[发明专利]一种基于图像识别的现场运维方法及系统

权利要求书

1.一种基于图像识别的现场运维方法，其特征在于，包括：

基于预设图像识别算法获取设备信息，将所述设备信息与系统中的识别信息进行对比，生成工单；

对所述工单进行分析，获取运维人员信息，基于遗传算法对所述工单和所述运维人员信息进行智能匹配，筛选出最优运维人员；

通过预设智能推荐算法，向所述最优运维人员推送运维指导信息，完成设备运维操作；

所述基于预设图像识别算法获取设备信息，将所述设备信息与系统中的识别信息进行对比，生成工单，具体包括：

通过图像采集设备对目标设备的图像进行采集，得到原始图片数据；

对所述原始图片数据进行预处理，得到预处理图片数据；

基于预设卷积神经网络对所述预处理图片数据进行特征提取，得到特征数据；

基于改进的Faster-RCNN图像识别算法对所述特征数据生成目标候选区域；

将所述目标候选区域归一化输出到固定大小的特征图；

对所述特征图进行分类，并与所述识别信息进行对比，获取设备类别和设备信息，输出所述工单；

所述通过预设智能推荐算法，向所述最优运维人员推送运维指导信息，完成设备运维操作，具体包括：

接收所述最优运维人员发送的故障处理指导请求，向所述最优运维人员进行辅助信息推送；

基于jaccard相似度和TF-IDF智能推荐算法，对所述工单和所述运维人员信息进行分析，进行相似工单推送；

基于所述辅助信息推送和所述相似工单推送，所述最优运维人员完成所述设备运维操作。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的现场运维方法，其特征在于，该方法还包括：

保存所述工单，更新运维知识数据库。

3.根据权利要求1所述的基于图像识别的现场运维方法，其特征在于，所述对所述工单进行分析，获取运维人员信息，基于遗传算法对所述工单和所述运维人员信息进行智能匹配，筛选出最优运维人员，具体包括：

获取工作次序模型，确定运维项目工作次序；

建立维修人员技能矩阵，确定运维人员维修技能；

基于所述运维项目工作次序和所述维修人员技能矩阵，构建人力资源优化配置模型；

基于所述遗传算法对所述人力资源优化配置模型进行优化求解，将所述工单进行智能匹配，获得所述最优运维人员。

4.根据权利要求1所述的基于图像识别的现场运维方法，其特征在于，所述基于所述辅助信息推送和所述相似工单推送，所述最优运维人员完成所述设备运维操作，之后还包括：

所述最优运维人员通过实时交互，获取技术支持专家在线现场指导。

5.一种基于图像识别的现场运维系统，其特征在于，包括：

图像识别模块，用于基于预设图像识别算法获取设备信息，将所述设备信息与系统中的识别信息进行对比，生成工单；

工单匹配模块，用于对所述工单进行分析，获取运维人员信息，基于遗传算法对所述工单和所述运维人员信息进行智能匹配，筛选出最优运维人员；

智能推送模块，用于通过预设智能推荐算法，向所述最优运维人员推送运维指导信息，完成设备运维操作；

所述图像识别模块具体用于：

通过图像采集设备对目标设备的图像进行采集，得到原始图片数据；

对所述原始图片数据进行预处理，得到预处理图片数据；

基于预设卷积神经网络对所述预处理图片数据进行特征提取，得到特征数据；

基于改进的Faster-RCNN图像识别算法对所述特征数据生成目标候选区域；

将所述目标候选区域归一化输出到固定大小的特征图；

对所述特征图进行分类，并与所述识别信息进行对比，获取设备类别和设备信息，输出所述工单；

所述智能推送模块具体用于：

接收所述最优运维人员发送的故障处理指导请求，向所述最优运维人员进行辅助信息推送；

基于jaccard相似度和TF-IDF智能推荐算法，对所述工单和所述运维人员信息进行分析，进行相似工单推送；

基于所述辅助信息推送和所述相似工单推送，所述最优运维人员完成所述设备运维操作。