【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及时钟显示，尤其涉及一种基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法及相关装置。
技术介绍
1、网络时间同步显示系统通过ntp校时器(母钟)自动接收gps卫星或者北斗卫星信号，通过卫星授时信号主板处理后，再将该标准时间信号以网络时间同步技术ntp/sntp的方式同时发送到更多个能接收该信号的标准时间显示屏(子钟)或计算机网络系统，从而使网络和每个有安装该子钟的位置均能显示与卫星时间信号保持一致的时间。
2、网络时间同步技术是基于ntp/sntp标准的低功耗网络时间协议，根据这个协议规定的技术是一种长距离、低功耗的局域网络通信技术，即在母钟(校时器)系统传输同步信号的状态下，区域内众多子钟(显示器)对该信号进行同步接收，通过网络方式的通信及处理，使各子钟显示完全一致的时间，从根本上解决了办公大楼内各个时间不同步的现状。
3、标准时间同步显示子母钟系统组成由卫星信号接收模块、cpu单片机处理器、ntp网络处理模块、以及标准时间显示模块四部分组成。标准时间显示模块一般采用具备数字显示的时钟屏幕来显示当前的实时时间，但时钟屏幕比较容易损坏，且时钟屏幕损坏的时机是随机的，使得对整个时钟屏幕的实时故障检测存在一定的困扰。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法及相关装置，通过实时采集时钟屏幕所显示的网络时钟图像和时钟内容进行检测，使得时钟屏幕的故障检测具有实时性和精准性。
2、为了解
3、基于视频采集单元采集时钟屏幕所显示的网络时钟图像，并将采集时刻所对应的时钟内容存储于存储单元；
4、采用经过深度学习预训练的文字检测识别网络对所述网络时钟图像进行实时识别，并输出图像识别内容；
5、将所述图像识别内容和时钟内容输入至故障检测单元进行时钟屏幕故障识别。
6、所述基于视频采集单元采集时钟屏幕所显示的网络时钟图像包括：
7、所述视频采集单元按照预设间隔时间采集时钟屏幕锁显示的网络时钟图像。
8、所述基于视频采集单元采集时钟屏幕所显示的网络时钟图像包括：
9、基于视频采集单元采集反光镜上所镜像的网络时钟图像，所述反光镜位于所述时钟屏幕的上侧，所述反光镜用于镜像所述时钟屏幕所显示的网络时钟图像。
10、所述采用经过深度学习预训练的文字检测识别网络对所述网络时钟图像进行实时识别包括：
11、将网络时钟图像进行图像预处理得到灰度图像；
12、将灰度图像经过卷积神经网络cnn处理提取图像特征序列；
13、将所述图像特征序列经过递归网络处理得到时序特征序列；
14、基于聚合交叉熵计算方法将所述时序特征序列解码成字符识别结果。
15、所述将网络时钟图像进行图像预处理得到灰度图像包括：
16、将网络时钟图像按照预设尺寸大小进行归一化处理；
17、对归一化处理后的网络时钟图像进行图像转换，将彩色图像转换为灰度图像。
18、所述将所述图像特征序列经过递归网络处理得到时序特征序列包括：
19、使用两层双向长短期记忆网络lstm的递归网络将图像特征序列变成时序特征序列。
20、所述将所述图像识别内容和时钟内容输入至故障检测单元进行时钟屏幕故障识别包括：
21、在预设的时间内判断图像识别内容和时钟内容不一致的故障次数；
22、若判断所述故障次数超过门限值，则触发时钟屏幕故障报警。
23、另外，本专利技术提供了一种基于网络时钟识别时钟屏幕故障的系统，所述系统包括：
24、图像采集模块，用于基于视频采集单元采集时钟屏幕所显示的网络时钟图像，并将采集时刻所对应的时钟内容存储于存储单元；
25、图像处理模块，用于采用经过深度学习预训练的文字检测识别网络对所述网络时钟图像进行实时识别，并输出图像识别内容；
26、故障识别模块，用于将所述图像识别内容和时钟内容输入至故障检测单元进行时钟屏幕故障识别。
27、另外，本专利技术提供了一种处理设备，包括处理器和存储器，所述处理器运行存储于所述存储器中的计算机程序或代码，实现以上所述的基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法。
28、另外，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序或代码，当所述计算机程序或代码被处理器执行时，实现以上所述的基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法。
29、在本专利技术中，通过视频采集单元采集时钟屏幕上的画面，同时触发系统内部存储该采集时刻所对应的时钟内容保留在存储单元中，采用图像处理技术对网络时钟图像识别出网络时钟图像所对应的画面内容，再将画面内容和时钟内容进行比对分析，通过判断图像识别内容和时钟内容的一致性从而可以解析出时钟屏幕是否存在故障，从而可以基于网络时钟实时画面判断出时钟屏幕是否存在故障，使得对时钟屏幕的检测具有实时性；采用经过深度学习预训练的文字检测识别网络对所述网络时钟图像进行实时识别，可以提高对网络时钟图像所对应的画面内容的精准度，避免对时钟屏幕故障的误判率。
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1.一种基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法，其特征在于，所述基于视频采集单元采集时钟屏幕所显示的网络时钟图像包括：
3.如权利要求1所述的基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法，其特征在于，所述基于视频采集单元采集时钟屏幕所显示的网络时钟图像包括：
4.如权利要求1所述的基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法，其特征在于，所述采用经过深度学习预训练的文字检测识别网络对所述网络时钟图像进行实时识别包括：
5.如权利要求4所述的基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法，其特征在于，所述将网络时钟图像进行图像预处理得到灰度图像包括：
6.如权利要求4所述的基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法，其特征在于，所述将所述图像特征序列经过递归网络处理得到时序特征序列包括：
7.如权利要求1至6任一项所述的基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法，其特征在于，所述将所述图像识别内容和时钟内容输入至故障检测单元进行时钟屏幕故障识别包括：
8.一种基于网
9.一种处理设备，包括处理器和存储器，其特征在于，所述处理器运行存储于所述存储器中的计算机程序或代码，实现如权利要求1至7中任一项所述的基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法。
10.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序或代码，其特征在于，当所述计算机程序或代码被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法，其特征在于，所述基于视频采集单元采集时钟屏幕所显示的网络时钟图像包括：
3.如权利要求1所述的基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法，其特征在于，所述基于视频采集单元采集时钟屏幕所显示的网络时钟图像包括：
4.如权利要求1所述的基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法，其特征在于，所述采用经过深度学习预训练的文字检测识别网络对所述网络时钟图像进行实时识别包括：
5.如权利要求4所述的基于网络时钟识别时钟屏幕故障的方法，其特征在于，所述将网络时钟图像进行图像预处理得到灰度图像包括：
6.如权利要求4所述的基于网络时钟识别时钟屏幕故...
【专利技术属性】
技术研发人员：查敏中，
申请(专利权)人：杭州恒生数字设备科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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