CN111490905A - 一种用于视频图像故障自动巡检的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于视频图像故障自动巡检的方法，包括以下步骤：S1：设置视频检测装置，实时采集终端的检测数据并将其发送至后台管理服务器；S2：将提取的检测数据输入至预设的神经网络故障判断模型，输出检测分析结果和预警信号；S3：后台服务器将检测分析结果以智能报表的形式推送至管理终端，并控制管理终端发出预警信息，管理维护人员根据智能报表的指示信息和预警信息进行终端运维和检测。本发明通过设置视频检测装置，将其与后台管理服务器集合，利用预设的神经网络故障判断模型对视频信号和视频源设备进行检测，实现了自动化远程巡检的同时提高了巡检效率。
Description
技术领域
本发明涉及视频巡检技术领域，更具体地，涉及一种用于视频图像故障自动巡检的方法。
背景技术
近年来，随着中国电子政务建设的不断推进和深入，电子政务在给公众社会生活带来巨大便利、提高政府部门工作效率的同时，电子政务是国家实施政府职能转变，提高政府管理、公共服务和应急能力的重要举措，有利于带动整个国民经济和社会信息化的发展。电子政务市场规模初显，在现代计算机、网络通信等技术支撑下，政府机构日常办公、信息收集与发布、公共管理等事务在数字化、网络化的环境下进行的国家行政管理形式。它包含多方面的内容，如政府办公自动化、政府部门间的信息共建共享、政府实时信息发布、各级政府间的远程视频会议、公民网上查询政府信息、电子化民意调查和社会经济统计等。
当前对于电子政务交互终端的维护更多的事人工现场检修和维护，对于终端的视频检测无法实现远程的智能化巡检，巡检效率低。
发明内容
本发明为克服上述现有技术中对终端视频巡检效率低、无法实现远程巡检的缺陷，提供一种用于视频故障自动巡检的方法。
本发明的首要目的是为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种用于视频图像故障自动巡检的方法，包括以下步骤：
S1：设置视频检测装置，实时采集终端的检测数据并将其发送至后台管理服务器；
S2：将提取的检测数据输入至预设的神经网络故障判断模型，输出检测分析结果和预警信号；
S3：后台服务器将检测分析结果以智能报表的形式推送至管理终端，并控制管理终端发出预警信息，管理维护人员根据智能报表的指示信息和预警信息进行终端运维和检测。
本方案中，步骤S1中所述的检测数据包括：终端ID号、视频信号数据和视频源设备状态数据。
本方案中，视频信号数据故障类型包括有：
若终端采集视频信号丢失，则判断采集终端故障或丢失；
若采集视频信号的自动聚焦评价值和亮度值异常，则判断终端的检测区域有遮挡；
若终端采集视频信号的采集前一帧与当前帧的图像像素存在差异，则判断采集终端视频模糊。
本方案中，所述管理终端包括有：移动端、PC端。
本方案中，在步骤S3中，运维人员根据智能报表和预警信息采取检修运维措施，所述其中检修措施包括：远程重启、调节终端的视频信号传输的码流。
本方案中，所述视频检测装置设置于终端内部，并绑定终端的ID号。。
本方案中，步骤S3还包括将检测分析结果按照故障类型、故障频率、故障场景存储至故障数据库，后台服务器利用故障数据库中的数据优化神经网络故障判断模型。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明通过设置视频检测装置，将其与后台管理服务器集合，利用预设的神经网络故障判断模型对视频信号和视频源设备进行检测，实现了自动化远程巡检同时提高了巡检效率。
附图说明
图1为本发明一种用于视频图像故障自动巡检的方法流程图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
实施例1
如图1所示，一种用于视频图像故障自动巡检的方法，包括以下步骤：
S1：设置视频检测装置，实时采集终端的检测数据并将其发送至后台管理服务器；在一个具体的实施例中，所述视频检测装置可以分别设置于终端的内部，所述视频检测终端与后台管理服务器通信连接，视频检测装置所采集的数据均发送至后台管理服务器。
S2：将提取的检测数据输入至预设的神经网络故障判断模型，输出检测分析结果和预警信号；
S3：后台管理服务器将检测分析结果以智能报表的形式推送至管理终端，并控制管理终端发出预警信息，管理维护人员根据智能报表的指示信息和预警信息进行终端运维和检测。
本方案中，步骤S1中所述的检测数据包括：终端ID号、视频信号数据和视频源设备状态数据。
通过检测数据中包括有终端的ID号可以实现对终端的确认和定位，后台管理服务器可以根据终端ID号关联查询出终端的信息，如终端所在区域，终端运行时间，过往故障记录。
本方案中，视频信号数据故障类型包括有：
若终端采集视频信号丢失，则判断采集终端故障或丢失；
若采集视频信号的自动聚焦评价值和亮度值异常，则判断终端的检测区域有遮挡；
若终端采集视频信号的采集前一帧与当前帧的图像像素存在差异，则判断采集终端视频模糊。
本方案中，所述管理终端包括有：移动端、PC端。
本方案中，在步骤S3中，运维人员根据智能报表和预警信息采取检修运维措施，所述其中检修措施包括：远程重启、调节终端的视频信号传输的码流。
本方案中，所述视频检测装置设置于终端内部，并绑定终端的ID号。。
本方案中，步骤S3还包括将检测分析结果按照故障类型、故障频率、故障场景存储至故障数据库，后台服务器利用故障数据库中的数据优化神经网络故障判断模型。通过利用故障数据库对神经网络故障判断模型进行进一步的优化，可以提高模型的检测分析的准确度，提高巡检的效率。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种用于视频图像故障自动巡检的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：设置视频检测装置，实时采集终端的检测数据并将其发送至后台管理服务器；
S2：将提取的检测数据输入至预设的神经网络故障判断模型，输出检测分析结果和预警信号；
S3：后台服务器将检测分析结果以智能报表的形式推送至管理终端，并控制管理终端发出预警信息，管理维护人员根据智能报表的指示信息和预警信息进行终端运维和检测。
2.根据权利要求1所述的一种用于视频图像故障自动巡检的方法，其特征在于，步骤S1中所述的检测数据包括：终端ID号、视频信号数据和视频源设备状态数据。
3.根据权利要求2所述的一种用于视频图像故障自动巡检的方法，其特征在于，视频信号数据的故障类型包括有：
若终端采集视频信号丢失，则判断采集终端故障或丢失；
若采集视频信号的自动聚焦评价值和亮度值异常，则判断终端的检测区域有遮挡；
若终端采集视频信号的采集前一帧与当前帧的图像像素存在差异，则判断采集终端视频模糊。
4.根据权利要求1所述的一种用于视频图像故障自动巡检的方法，其特征在于，所述管理终端包括有：移动端、PC端。
5.根据权利要求1所述的一种用于视频图像故障自动巡检的方法，其特征在于，在步骤S3中，运维人员根据智能报表和预警信息采取检修运维措施，所述其中检修措施包括：远程重启、调节终端的视频信号传输的码流。
6.根据权利要求1所述的一种用于视频图像故障自动巡检的方法，其特征在于，所述视频检测装置设置于终端内部，并绑定终端的ID号。
7.根据权利要求1所述的一种用于视频图像故障自动巡检的方法，其特征在于，步骤S3还包括将检测分析结果按照故障类型、故障频率、故障场景存储至故障数据库，后台服务器利用故障数据库中的数据优化神经网络故障判断模型。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112182068A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-05 | 重庆市海普软件产业有限公司 | 一种基于物联网技术的远程故障判断系统及方法 |
| CN113411204A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-09-17 | 吴志伟 | 电信接入网设施故障检测方法、装置及计算机存储介质 |
| CN114070828A (zh) * | 2022-01-17 | 2022-02-18 | 中央广播电视总台 | 节目流故障检测方法、装置、计算机设备及可读存储介质 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106454331A (zh) * | 2016-11-02 | 2017-02-22 | 北京弘恒科技有限公司 | 视频信号质量检测系统及方法 |
| CN107272637A (zh) * | 2017-06-06 | 2017-10-20 | 武汉瑞科兴业科技有限公司 | 一种视频监控系统故障自检自恢复控制系统及方法 |
| CN108337321A (zh) * | 2018-03-14 | 2018-07-27 | 卡斯柯信号有限公司 | 基于视频智能识别的cbtc信号设备巡检系统及方法 |
| CN110751270A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-02-04 | 广东工业大学 | 一种无人机电线故障检测方法、系统及设备 |
-
2020
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106454331A (zh) * | 2016-11-02 | 2017-02-22 | 北京弘恒科技有限公司 | 视频信号质量检测系统及方法 |
| CN107272637A (zh) * | 2017-06-06 | 2017-10-20 | 武汉瑞科兴业科技有限公司 | 一种视频监控系统故障自检自恢复控制系统及方法 |
| CN108337321A (zh) * | 2018-03-14 | 2018-07-27 | 卡斯柯信号有限公司 | 基于视频智能识别的cbtc信号设备巡检系统及方法 |
| CN110751270A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-02-04 | 广东工业大学 | 一种无人机电线故障检测方法、系统及设备 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112182068A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-05 | 重庆市海普软件产业有限公司 | 一种基于物联网技术的远程故障判断系统及方法 |
| CN112182068B (zh) * | 2020-09-30 | 2024-03-26 | 重庆市海普软件产业有限公司 | 一种基于物联网技术的远程故障判断系统及方法 |
| CN113411204A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-09-17 | 吴志伟 | 电信接入网设施故障检测方法、装置及计算机存储介质 |
| CN114070828A (zh) * | 2022-01-17 | 2022-02-18 | 中央广播电视总台 | 节目流故障检测方法、装置、计算机设备及可读存储介质 |
| CN114070828B (zh) * | 2022-01-17 | 2022-05-17 | 中央广播电视总台 | 节目流故障检测方法、装置、计算机设备及可读存储介质 |
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