一种系统设备状态监测方法及相关装置制造方法及图纸

本申请属于一种监测方法，针对现有机房设备的状态监测方法，存在小物体检测精度低，以及不具有普适性和鲁棒性的技术问题，提供一种系统设备状态监测方法及相关装置，获取设备的多模态数据；分别对多模态数据中的各模态数据进行目标检测；对各模态数据对应的设备种类识别结果进行非规则性决策级融合；结合所述融合识别结果和设备待检异常特征对应的模态数据，确定设备是否发生异常，以及发生异常的设备种类。采用非规则性决策级融合，不仅具备多模态数据识别的多样性，也无需依赖于人为的经验和知识，提高了融合结果的可信度和可靠性，监测结果更加准确，具备更强的普适性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于一种监测方法，具体涉及一种系统设备状态监测方法及相关装置。

技术介绍

1、随着自动化发展和各领域技术综合应用，在许多应用场景下会同时存在多种类设备，为保证设备正常运行，就需要对各种类设备的状态进行监测。

2、传统的设备状态监测方法主要有两种：一种是通过人工巡检，即由专业人员定期对设备进行观察、记录和报告；另一种是通过安装传感器或摄像头等设备，实现对设备的自动化或半自动化监测。然而，这两种方法都存在一些缺陷和不足。例如，人工巡检方法耗时耗力，且容易出现疏漏或误报；传感器或摄像头等设备的安装需要占用空间和资源，且可能受到光照等环境因素的干扰，影响监测效果。因此，衍生出了更为智能的监测方法。如基于可见光的机房设备目标检测方法，采集设备的可见光图像，对可见光图像进行标注，选择并调整cspdarknet53或efficientnet等合适的主干网络，结合合适的目标检测算法，利用标注后的可见光图像、对应的设备类别和状态训练模型，再将训练后的模型部署到边端设备上，例如巡检机器人等，通过边端设备的摄像头捕捉设备的实时图像，将实时图像输入至训练后的模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种系统设备状态监测方法，所述系统中同时存在多种类设备，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述一种系统设备状态监测方法，其特征在于：所述多模态数据是通过对应的采集设备在所述系统中巡检得到的；

3.根据权利要求1或2所述一种系统设备状态监测方法，其特征在于：所述对各模态数据对应的设备种类识别结果进行非规则性决策级融合，包括：

4.根据权利要求3所述一种系统设备状态监测方法，其特征在于：所述从初步融合结果中选择部分检测框，作为表征设备种类的融合识别结果，包括：

5.根据权利要求4所述一种系统设备状态监测方法，其特征在于：

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【技术特征摘要】

1.一种系统设备状态监测方法，所述系统中同时存在多种类设备，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述一种系统设备状态监测方法，其特征在于：所述多模态数据是通过对应的采集设备在所述系统中巡检得到的；

3.根据权利要求1或2所述一种系统设备状态监测方法，其特征在于：所述对各模态数据对应的设备种类识别结果进行非规则性决策级融合，包括：

4.根据权利要求3所述一种系统设备状态监测方法，其特征在于：所述从初步融合结果中选择部分检测框，作为表征设备种类的融合识别结果，包括：

5.根据权利要求4所述一种系统设备状态监测方法，其特征在于：

6.根据权利要求5所述一种系统设备状态监测方法，其特征在于：所述yolov5s多尺度目标检测模型的neck部分增加有多倍下采样检测头。

7.根据权利要求5所述一种系...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯天波，卢士达，孙浩之，陆正嘉，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：