[发明专利]一种基于人脸识别的机房环境测控系统

权利要求书

1.一种基于人脸识别的机房环境测控系统，其特征在于，所述基于人脸识别的机房环境测控系统用于控制机房环境调节系统对机房进行环境调节，机房环境调节系统包括人脸识别装置、环境参数采集装置、温湿度调节装置、空气净化装置、警报装置以及远程控制终端，机房环境控制系统包括人脸识别模块、环境参数采集控制模块、温湿度调节控制模块、空气净化控制模块、警报控制模块以及通信模块；

所述人脸识别模块控制所述人脸识别装置进行人脸识别，如果人脸识别成功，对所述机房环境测控系统授权，激活所述机房环境测控系统；

所述环境参数采集控制模块控制所述环境参数采集装置采集机房的实际环境参数；

所述机房环境控制系统设有标准环境参数，并根据实际环境参数，通过温湿度调节控制模块对温湿度调节装置的控制、空气净化控制模块对空气净化装置的控制以及通风控制模块对通风装置的控制联动进行，使机房的实际环境参数与标准环境参数相同或差值保持在预设范围内。

2.根据权利要求1所述的机房环境控制系统，其特征在于，所述人脸识别模块的业务架构包括样本标注、模型训练和模型应用；样本标注包括样本标注工具的使用、人脸区域检测样本标注和人脸特征点标定样本标注；模型训练包括人脸区域检测模型训练、人脸区域检测模型评估，人脸特征点标定模型训练、人脸特征点标定模型评估，人脸比对模型训练和人脸比对模型评估；模型应用包括实时视频采集、实时图像抓拍、实时人脸检测、实时人脸特征点标定、实时人脸特征点对齐、实时人脸比对、实时眨眼识别、实时张嘴识别。

3.根据权利要求2所述的机房环境控制系统，其特征在于，所述人脸识别模块的技术架构包括基础设施层、学习框架层、算法模型层和计算机视觉技术层；基础设施层包括CPU、GPU、云集算和大数据，GPU的开发框架是cuda；学习框架层包括计算机视觉相关的Opencv、Dlib、TensorFlow和Keras；算法模型层包括人脸区域检测算法模型，人脸特征点检测算法模型，人脸对齐算法模型、人脸验证算法模型和活体检测算法模型；计算机视觉技术层进行模型应用。

4.根据权利要求3所述的机房环境控制系统，其特征在于，所述人脸识别模块的数据架构包括样本数据层、训练模型数据层和应用数据层；样本数据层为模型训练中模型的输入数据，包括人脸图像和标签数据；训练模型数据层包括人脸区域检测模型训练数据、人脸区域检测模型评估训练数据、人脸特征点标定模型训练数据、人脸特征点标定模型评估训练数据、人脸比对模型训练数据和人脸比对模型评估训练数据；应用数据层包括注册人脸资源库和注册人脸标签库。

5.根据权利要求1至4之一所述的机房环境控制系统，其特征在于，所述实际环境参数包括机房实际环境温度，所述环境参数采集控制模块控制所述环境参数采集装置采集所述机房实际环境温度，所述标准环境参数包括标准环境温度，当变电站实际环境温度与标准环境温度之间的差值高于预设范围时，所述温湿度调节控制模块控制所述温湿度调节装置调节机房的温度。

6.根据权利要求5所述的机房环境控制系统，其特征在于，所述温湿度调节装置包括风机，所述风机具有安装架，所述温湿度调节控制模块通过所述安装架调节所述风机的朝向，所述温湿度调节控制模块通过调节所述风机的转速和朝向调节机房的温度。

7.根据权利要求1至4之一所述的机房环境控制系统，其特征在于，所述实际环境参数包括实际环境湿度，所述环境参数采集控制模块控制所述环境参数采集装置采集所述实际环境湿度，所述标准环境参数包括标准环境湿度，当实际环境湿度与标准环境湿度之间的差值高于预设范围时，所述温湿度调节控制模块控制所述温湿度调节装置对机房进行除湿，当实际环境湿度与标准环境湿度之间的差值低于预设范围时，所述温湿度调节控制模块控制所述温湿度调节装置对机房进行加湿。