【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及基于红外热成像的服务器通风散热状态监控方法。
技术介绍
1、服务器是一种计算机硬件或软件系统，用于给其他计算机或设备提供各种服务和资源。服务器通常被用来存储、管理和处理大量数据、文件和网络请求，在运行过程中会产生大量的热量。为了保障数据中心的整体稳定性和可靠性，需要有效的散热系统来保持保障数据中心的服务器在正常温度下进行工作。散热系统通常会采用空调系统、风扇、散热片等设备提升服务器的热量的散发速度，以确保服务器在适宜的温度范围内运行。为保证散热系统的工作状态，需要对服务器通风散热状态进行监控。红外相机或热像仪可以利用红外热成像捕捉物体表面的红外辐射，并将其转换为红外热成像图，所以可以使用红外相机获取的红外热成像图对服务器通风散热状态进行监控。但是，红外热成像图容易受到其他电子设备、电源线路、无线电频率等干扰信号的影响，产生大量的噪声，影响对服务器通风散热状态的判断。
2、通常采用硬阈值和软阈值，使用小波变换对红外热成像图进行去噪，但是去噪的效果受到阈值选取的影响，当阈值选取不合适时，去噪的效果并不理想，去噪后的图像模糊度很高，需要一种自适应阈值的小波变换对服务器的红外热成像图进行去噪。
技术实现思路
1、本专利技术提供基于红外热成像的服务器通风散热状态监控方法，以解决小波变换的阈值选取不合适导致的红外热成像图去噪效果不佳，进而导致服务器通风散热状态监控不准确的问题，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术一个实施例提供了基于
3、通过红外热像仪获取服务器热成像图，根据服务器热成像图获取服务器灰度图；
4、建立服务器灰度图中像素点的特征窗口，确定像素点的邻域像素点和编号，根据像素点的特征窗口内包含的像素点的灰度值的差异，获取像素点的邻域灰度值变化度，进而确定像素点的局部异样指数，根据像素点的邻域像素点和编号，确定像素点的邻域像素点延迟k轮编号，根据像素点的邻域像素点编号和像素点的比较像素点的延迟k轮编号，确定像素点和比较像素点延迟k轮的旋转差异度，进而确定像素点和比较像素点的旋转差异度，根据旋转差异度获取像素点的最相似像素点，根据像素点的灰度值、局部异样指数和像素点的最相似像素点的灰度值，获取像素点的疑似噪声分数；
5、根据像素点的疑似噪声分数确定非噪声点，对服务器热成像图使用小波去噪算法进行小波分解，获取每个分解层的所有像素点的小波系数，获取服务器热成像图进行小波分解后，每个分解层的自适应小波阈值，进而获取服务器热成像图进行小波分解后，每个分解层上所有像素点的调整小波系数，根据调整小波系数获取去噪后的服务器热成像图；
6、根据去噪后的服务器热成像图，实现基于红外热成像的服务器通风散热状态监控。
7、进一步，所述建立服务器灰度图中像素点的特征窗口，包括的具体方法为：
8、将服务器灰度图中像素点作为中心像素点，以预设长度为边长的窗口记为中心像素点的特征窗口。
9、进一步，所述确定像素点的邻域像素点和编号，包括的具体方法为：
10、将像素点的特征窗口内除中心像素点外的所有像素点记为中心像素点的邻域像素点，从中心像素点的上方的像素点开始，按照顺时针方向从1开始对像素点的邻域像素点进行编号，直至所有邻域像素点均有对应的编号。
11、进一步，所述邻域灰度值变化度获取的具体方法为：将像素点的邻域像素点的平均绝对误差记为像素点的邻域灰度值变化度。
12、进一步，所述局部异样指数获取的具体方法为：
13、将所有像素点的邻域像素点与像素点的灰度值的差值的绝对值的和记为第一邻域差值，将第一邻域差值与像素点的邻域灰度值变化度的差值的绝对值与像素点的邻域像素点的数量的比值记为像素点的局部异样指数。
14、进一步，所述根据像素点的邻域像素点和编号，确定像素点的邻域像素点延迟k轮编号，包括的具体方法为：
15、以像素点的邻域像素点中的编号k作为起始编号点，按照顺时针方向，从1开始对像素点的邻域像素点进行延迟k轮编号，直至所有邻域像素点均有对应的编号。
16、进一步，所述确定像素点和比较像素点延迟k轮的旋转差异度，进而确定像素点和比较像素点的旋转差异度，包括的具体方法为：
17、
18、式中，表示服务器灰度图中像素点和比较像素点延迟轮的旋转差异度，其中，；表示服务器灰度图中像素点的编号为的邻域像素点的灰度值；表示服务器灰度图中像素点的比较像素点的延迟轮编号为的邻域像素点的灰度值；表示像素点的邻域像素点的数量；
19、将像素点和比较像素点延迟k轮的旋转差异度中的最小值记为像素点和比较像素点的旋转差异度。
20、进一步，所述像素点的最相似像素点获取的具体方法为：
21、将像素点和所有比较像素点的旋转差异度的最小值对应的比较像素点记为像素点的最相似像素点。
22、进一步，所述疑似噪声分数获取的具体方法为：
23、将像素点的最相似像素点的灰度值与像素点的灰度值的差值的绝对值与像素点的局部异样指数的乘积记为像素点的疑似噪声分数。
24、进一步，所述根据去噪后的服务器热成像图，实现基于红外热成像的服务器通风散热状态监控，包括的具体方法为：
25、将获取的所有去噪后的服务器热成像图作为训练集，将正常散热的服务器热成像图标记为0，将非正常散热的服务器热成像图标记为1，通过训练集对三层的bp神经网络进行训练，采用交叉熵作为损失函数，adagrad优化器对训练结果进行优化，将去噪后的服务器热成像图作为bp神经网络的输入，输出结果0表示服务器正常散热，输出结果1表示服务器非正常散热，实现基于红外热成像的服务器通风散热状态监控。
26、本专利技术的有益效果是：
27、本专利技术通过红外热像仪采集服务器热成像图，根据服务器热成像图获取服务器灰度图，首先，根据服务器的散热是由温度产生区域向四周扩散的特征进行分析，根据服务器灰度图中，从灰度值最高的位置开始，灰度值向四周逐渐减小，像素点周围像素点的灰度值差异较小的特征，确定像素点的局部异样指数，局部异样指数即为像素点为噪声点的可能性；然后，根据服务器表面不同位置的材料结构一致，服务器温度变化状态也较为相近，相似的像素点之间的相似性存在旋转不变性的特征，对像素点的邻域像素点延迟k轮编号，根据像素点的邻域像素点延迟k轮编号和编号确定服务器灰度图中与像素点相似度最大的最相似像素点，进而确定像素点疑似噪声分数，根据像素点疑似噪声分数确定非噪声点；然后，根据非噪声点获取服务器热成像图进行小波分解后，每个分解层的自适应小波阈值，进而确定服务器热成像图进行小波分解后，每个分解层上所有像素点的调整小波系数，获取去噪后的服务器热成像图，自适应小波阈值和调整小波系数为根据服务器的散热特征以及相似的像素点对应相似性的旋转不变性确定的最为适合服务器热成像本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于红外热成像的服务器通风散热状态监控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于红外热成像的服务器通风散热状态监控方法，其特征在于，所述建立服务器灰度图中像素点的特征窗口，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的基于红外热成像的服务器通风散热状态监控方法，其特征在于，所述确定像素点的邻域像素点和编号，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述的基于红外热成像的服务器通风散热状态监控方法，其特征在于，所述邻域灰度值变化度获取的具体方法为：将像素点的邻域像素点的平均绝对误差记为像素点的邻域灰度值变化度。
5.根据权利要求1所述的基于红外热成像的服务器通风散热状态监控方法，其特征在于，所述局部异样指数获取的具体方法为：
6.根据权利要求1所述的基于红外热成像的服务器通风散热状态监控方法，其特征在于，所述根据像素点的邻域像素点和编号，确定像素点的邻域像素点延迟k轮编号，包括的具体方法为：
7.根据权利要求1所述的基于红外热成像的服务器通风散热状态监控方法，其特征在于，所述确定像素点和
8.根据权利要求1所述的基于红外热成像的服务器通风散热状态监控方法，其特征在于，所述像素点的最相似像素点获取的具体方法为：
9.根据权利要求1所述的基于红外热成像的服务器通风散热状态监控方法，其特征在于，所述疑似噪声分数获取的具体方法为：
10.根据权利要求1所述的基于红外热成像的服务器通风散热状态监控方法，其特征在于，所述根据去噪后的服务器热成像图，实现基于红外热成像的服务器通风散热状态监控，包括的具体方法为：
...【技术特征摘要】
1.基于红外热成像的服务器通风散热状态监控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于红外热成像的服务器通风散热状态监控方法，其特征在于，所述建立服务器灰度图中像素点的特征窗口，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的基于红外热成像的服务器通风散热状态监控方法，其特征在于，所述确定像素点的邻域像素点和编号，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述的基于红外热成像的服务器通风散热状态监控方法，其特征在于，所述邻域灰度值变化度获取的具体方法为：将像素点的邻域像素点的平均绝对误差记为像素点的邻域灰度值变化度。
5.根据权利要求1所述的基于红外热成像的服务器通风散热状态监控方法，其特征在于，所述局部异样指数获取的具体方法为：
6.根据权利要求1所述的基于红外热成像的服务器通风散热...
【专利技术属性】
技术研发人员：许耀斌，陈进源，蔡鹏，
申请(专利权)人：深圳市星能计算机有限公司，
类型：发明
国别省市：
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