下：
4.根据权利要求3所述的基于图像的机柜门锁状态检测方法，其特征在于，对机柜门锁图像进行预处理具体如下：
5.根据权利要求4所述的基于图像的机柜门锁状态检测方法，其特征在于，对机柜门锁区域进行检测和分割具体如下：
6.根据权利要求5所述的基于图像的机柜门锁状态检测方法，其特征在于，检测机柜门锁状态具体如下：
7.根据权利要求6所述的基于图像的机柜门锁状态检测方法，其特征在于，机柜门锁状态检测结果是否满足预设的机柜门锁状态检测结果判定条件中的判定条件包括门锁状态类别信息的状态阈值信息大于设定阈值一且大于其它状态阈值信息；
8.一种基于图像的机柜门锁状态检测系统，其特征在于，该系统包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行以实现如权利要求1至7中任一项所述的基于图像的机柜门锁状态检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像的机柜门锁状态检测方法，其特征在于，该方法具体如下：
2.根据权利要求1所述的基于图像的机柜门锁状态检测方法，其特征在于，机柜门锁图像为门锁的彩色图像；
3.根据权利要求1或2所述的基于图像的机柜门锁状态检测方法，其特征在于，基于机柜门锁图像进行状态检测，获取机柜门锁状态检测结果具体如下：
4.根据权利要求3所述的基于图像的机柜门锁状态检测方法，其特征在于，对机柜门锁图像进行预处理具体如下：
5.根据权利要求4所述的基于图像的机柜门锁状态检测方法，其特征在于，对机柜门锁区域进行检测和分割具体如下：
6.根据权利要求5所述的基于图像的机柜门锁状...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩哲，程瑶，蒋风洋，尹青山，索春宝，
申请(专利权)人：山东新一代信息产业技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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