CN111209782B - 一种机房设备异常灯的识别方法以及识别系统 - Google Patents

一种机房设备异常灯的识别方法以及识别系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及机房设备异常灯的识别方法及其系统。该方法包括：物距改变步骤，使得摄像头的以初始物距为基础开始改变并且使得摄像机以该改变后的物距进行拍摄；判断步骤，对于拍摄得到的图片识别信号灯的光斑大小及图片直方图中的黑色占比，判断光斑是否符合预设第一预设规定范围以及图片直方图中的黑色占比是否符合第二预设规定范围，若判断所述光斑不符合第一预设规定范围以及图片直方图中的黑色占比不符合第二预设规定范围的情况下，重复进行物距改变步骤直到符合第一预设规定范围以及第二预设规定范围；以及识别步骤，对该图片进行分析并识别异常灯。根据本发明，能够优化拍照效果，使得异常灯和正常灯在图片中更加突出。

Description

一种机房设备异常灯的识别方法以及识别系统
技术领域
本发明涉及图像分析技术，特别涉及用于机房设备异常灯的识别方法以及识别系统。
背景技术
随着机房设备规模的不断增加，通过人工巡检来发现设备异常的方式存在较大的工作量。业界开始使用轮式机器人在机房中自动行走，通过摄像头对设备进行拍照，从而识别异常灯。
现有的巡检机器人一般通过摄像头的自动对焦方式完成对环境的拍照，随后再对图像进行深度分析和异常灯识别。典型的步骤如下：
通过摄像头对机房设备进行对焦拍照；
对拍摄的照片进行特征分析，一般采用机器学习算法或者深度学习算法，提高特征分析的效果。
由于机房环境光线、设备面板、机柜透光等原因，使得图片较暗、杂色较多以及信号灯不够明显。在该种情况下，现有技术方案中的核心在于设计较好的机器学习或者深度学习算法，提高信号灯和异常灯特征的提取效果，从而达到的较高的识别率。
然而，在这样的现有技术中，光线较弱会带来较多的杂色影响信号灯和异常灯特征的提取和识别，光线较强又会使得信号灯和异常灯的光线不够突出，影响灯的识别，显然光线的强弱对于灯光的识别影响较大，对机器学习或者深度学习算法的要求较高，难度较大。
公开于本发明背景部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
发明内容
鉴于上述问题，本发明旨在提供一种能够优拍照效果并减少杂质对拍照影响的机房设备异常灯的识别方法以及识别系统。
本发明的一方面的机房设备异常灯的识别方法，其特征在于，包括：
物距获得步骤，通过摄像头对机房设备中的机柜门进行对焦，获得相应的物距u；
物距改变步骤，使得摄像头的以初始物距为基础开始改变并且使得摄像机以该改变后的物距进行拍摄；
判断步骤，对于拍摄得到的图片识别信号灯的光斑大小以及图片直方图中的黑色占比，判断光斑是否符合预设第一预设规定范围以及图片直方图中的黑色占比是否符合第二预设规定范围，若判断所述光斑不符合所述第一预设规定范围以及所述片直方图中的黑色占比不符合第二预设规定范围的情况下，重复进行所述物距改变步骤直到符合所述第一预设规定范围以及所述第二预设规定范围；以及
识别步骤，对该图片进行分析并识别异常灯。
可选地，在物距改变步骤中，使得摄像头以u为初始物距并将物距减小δ，使得所述摄像头以该减小后的物距拍摄机柜门，其中，δ远小于u。
可选地，在物距改变步骤中，使得摄像头以0为初始物距并将物距增大δ，并且使得摄像机以该增大后的物距进行拍摄，其中，δ远小于u。
可选地，在所述判断步骤中，所述第一预设规定范围是指机柜门小孔大小。
可选地，在所述识别步骤中，对图片进行亮度检测而识别出信号灯，并且进行色度分析而识别信号灯颜色，由此确定异常灯。
可选地，所述δ等于0.01u，所述第二预设规定范围为90％以上。
本发明的一方面的机房设备异常灯的识别系统，其特征在于，包括：
摄像头，用于拍摄机柜门；
物距获得模块，通过摄像头对机房设备中的机柜门进行对焦，获得相应的物距u；
物距改变模块，使得摄像头的以初始物距为基础开始改变并且使得摄像机以该改变后的物距进行拍摄；
判断模块，对于拍摄得到的图片识别信号灯的光斑大小以及图片直方图中的黑色占比，判断光斑是否符合预设第一预设规定范围以及图片直方图中的黑色占比是否符合第二预设规定范围，若判断所述光斑不符合所述第一预设规定范围以及所述片直方图中的黑色占比不符合第二预设规定范围的情况下，重复进行所述物距改变模块的动作直到符合所述第一预设规定范围以及所述第二预设规定范围；以及识别模块，对所述摄像头拍摄到的图片进行分析并识别异常灯。
可选地，在物距改变模块中，使得摄像头以u为初始物距并将物距减小δ，使得所述摄像头以该减小后的物距拍摄机柜门，其中，δ远小于u。
可选地，在物距改变模块中，使得摄像头以0为初始物距并将物距增大δ，并且使得摄像机以该增大后的物距进行拍摄，其中，δ远小于u。
可选地，所述第一预设规定范围是指机柜门小孔大小。
可选地，所述识别模块对图片进行亮度检测而识别出信号灯并且进行色度分析而识别信号灯颜色，由此确定异常灯。
可选地，所述δ等于0.01u，所述第二预设规定范围为90％以上。
本发明的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现上述的机房设备异常灯的识别方法。
本发明的计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述的机房设备异常灯的识别方法。
如上所述，根据通过本发明，能够优化拍照效果，使得异常灯和正常灯在图片中更加突出，较大程度减少了杂色或者杂质对拍照识别的影响，从而能够更加简单、高效、精准的被识别出来，不需要如现有技术一般进行复杂的机器学习。
通过纳入本文的附图以及随后与附图一起用于说明本发明的某些原理的具体实施方式，本发明的方法和装置所具有的其它特征和优点将更为具体地变得清楚或得以阐明。
附图说明
图1是表示本发明一实施方式的机房设备异常灯的识别方法的流程图。
图2是表示本发明一实施方式的机房设备异常灯的识别系统的构造示意图。
具体实施方式
下面介绍的是本发明的多个实施例中的一些，旨在提供对本发明的基本了解。并不旨在确认本发明的关键或决定性的要素或限定所要保护的范围。
在机房设备异常灯的识别中，一般情况下，是在机柜开门时候，通过机房巡检机器人直接对着设备进行拍照，由于设备面板上有各种颜色，存在大量和灯的颜色比较接近的区域，使得识别难度大大提高。机柜关门时候，通过机房巡检机器人对着关门的设备进行拍照，由于对焦在机柜门上，机柜门反光使得亮度较高，无法有效区分不同颜色的灯。因此，本发明人经过上述研究发现，在对设备进行拍照时候，需要结合光照以及机柜门上小孔对光的衍射进行对焦点进行调整，以降低机柜门反光等的影响。
在机柜开门时候或者关门时候，对机房设备进行拍照，由于光线较弱，使得拍照出来的图片杂色较多，同时灯光不够明显。假设摄像头拍摄时候的物距为u。机器人固定不动，缩小物距继续拍照，由于物距缩小将使得设备处于对焦点之外，灯光将被虚化，更加容易被识别。设备其他部分由于虚化，将变得更加模糊，整体将变灰变暗。接着，不断缩小物距，使得照片直方图中的黑色部分占据绝大部分以及在关闭机柜门时候，虚化的灯光大小基本和机柜门上的小孔大小一致。最终形成的图片中虚化的灯光形成光斑之间不会产生影响，同时图片其他大部分基本是黑色或者灰色，能够使用该图片进行信号灯和异常灯的识别，由此，能够通过对图片进行简单的亮度和色度分析，可以简单高效的完成信号灯和异常灯的识别。由此能够避免杂色影响信号灯和异常灯特征的提取和识别，也不需要进行复杂的学习。
接着对于本发明一实施方式的机房设备异常灯的识别方法进行说明。
图1是表示本发明一实施方式的机房设备异常灯的识别方法的流程图。
如图1所示，本发明一实施方式的机房设备异常灯的识别方法包括下述步骤：
步骤S1：在机柜关门或者开门时候，机房巡检机器人通过摄像头对机柜门进行对焦，获得相应的物距u；
步骤S2：以该物距u为初始物距，将物距缩小δ(其中，δ远小于u，例如作为一个示例，可假设为0.01u)，也就是减小物距为u-δ，并进行拍摄，另外，作为一个变形例，也可以是以该物距u为初始物距，而将物距减小(u-δ)，使得所述摄像头以该减小后的物距拍摄机柜门，其中，δ远小于u；
步骤S3：对拍摄的图片进行分析，分析识别信号灯的光斑大小以及图片直方图中的黑色占比；
步骤S4：如果光斑较小无法有效识别以及图片直方图中的黑色占比较小的情况下，则将进入步骤S5，在步骤S5中物距缩小δ并进行拍摄后，并返回步骤S3，另一方面，当光斑大小和机柜门小孔大小基本一致以及黑色占比较高时候(例如黑色占比达到90％以上)，表明可使用该物距下的图片进行信号灯和异常灯的识别；
步骤S6：对图片进行亮度检测识别出信号灯，以及进行色度分析识别信号灯颜色，从而确定异常灯。
接着对于上述实施方式的一个变形例进行说明。
该变形例的机房设备异常灯的识别方法包括下述步骤：
(1)在机柜关门或者开门时候，机房巡检机器人通过摄像头对机柜门进行对焦，获得相应的物距为u；
(2)以0为摄像头初始物距，将物距从0开始增大，例如增大δ(其中，δ远小于u，例如可假设为0.01u)，并进行拍照；
(3)对图片进行分析，分析识别信号灯的光斑大小以及图片直方图中的黑色占比，此时光斑较大并且明显大于机柜门小孔，并且黑色占比较大，继续增大物距并使得物距小于u；
(4)当光斑大小和机柜门小孔大小基本一致以及黑色占比较高(例如85％以上，或者90％以上等)情况下，使用该物距下的图片进行信号灯和异常灯的识别；
(5)对图片进行亮度检测识别出信号灯，以及进行色度分析识别信号灯颜色，从而确定异常灯。
以上对于本发明的机房设备异常灯的识别方法进行了说明，接着对于本发明的机房设备异常灯的识别系统进行说明。
图2是表示本发明一实施方式的机房设备异常灯的识别系统的构造示意图。
如图2所示，本发明的一实施方式的机房设备异常灯的识别系统具备：
摄像头100，用于拍摄机柜门；
物距获得模块200，用于获取摄像头对机房设备中的机柜门进行对焦的物距u；
物距减小模块300，使得摄像头的以初始物距为基础开始改变并且使得摄像机以该改变后的物距进行拍摄；
判断模块400，对于拍摄得到的图片识别信号灯的光斑大小以及图片直方图中的黑色占比，判断光斑是否符合预设第一预设规定范围以及图片直方图中的黑色占比是否符合第二预设规定范围，若判断所述光斑不符合所述第一预设规定范围以及所述片直方图中的黑色占比不符合第二预设规定范围的情况下，重复进行所述物距改变模块300的动作直到符合所述第一预设规定范围以及所述第二预设规定范围；以及
识别模块500，对图片进行亮度检测而识别出信号灯并且进行色度分析而识别信号灯颜色，由此确定异常灯。
其中，物距改变模块300使得摄像头以u为初始物距并将物距减小δ，以使得所述摄像头以该减小后的物距拍摄机柜门，其中，δ远小于u，其中，例如δ＝0.01u。
也可以是，物距改变模块300使得摄像头以u为初始物距并将物距减小到δ，以使得摄像头以该减小后的物距拍摄机柜门，其中，δ远小于u，例如，δ＝0.01u。这种情况下，当判断模块500判断判断光斑不符合预设第一预设规定范围以及图片直方图中的黑色占不符合第二预设规定范围的情况下，物距改变模块300将物距继续减小并使得摄像头以该减小后的物距拍摄机柜门。
或者还有一种情况可以是，物距改变模块300使得摄像头以0为初始物距并将物距增大δ，并且使得摄像机以该增大后的物距进行拍摄，其中，δ远小于u。
这里，所述第一预设规定范围例如可以设定为与机柜门小孔大小基本一致。所述第二预设规定范围可以设定为例如85％以上、90％以上等的数值。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现上述的机房设备异常灯的识别方法。
本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述的机房设备异常灯的识别方法。
通过机房巡检机器人直接对着设备进行拍照，由于设备面板上有各种颜色，存在大量和灯的颜色比较接近的区域，使得识别难度大大提高。机柜关门时候，通过机房巡检机器人对着关门的设备进行拍照，由于对焦在机柜门上，机柜门反光使得亮度较高，无法有效区分不同颜色的灯。因此，本发明人经过上述研究发现，在对设备进行拍照时候，需要结合光照以及机柜门上小孔对光的衍射进行对焦点进行调整，以降低机柜门反光等的影响。
本发明的机房设备异常灯的识别方法以及机房设备异常灯的识别系统，在机柜开门时候或者关门时候，对机房设备进行拍照的情况下，由于物距缩小将使得设备处于对焦点之外，灯光将被虚化，更加容易被识别，设备其他部分由于虚化，将变得更加模糊，整体将变灰变暗。接着，不断缩小物距，使得照片直方图中的黑色部分占据绝大部分以及在关闭机柜门时候，虚化的灯光大小基本和机柜门上的小孔大小一致，由此，图片中虚化的灯光形成的光斑之间不会产生影响，同时图片其他大部分基本是黑色或者灰色，由此能够通过对图片进行简单的亮度和色度分析，可以简单高效的完成信号灯和异常灯的识别。
如上所述，根据通过本发明，能够优化拍照效果，使得异常灯和正常灯在图片中更加突出，较大程度减少了杂色或者杂质对拍照识别的影响，从而能够更加简单、高效、精准的被识别出来，不需要如现有技术一般进行复杂的机器学习。
以上例子主要说明了本发明的机房设备异常灯的识别方法以及机房设备异常灯的识别系统。尽管只对其中一些本发明的具体实施方式进行了描述，但是本领域普通技术人员应当了解，本发明可以在不偏离其主旨与范围内以许多其他的形式实施。因此，所展示的例子与实施方式被视为示意性的而非限制性的，在不脱离如所附各权利要求所定义的本发明精神及范围的情况下，本发明可能涵盖各种的修改与替换。

Claims (10)

1.一种机房设备异常灯的识别方法，其特征在于，包括：
物距获得步骤，通过摄像头对机房设备中的机柜门进行对焦，获得相应的物距u；
物距改变步骤，使得摄像头以初始物距为基础开始改变并且使得摄像机以该改变后的物距进行拍摄；
判断步骤，对于拍摄得到的图片识别信号灯的光斑大小以及图片直方图中的黑色占比，判断光斑是否符合预设第一预设规定范围以及图片直方图中的黑色占比是否符合第二预设规定范围，若判断所述光斑不符合所述第一预设规定范围以及所述片直方图中的黑色占比不符合第二预设规定范围的情况下，重复进行所述物距改变步骤直到符合所述第一预设规定范围以及所述第二预设规定范围，其中，所述第二预设规定范围为90％以上；以及
识别步骤，对该图片进行分析并识别异常灯，
其中，在所述判断步骤中，所述第一预设规定范围是指机柜门小孔大小，
在所述物距改变步骤中，通过物距缩小使得设备处于对焦点之外进行拍摄，
在所述识别步骤中，对图片进行亮度检测而识别出信号灯，并且进行色度分析而识别信号灯颜色，由此确定异常灯。
2.如权利要求1所述的机房设备异常灯的识别方法，其特征在于，
在物距改变步骤中，使得摄像头以u为初始物距并将物距减小δ，使得所述摄像头以该减小后的物距拍摄机柜门，其中，δ远小于u。
3.如权利要求1所述的机房设备异常灯的识别方法，其特征在于，
在物距改变步骤中，使得摄像头以0为初始物距并将物距增大δ，并且使得摄像机以该增大后的物距进行拍摄，其中，δ远小于u。
4.如权利要求2或3所述的机房设备异常灯的识别方法，其特征在于，
所述δ等于0.01u。
5.一种机房设备异常灯的识别系统，其特征在于，包括：
摄像头，用于拍摄机柜门；
物距获得模块，通过摄像头对机房设备中的机柜门进行对焦，获得相应的物距u；
物距改变模块，使得摄像头以初始物距为基础开始改变并且使得摄像机以该改变后的物距进行拍摄；
判断模块，对于拍摄得到的图片识别信号灯的光斑大小以及图片直方图中的黑色占比，判断光斑是否符合预设第一预设规定范围以及图片直方图中的黑色占比是否符合第二预设规定范围，若判断所述光斑不符合所述第一预设规定范围以及所述片直方图中的黑色占比不符合第二预设规定范围的情况下，重复进行所述物距改变模块的动作直到符合所述第一预设规定范围以及所述第二预设规定范围，其中，所述第二预设规定范围为90％以上；以及
识别模块，对所述摄像头拍摄到的图片进行分析并识别异常灯，
其中，在所述判断模块中，所述第一预设规定范围是指机柜门小孔大小，
在所述物距改变模块中，通过物距缩小使得设备处于对焦点之外进行拍摄，
其中，所述识别模块对图片进行亮度检测而识别出信号灯并且进行色度分析而识别信号灯颜色，由此确定异常灯。
6.如权利要求5所述的机房设备异常灯的识别系统，其特征在于，
在物距改变模块中，使得摄像头以u为初始物距并将物距减小δ，使得所述摄像头以该减小后的物距拍摄机柜门，其中，δ远小于u。
7.如权利要求5所述的机房设备异常灯的识别系统，其特征在于，
在物距改变模块中，使得摄像头以0为初始物距并将物距增大δ，并且使得摄像机以该增大后的物距进行拍摄，其中，δ远小于u。
8.如权利要求6或7所述的机房设备异常灯的识别系统，其特征在于，
所述δ等于0.01u。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1～4任意一项所述的机房设备异常灯的识别方法。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现所述权利要求1～4任意一项所述的机房设备异常灯的识别方法。
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