[发明专利]机柜监测方法及系统、具有存储功能的装置

说明书

本发明提供机柜监测方法，包括以下步骤：通过相机获取机柜状态灯的图像；判断所述图像中机柜状态灯的状态信息与预存的状态信息是否一致；如果所述机柜状态灯的状态信息与预存的状态信息不一致，则生成机柜工作异常的信息。本发明以工业相机与计算平台为载体，实现对机柜灯连续、动态、全方位、零死角、实时地监测，工作效率高，监测稳定可靠。本发明采用高清数字摄像头与高清图传实时将采集信息传输至计算平台，计算平台实时处理回传图像，出现故障问题时第一时间将故障区域信息传至服务器，节省人力物力成本，起到更加及时有效的防灾减灾效果。

技术领域

本发明涉及智能监控领域，尤其是涉及机柜监测方法及系统、具有存储功能的装置。

背景技术

长期以来我国的机房均采用人工巡检的作业方式，日常设备机房巡查时人员必须到达现场，造成人力、物力的浪费，人工巡视的及时性受到各种条件制约，人工巡视效果也会受巡检人员的业务能力、工作经验、精神状态等诸多因素的制约，漏检、误检的情况时有发生，稍有不慎就会造成重大经济损失，甚至影响铁路、航空等安全，尤其当其密集时，对其判断存在工作量大、效率低、人工成本高和结果判定主观性强等问题，需向自动化、智能化发展。

机柜状态灯决定了机柜的工作状态，目前国内外文献未查阅到有关密集灯识别技术研究，有鉴于此，迫切需要设计一种新的机柜监测方法及系统、具有存储功能的装置。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够实现工作效率高，监测稳定可靠的机柜监测方法及系统、具有存储功能的装置。

为实现上述目的，本发明的一种技术方案是提供机柜监测方法，包括以下步骤：通过相机获取机柜状态灯的图像；判断所述图像中机柜状态灯的状态信息与预存的状态信息是否一致；如果所述机柜状态灯的状态信息与预存的状态信息不一致，则生成机柜工作异常的信息。

进一步的，在所述获取机柜状态灯的图像的步骤之前还包括相机初始化的步骤。

进一步的，所述通过相机获取机柜状态灯的图像的步骤具体包括：通过相机获取机柜状态灯的图像并对所述图像进行校正。

进一步的，所述对所述图像进行校正的步骤具体包括：先对输入图像进行透视变换，后进行图像灰度化与阈值二值化，对图像进行轮廓提取后，截取并保存轮廓内图像。

进一步的，灰度化公式为Gray＝R×0.299+G×0.587+B×0.114；图像阈值二值化的公式为其中T为指定的阈值，x是此点的像素值，f(x)为二值化函数；基于边缘检测对图像进行轮廓提取，根据当前像素点的邻域进行判断，假设邻域窗口为3*3窗口，如果当前像素P(x,y)的八个邻域像素满足如下条件，则该点即内部点，(1)P(x,y)为目标像素，假设目标像素为黑色0，背景像素为白色255，则P(x,y)＝0；(2)P(x,y)的八个邻域像素均为目标像素0；(3)将满足条件的内部点删除，换为背景点255，即可得到图像轮廓；截取并保存轮廓内图像。

进一步的，所述判断所述图像中机柜状态灯的状态信息与预存的状态信息是否一致的步骤具体包括：先对所述图像进行网格化处理，再判断所述图像中机柜状态灯的状态信息与预存的状态信息是否一致。

进一步的，所述先对所述图像进行网格化处理，再判断所述图像中机柜状态灯的状态信息与预存的状态信息是否一致的步骤具体包括：将所述图像在图像坐标系中分割成一种矩形方块序列，构成图像“数据区”集合并建立其背景特征数据库，将该背景特征数据库与预存的背景特征数据库进行比对判断。

进一步的，所述将所述图像在图像坐标系中分割成一种矩形方块序列的具体步骤包括：将所述图像划分为s×t的网络结构，令网格的横线序数为p,p＝0,1…s,其中，p＝0表示网格横线的画面上边缘线；p＝s表示网格横线的画面下边缘线。同理，令网格的纵线序数为q,q＝0,1…t,其中，q＝0表示网格横线的画面上边缘线；q＝t表示网格横线的画面下边缘线。网格化后的图像采用像素矩阵A表示，即：