[发明专利]一种机房IT设备故障信息精准检测方法

说明书

本发明公开了一种机房IT设备故障信息精准检测方法，包括：S1、机器人移动到待测机柜前方标定的驻点位置；S2、机器人上的若干个摄像头对待测机柜录制视频，并将不同摄像头录制的视频的第一帧图像拼接成一张上下覆盖整个待测机柜的图像；S3、图片分析；S4、视频分析；S5、综合图片分析和视频分析结果，得到指示灯状态故障信息。本发明结合深度学习图像技术手段对IT设备的静态指示灯和闪烁灯状态信息分析，及时发现故障，精准的对设备及其故障指示灯信息报警，预判解决方案，工作人员只需要最终查看巡检报告，为无人值守机房的数据化管理提供创新型的技术检测手段，有效的解决了巡检效率低、记录不全、少检和误检等机房巡检问题。

技术领域

本发明涉及机房智能巡检技术领域，具体涉及一种机房IT设备故障信息精准检测方法。

背景技术

随着信息化社会的高速发展，现代化信息技术和自动化设备呈现爆发式增长趋势，数据中心规模也持续增长，对数据中心的安全性和稳定性要求越来越高。机房作为一个重要的数据中心，对其故障检测和排除变得至关重要。机房设备故障隐患主要在于机房内网络设备、存储设备和服务器等用电设备长时间通电工作、设备老化和人工误操作等造成的。这些情况导致的资产设备故障，如果不及时报警并指出机房运行中出现的异常情况，将导致信息数据存在安全隐患。

针对上述情况，虽然有一些机房采用巡检机器人检测，但是由于其智能化程度低，不能精准地定位到机房设备故障信息。目前大多数企业的机房巡检方式：普遍依靠工作人员对机房进行全天候定时巡检，手动记录设备出现的故障信息。

监测机房设备运行情况的一个核心任务是准确识别摄像头捕获的各类设备信号灯状态信息，以此来判断相关设备是否运行正常，并将故障信息实时传送到控制中心。人工巡检的工作方式不仅会耗费大量的人力成本，而且无法保证巡检数据的真实性，容易出现少检、漏检或误检的情况；另外，当出现故障时，容易出现故障告警不及时，缺乏风险预警，且无法初步对故障信息判断，在多方监管下巡检信息的查询与沟通效率低。虽然目前存在巡检机器人，通过指示灯故障信息与正常状态传统图像对比的巡检方式，但是这种方式灵活性较差，对定位精度要求高，不够智能化。因此，如何实现机房的智能化管理是亟待解决的重要问题。

发明内容

本发明为了克服以上技术的不足，提供了一机房IT设备故障信息精准检测方法。

本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：

一种机房IT设备故障信息精准检测方法，包括如下：

S1、机器人移动到待测机柜前方标定的驻点位置；

S2、机器人上的若干个摄像头对待测机柜录制视频，并将不同摄像头录制的视频的第一帧图像拼接成一张上下覆盖整个待测机柜的图像；

S3、图片分析：采集样本，标记IT设备和指示灯数据，训练IT设备检测模型和指示灯状态检测模型，检测经步骤S2拼接后的图像，获取不同区域指示灯状态表达的含义；

S4、视频分析：将视频转换成图像，求取每张图像相同位置像素点的均方差值，判断动态像素点，多个相邻的动态像素点形成一个连通区域，求得动态连通区域的坐标位于哪个IT设备坐标区域内，判断闪烁灯是否正常运行；

S5、综合图片分析和视频分析结果，得到指示灯状态故障信息。

进一步地，步骤S1中，利用相似三角形原理，计算将待测机柜全面拍摄所需的摄像头到待测机柜的横向距离来标定驻点位置，具体如下：

通过摄像头的感光元件靶面参数w、镜头的焦距f、视场大小s及镜头到待测物体之间的横向距离d的关系得出：

那么驻点位置d为：