CN112186900B - 一种基于5g技术的综合箱运行监控方法及装置 - Google Patents

一种基于5g技术的综合箱运行监控方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于5G技术的综合箱运行监控方法，所述综合箱内部具有一摄像头、一温度感应器，其中，所述方法包括：根据第一摄像头获得所述综合箱内第一线缆的第一图像，从而获得所述第一线缆在所述综合箱内的布局结构；根据温度感应器获得所述综合箱内的第一温度信息；将所述第一图像和所述第一温度信息输入第一训练模型中，获得所述模型的输出信息，即在所述布局结构下所述第一线缆的第一状态信息；根据所述第一状态信息判断所述综合箱内第一线缆是否待维修；若是，则将所述待维修指令通过5G通信技术发给维修站，以便维修站排班维修。实现了能够准确、及时监控综合箱运行状态，并通过实时信息的获取确保能够及时进行故障维修的技术目的。

Description

一种基于5G技术的综合箱运行监控方法及装置
技术领域
本发明涉及电器设备运行监控领域，尤其涉及一种基于5G技术的综合箱运行监控方法及装置。
背景技术
综合设备箱为为各类需要箱内安装的搭载设施提供箱内搭载舱位和供电电源、接地、布线环境的机箱。综合设备箱内应设置公共服务舱，舱内安装配电单元、监控管理单元、接地防护、光缆配线架等器件，为用户舱提供供电、电源管理、报警、接地服务。满足在室外环境温度、湿度、灰尘、电磁扰动条件下长期稳定可靠运行的要求，并兼顾可生产性、可维护性及意外损伤防护等要求。
但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
不能准确监控综合箱运行状态及进行数据获取，线缆养护及维修不及时等。
发明内容
本申请实施例通过提供一种基于5G技术的综合箱运行监控方法及装置，解决了现有技术中不能准确监控综合箱运行状态及进行数据获取，线缆养护及维修不及时等技术问题，实现了能够准确、及时监控综合箱运行状态，并通过实时信息的获取确保及时进行故障维修的技术目的。
本申请实施例提供了一种基于5G技术的综合箱运行监控方法，其中，所述方法包括：根据第一摄像头获得所述综合箱内第一线缆的第一图像；根据所述第一图像获得所述第一线缆在所述综合箱内的布局结构；根据温度感应器获得所述综合箱内的第一温度信息；将所述第一图像和所述第一温度信息输入第一神经网络模型中，其中，所述模型使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像、第一温度信息和标识第一结果的标识信息；获得所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第一结果，其中，所述第一结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的第一状态信息；根据所述第一状态信息获得第一指令，所述第一指令用于报警所述综合箱内第一线缆待维修的指令；将所述第一指令通过5G通信技术发给维修站，以便所述维修站排班维修。
另一方面，本申请还提供了一种基于5G技术的综合箱运行监控装置，其中，所述装置包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于根据第一摄像头获得所述综合箱内第一线缆的第一图像；第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述第一图像获得所述第一线缆在所述综合箱内的布局结构；第三获得单元，所述第三获得单元用于根据温度感应器获得所述综合箱内的第一温度信息；第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一图像和所述第一温度信息输入第一神经网络模型中，其中，所述模型使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像、第一温度信息和标识第一结果的标识信息；第四获得单元，所述第四获得单元用于获得所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第一结果，其中，所述第一结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的第一状态信息；第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述第一状态信息获得第一指令，所述第一指令用于报警所述综合箱内第一线缆待维修的指令；第一发送单元，所述第一发送单元用于将所述第一指令通过5G通信技术发给维修站，以便所述维修站排班维修。
另一方面，本申请还提供了一种基于5G技术的综合箱运行监控装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
由于采用了通过所述综合箱内的监控管理单元实时检测综合设备箱的运行状态，将所述第一线缆的第一图像信息和所述箱内的第一温度信息输入训练模型，再由训练模型输出所述第一线缆的第一状态信息的方式，基于训练模型自身能不断优化学习、获得“经验”来处理数据更准确的特点，从而获得更准确的第一线缆的状态信息，并在所述第一线缆发生状态变化或监测数据超出规定范围时发出报警信号，并通过信息管理平台将所述状态信息上报到维修中心。实现了能够准确、及时监控综合箱运行状态，并通过实时信息的获取确保及时进行故障维修的技术目的。
上述说明是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请实施例一种基于5G技术的综合箱运行监控方法的流程示意图；
图2为本申请实施例一种基于5G技术的综合箱运行监控装置的结构示意图；
图3为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。
附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第一输入单元14，第四获得单元15，第五获得单元16，第一发送单元17，第五总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总接线口306。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种基于5G技术的综合箱运行监控方法及装置，解决了现有技术中不能准确监控综合箱运行状态及进行数据获取，线缆养护及维修不及时等技术问题，实现了能够准确、及时监控综合箱运行状态，并通过实时信息的获取确保及时进行故障维修的技术目的。下面，将参考附图详细的描述本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
申请概述
综合设备箱为为各类需要箱内安装的搭载设施提供箱内搭载舱位和供电电源、接地、布线环境的机箱。综合设备箱内应设置公共服务舱，舱内安装配电单元、监控管理单元、接地防护、光缆配线架等器件，为用户舱提供供电、电源管理、报警、接地服务。但现有技术中还存在着不能准确监控综合箱运行状态及进行数据获取，线缆养护及维修不及时等技术问题。
针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：
本申请实施例提供了一种基于5G技术的综合箱运行监控方法，其中，所述方法包括：根据第一摄像头获得所述综合箱内第一线缆的第一图像；根据所述第一图像获得所述第一线缆在所述综合箱内的布局结构；根据温度感应器获得所述综合箱内的第一温度信息；将所述第一图像和所述第一温度信息输入第一神经网络模型中，其中，所述模型使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像、第一温度信息和标识第一结果的标识信息；获得所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第一结果，其中，所述第一结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的第一状态信息；根据所述第一状态信息获得第一指令，所述第一指令用于报警所述综合箱内第一线缆待维修的指令；将所述第一指令通过5G通信技术发给维修站，以便所述维修站排班维修。
在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
实施例一
如图1所示，本申请实施例提供了一种基于5G技术的综合箱运行监控方法，其中，所述方法包括：
步骤S100：根据第一摄像头获得所述综合箱内第一线缆的第一图像；
具体而言，所述综合箱内设有监控管理单元，实时监测综合设备箱及用户舱的运行状态，当发生状态变化或监测数据超出规定范围时发出报警信号，并上报到管理系统。所述监控管理单元与所述综合箱的信息管理平台连接。所述信息管理平台可向综合箱监控管理单元下达控制命令、下发参数和更新应用程序；综合箱监控管理单元可向管理系统发送综合设备箱运行状态、用户舱运行状态和告警信息。由所述综合箱内的监控管理单元获得第一线缆的第一图像信息，为后续对所述线缆的运行状态进行分析监测奠定了基础。
步骤S200：根据所述第一图像获得所述第一线缆在所述综合箱内的布局结构；
具体而言，在产品的设计阶段，机械工程师需要规划线缆的走向和布局，同时通过简化产品结构，减少线缆的种类、数量和长度，优化线缆的走向和布局，从而可以大幅提高产品装配效率，避免线缆引起的机箱散热或电磁辐射问题。由所述综合箱内的监控管理单元获得第一线缆的第一图像信息后，将所述图像信息输入到所述信息管理平台，由所述信息管理平台进行识别分析后，获得所述第一线缆在所述综合箱内的布局结构信息。为后续进行所述线缆的运行状态进行分析监测奠定了基础。
步骤S300：根据温度感应器获得所述综合箱内的第一温度信息；
具体而言，所述综合箱内部设有一温度传感器，用于获得所述综合箱内的第一温度信息，再将所述第一温度信息发送至所述信息管理平台。为后续判断外界影响因素对所述综合箱内线缆的影响奠定了基础。
步骤S400：将所述第一图像和所述第一温度信息输入第一神经网络模型中，其中，所述模型使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像、第一温度信息和标识第一结果的标识信息；
具体而言，所述机器模型通过多组训练数据训练获得，所述神经网络模型通过训练数据训练的过程本质上为监督学习的过程。所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像、第一温度信息和标识第一结果的标识信息；在获得所述第一图像、第一温度信息的情况下，机器学习模型会输出标识的第一结果的信息来对机器学习模型输出的第一结果信息进行校验，如果输出的第一结果信息同标识的第一结果信息相一致，则本数据监督学习完成，则进行下一组数据监督学习；如果输出的第一结果信息同标识的第一结果信息不一致，则机器学习模型自身进行调整，直到机器学习模型达到预期的准确率后，进行下一组数据的监督学习。通过训练数据使机器学习模型自身不断地修正、优化，通过监督学习的过程来提高机器学习模型处理所述数据的准确性，进而使得所述第一结果信息准确，通过对所述第一结果信息进行准确的评定，达到了能够准确判断所述第一线缆的状态信息的技术目的。
步骤S500：获得所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第一结果，其中，所述第一结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的第一状态信息；
具体而言，所述训练模型通过监督学习对数据信息不断地修正，进而来获得更加准确的输出信息，从而通过模型判断所述第一线缆的第一状态信息，实现了对所述第一线缆的第一状态信息进行准确的判断，从而为准确监测所述综合箱的运行状态奠定了基础。
步骤S600：根据所述第一状态信息获得第一指令，所述第一指令用于报警所述综合箱内第一线缆待维修的指令；
具体而言，将所述训练模型所获得的所述第一线缆的第一状态信息上传至所述信息管理平台，所述信息管理平台对所述第一线缆的第一状态信息进行分析判断，获得所述第一线缆是否待维修的判断结果，若所述结果为所述第一线缆待维修，则由所述信息管理平台获得第一指令，将所述指令发送至所述综合箱内的报警装置，用于对所述综合箱内第一线缆待维修进行报警。实现了通过实时信息的获取及时进行故障报警的技术目的。
步骤S700：将所述第一指令通过5G通信技术发给维修站，以便所述维修站排班维修。
在智慧城市部署中，具有高技术含量的5G技术受到关注和重视，逐渐成为智慧城市核心竞争力的重要基础，对城市的进步与发展具有重要意义。5G技术和物联网技术的结合，使数据信息的传输效率实现高效、实时化。所述信息管理平台将所述第一指令通过5G通信技术发给维修站，可以在最短的时间实现故障申报，以便所述维修站及时进行排班维修。实现了基于5G技术，通过实时信息的获取确保及时进行故障维修的技术目的。
为了依据所述线缆的曲度判断其状态信息，本申请实施例步骤S200还包括：
步骤S201：根据第一线缆的所述布局结构获得第一曲度，所述第一曲度为所述布局结构中该第一线缆弯曲度最大的曲度值；
步骤S202：根据所述第一曲度和安全曲度值获得第一曲度比值，并将所述第一曲度比值加一后获得第一输入值；
步骤S203：将所述第一输入值和所述第一温度信息输入第二神经网络模型中，所述模型使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一输入值、第一温度信息和标识第二结果的标识信息；
步骤S204：获得所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第二结果，其中，所述第二结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的弯曲度最大的位置的第二状态信息；
步骤S205：根据所述第二状态信息获得第二指令，所述第二指令用于报警所述综合箱内第一线缆待维修的指令。
具体而言，布线标准要求必须监测最低弯曲半径，如果不能满足最低弯曲半径要求，可能会导致绝缘层开裂，绝缘强度大大降低，线材变形，过度拉伸，电阻增大，局部发高热，断路甚至导体短路等现象。所述第一曲度为所述布局结构中该第一线缆弯曲度最大之处的曲度值信息，由所述第一信息管理平台对所获得的第一线缆布局结构信息进行识别分析后获得。所述安全曲度值为可以允许的电缆最低弯曲半径，规定在拉入电缆时的半径要高于在安装时的最低弯曲半径，且最小弯曲半径还需要参考电缆直径。所述第一输入值为所述第一曲度和安全曲度值所获得的第一曲度比值加一后的数值。所述机器模型通过多组训练数据训练获得，所述神经网络模型通过训练数据训练的过程本质上为监督学习的过程。所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括第一输入值、第一温度信息和标识第二结果的标识信息；在获得所述第一输入值、第一温度信息的情况下，机器学习模型会输出标识的第二结果的信息来对机器学习模型输出的第二结果信息进行校验，如果输出的第二结果信息同标识的第二结果信息相一致，则本数据监督学习完成，则进行下一组数据监督学习；如果输出的第二结果信息同标识的第二结果信息不一致，则机器学习模型自身进行调整，直到机器学习模型达到预期的准确率后，进行下一组数据的监督学习。所述第二结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的弯曲度最大的位置的第二状态信息，所述信息管理平台通过对所述第二状态信息进行分析，获得所述第一线缆是否待维修的判断结果，若所述结果为所述第一线缆待维修，则由所述信息管理平台获得第二指令，将所述指令发送至所述综合箱内的报警装置，用于对所述综合箱内第一线缆待维修进行报警。实现了通过获取所述第一线缆的曲度信息判断其状态信息，并及时进行故障报警的技术目的。
为了依据外界影响因素判断其状态信息，本申请实施例步骤S300还包括：
步骤S301：根据所述湿度感应器获得第一湿度信息；
步骤S302：根据所述第一湿度信息和所述第一温度信息获得第一外界影响值；
步骤S303：将所述第一图像和所述第一外界影响值输入第三神经网络模型中，其中，所述模型使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像、第一外界影响值和标识第三结果的标识信息；
步骤S304：获得所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第三结果，其中，所述第一结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的第三状态信息；
步骤S305：根据所述第三状态信息获得第三指令，所述第三指令用于报警所述综合箱内第一线缆待维修的指令。
具体而言，所述综合箱内还设有一湿度传感器，用于获得所述综合箱内部的湿度信息。所述第一外界影响值为所述综合箱内的温度、湿度对所述综合箱内部的综合影响程度信息。由所述训练模型通过监督学习对数据信息不断地修正，进而来获得更加准确的输出信息，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像、第一外界影响值和标识第三结果的标识信息。从而通过模型判断所述第一线缆的第三状态信息，实现了对所述第一线缆的第三状态信息进行准确的判断。由所述信息管理平台通过对所述第一线缆的第三状态信息进行分析，获得所述第一线缆是否待维修的判断结果，若所述结果为所述第一线缆待维修，则由所述信息管理平台获得第三指令，将所述指令发送至所述综合箱内的报警装置，用于对所述综合箱内第一线缆待维修进行报警。实现了通过获取所述第一线缆的外界影响因素判断其状态信息，并及时进行故障报警的技术目的。
为了进一步判断所述线缆的状态信息，本申请实施例步骤S302还包括：
步骤S3021：获得第一线缆的第一材质；
步骤S3022：根据所述第一材质确定温度和湿度对于所述第一材质的影响比例；
步骤S3023：根据所述影响比例和所述第一外界影响值获得第二外界影响值；
步骤S3024：将所述第一图像和所述第二外界影响值输入第四神经网络模型中，其中，所述模型使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像、第二外界影响值和标识第四结果的标识信息；
步骤S3025：获得所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第四结果，其中，所述第一结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的第四状态信息；
步骤S3026：根据所述第四状态信息获得第四指令，所述第四指令用于报警所述综合箱内第一线缆待维修的指令。
具体而言，所述线缆的导体材料必须具备良好的导电性能和机械性能、易于加工成型、资源丰富等特点，不同材质的导体材料性能不同，所受环境影响的程度也不同。当环境因素使金属表面产生污染或氧化层以及附有水份、油渍时，金属电阻会增大，湿度过高，会下降电气设备的绝缘强度。根据所述第一材质确定温度和湿度对于所述第一材质的影响比例，如铜介质线缆，温度每升高10摄氏度,线缆的信号衰减就增大4％。铝金属材料的机械强度也与温、湿度密切相关，通常铝的长期工作温度不宜超过90摄氏度，短时工作温度不宜超过120摄氏度。根据所述影响比例和所述第一外界影响值获得第二外界影响值。所述第二影响值为所述不同材质下环境因素对所述第一线缆的影响程度信息。
进一步而言，由所述训练模型通过监督学习对数据信息不断地修正，进而来获得更加准确的输出信息，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像、第二外界影响值和标识第四结果的标识信息；从而通过模型判断所述第一线缆的第四状态信息，实现了对所述第一线缆的第四状态信息进行准确的判断。由所述信息管理平台通过对所述第一线缆的第四状态信息进行分析，获得所述第一线缆是否待维修的判断结果，若所述结果为所述第一线缆待维修，则由所述信息管理平台获得第四指令，将所述指令发送至所述综合箱内的报警装置，用于对所述综合箱内第一线缆待维修进行报警。实现了通过所述第一线缆的材质获取所述第一线缆的外界影响因素，判从而断其状态信息，并及时进行故障报警的技术目的。
为了获得所述依据第一图像和第二图像识别第一结果的监督学习模型，本申请实施例步骤S100还包括：
步骤S101a：根据所述摄像头获得第一线缆的第二图像，其中，所述第二图像是人工检修确定所述第一线缆已经处于待维修状态时的图像信息；
步骤S102a：将所述第二图像获得第一监督数据；
步骤S103a：获得模型对所述第二图像是否为第一结果的判定结果，并用所述第二图像作为第一监督数据对所述判定结果进行监督学习；
步骤S104a：当所述监督学习满足预定条件时，建立用于根据所述第一图像和所述第二图像识别第一结果的监督学习模型。
具体而言，所述第二图像是人工检修确定所述第一线缆已经处于待维修状态时的图像信息，由所述综合箱内的监控单元获得所述第二图像信息后，由所述信息管理平台对所述第二图像信息进行分析判断，获得所述第一线缆的状态信息的判断结果。由于所述第二图像信息为人工巡检判断所述第一线缆处于待检修状态，所以由所述第二图像信息作为监督数据对所述第一线缆的状态信息进行监督学习，若通过识别判断所述第一线缆的图像信息与所述第二图像信息相同，则获得第一结果为所述第一线缆待检修。通过建立用于根据所述第一图像和所述第二图像识别第一结果的监督学习模型，由所述训练模型通过监督学习对数据信息不断地修正，进而来获得更加准确的第一结果信息。实现了对所述综合箱的运行状态监控更为准确的技术目的。
为了获得所述依据所述第一图像和所述第五指令识别第一结果的监督学习模型，本申请实施例步骤S600还包括：
步骤S601：获得第一线缆待维修的第五指令，所述第五指令为所述第一线缆已经发生故障的指令；
步骤S602：将所述第五指令获得第一监督数据；
步骤S603：获得模型对所述第一图像是否为第一结果的判定结果，并用所述第五指令作为第一监督数据对所述判定结果进行监督学习；
步骤S604：当所述监督学习满足预定条件时，建立用于根据所述第一图像和所述第五指令识别第一结果的监督学习模型。
具体而言，所述第五指令为所述第一线缆已经发生故障的指令，通过获得所述第一线缆已经发生故障时的图像信息，并将此图像信息作为第一监督数据对所述判定结果进行监督学习，所以由所述第二图像信息作为监督数据对所述第一线缆的状态信息进行监督学习，若通过识别判断所述第一线缆的第一图像信息与所述第五指令的图像信息相同，则获得第一结果为所述第一线缆已经发生故障。通过建立用于根据所述第一图像和所述第五指令识别第一结果的监督学习模型，由所述训练模型通过监督学习对数据信息不断地修正，进而来获得更加准确的第一结果信息。实现了对所述综合箱的运行状态监控更为准确的技术目的。
为了保证所述图像信息处理的高效、安全性，本申请实施例步骤S100还包括：
步骤S101b：根据所述第一图像信息生成第一验证码，其中，所述第一验证码是与所述第一图像信息一一对应的；
步骤S102b：根据第二图像信息和第一验证码生成第二验证码；以此类推，根据所述第N图像信息和第N-1验证码生成第N验证码，其中，N为大于1的自然数；
步骤S103b：将所有图像信息和验证码分别复制保存在M台设备上，其中，M为大于1的自然数。
具体而言，为了保证图像信息存储的安全性，根据所述第一图像信息生成第一验证码，其中，所述第一验证码是与所述第一图像信息一一对应的；根据所述第二图像信息和第一验证码生成第二验证码；根据所述第N图像信息和第N-1验证码生成第N验证码，以此类推，共获得N个存储单位。所述验证码信息作为主体标识信息，主体的标识信息用来与其他主体作出区别。当需要调用所述图像信息时，每后一个节点接收前一节点存储的数据后，通过“共识机制”进行校验后保存，通过哈希技术对于每一存储单位进行串接，使得所述图像信息不易丢失和遭到破坏，通过基于区块链的数据信息处理技术，提升了通过所述监控管理单元所获图像信息存储的安全性、准确性，保证了通过所述监控管理单元判断所述综合箱运行状态的监测的准确性，实现了能够准确、及时监控综合箱运行状态的技术效果。
为了进一步保证图像信息存储的安全性，本申请实施例步骤S102b还包括：
步骤S102b1：将所述第N图像信息和第N-1验证码作为第N区块；
步骤S102b2：获得所述第N区块记录时间，所述第N区块记录时间表示第N区块需要记录的时间；
步骤S102b3：根据所述第N区块记录时间，获得所述M台设备中运力最快的第一设备；
步骤S102b4：将第N区块的记录权发送给所述第一设备。
具体而言，对所述第N图像信息和第N-1验证码进行分块，生成多个区块，所述第N设备节点通过对区块进行共识后添加至区块链中。所述第N区块记录时间为设备节点基于获取到的第N验证码信息和第N图像信息，通过“共识机制”进行验证，验证通过后进行储存并添加到原有区块中所用的时间。运力最大表示为根据所述M个设备的计算能力，通过与或计算，计算出一个满足规则的随机数，即获得本次记录权限，也就是说，运力最大的设备，获得记录权限的几率越大。选取该运力最快的设备作为区块记录设备，提高了区块链中链上链下数据交互的实时性，保证了去中心化区块链系统的安全、有效和稳定运行，进而提高了区块链消息处理的效率，实现了保证图像信息存储的准确性、安全性的技术效果。
综上所述，本申请实施例所提供的一种基于5G技术的综合箱运行监控方法具有如下技术效果：
1、由于采用了通过所述综合箱内的监控管理单元实时检测综合设备箱的运行状态，将所述第一线缆的第一图像信息和所述箱内的第一温度信息输入训练模型，再由训练模型输出所述第一线缆的第一状态信息的方式，基于训练模型自身能不断优化学习、获得“经验”来处理数据更准确的特点，从而获得更准确的第一线缆的状态信息，并在所述第一线缆发生状态变化或监测数据超出规定范围时发出报警信号，并通过信息管理平台将所述状态信息上报到维修中心。实现了能够准确、及时监控综合箱运行状态，并通过实时信息的获取确保及时进行故障维修的技术目的。
2、由于采用了基于5G技术和物联网技术的结合，使数据信息的传输效率实现高效、实时化。所述信息管理平台将所述第一指令通过5G通信技术发给维修站，可以在最短的时间实现故障申报，以便所述维修站及时进行排班维修。实现了基于5G技术，通过实时信息的获取确保及时进行故障维修的技术目的。
3、由于采用了基于区块链的数据信息存储方法，通过对所述图像信息进行分块存储，能够满足数据量较大的数据存储，并提高了数据存储的可靠性，避免整体存储模式下潜在的数据被整体损坏的风险，由于区块链具备的防篡改特性，致使任意一方无法私自对区块链中的存储数据进行篡改，从而有效保证了数据的安全性，提升了对图像信息处理的准确性和安全性。
实施例二
基于与前述实施例中一种基于5G技术的综合箱运行监控方法同样发明构思，本发明还提供了一种基于5G技术的综合箱运行监控装置，如图2所示，所述装置包括：
第一获得单元11，所述第一获得单元11用于根据第一摄像头获得所述综合箱内第一线缆的第一图像；
第二获得单元12，所述第二获得单元12用于根据所述第一图像获得所述第一线缆在所述综合箱内的布局结构；
第三获得单元13，所述第三获得单元13用于根据温度感应器获得所述综合箱内的第一温度信息；
第一输入单元14，所述第一输入单元14用于将所述第一图像和所述第一温度信息输入第一神经网络模型中，其中，所述模型使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像、第一温度信息和标识第一结果的标识信息；
第四获得单元15，所述第四获得单元15用于获得所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第一结果，其中，所述第一结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的第一状态信息；
第五获得单元16，所述第五获得单元16用于根据所述第一状态信息获得第一指令，所述第一指令用于报警所述综合箱内第一线缆待维修的指令；
第一发送单元17，所述第一发送单元17用于将所述第一指令通过5G通信技术发给维修站，以便所述维修站排班维修。
进一步的，所述装置还包括：
第六获得单元，所述第六获得单元用于根据第一线缆的所述布局结构获得第一曲度，所述第一曲度为所述布局结构中该第一线缆弯曲度最大的曲度值；
第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述第一曲度和安全曲度值获得第一曲度比值，并将所述第一曲度比值加一后获得第一输入值；
第二输入单元，所述第二输入单元用于将所述第一输入值和所述第一温度信息输入第二神经网络模型中，所述模型使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一输入值、第一温度信息和标识第二结果的标识信息；
第八获得单元，所述第八获得单元用于获得所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第二结果，其中，所述第二结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的弯曲度最大的位置的第二状态信息；
第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述第二状态信息获得第二指令，所述第二指令用于报警所述综合箱内第一线缆待维修的指令。
进一步的，所述装置还包括：
第十获得单元，所述第十获得单元用于根据所述湿度感应器获得第一湿度信息；
第十一获得单元，所述第十一获得单元用于根据所述第一湿度信息和所述第一温度信息获得第一外界影响值；
第三输入单元，所述第三输入单元用于将所述第一图像和所述第一外界影响值输入第三神经网络模型中，其中，所述模型使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像、第一外界影响值和标识第三结果的标识信息；
第十二获得单元，所述第十二获得单元用于获得所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第三结果，其中，所述第一结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的第三状态信息；
第十三获得单元，所述第十三获得单元用于根据所述第三状态信息获得第三指令，所述第三指令用于报警所述综合箱内第一线缆待维修的指令。
进一步的，所述装置还包括：
第十四获得单元，所述第十四获得单元用于获得第一线缆的第一材质；
第十五获得单元，所述第十五获得单元用于根据所述第一材质确定温度和湿度对于所述第一材质的影响比例；
第十六获得单元，所述第十六获得单元用于根据所述影响比例和所述第一外界影响值获得第二外界影响值；
第四输入单元，所述第四输入单元用于将所述第一图像和所述第二外界影响值输入第四神经网络模型中，其中，所述模型使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像、第二外界影响值和标识第四结果的标识信息；
第十七获得单元，所述第十七获得单元用于获得所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第四结果，其中，所述第一结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的第四状态信息；
第十八获得单元，所述第十八获得单元用于根据所述第四状态信息获得第四指令，所述第四指令用于报警所述综合箱内第一线缆待维修的指令。
进一步的，所述装置还包括：
第十九获得单元，所述第十九获得单元用于根据所述摄像头获得第一线缆的第二图像，其中，所述第二图像是人工检修确定所述第一线缆已经处于待维修状态时的图像信息；
第二十获得单元，所述第二十获得单元用于由所述第二图像获得第一监督数据；
第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于获得模型对所述第二图像是否为第一结果的判定结果，并用所述第二图像作为第一监督数据对所述判定结果进行监督学习；
第一建立单元，所述第一建立单元用于当所述监督学习满足预定条件时，建立用于根据所述第一图像和所述第二图像识别第一结果的监督学习模型。
进一步的，所述装置还包括：
第二十二获得单元，所述第二十二获得单元用于获得第一线缆待维修的第五指令，所述第五指令为所述第一线缆已经发生故障的指令；
第二十三获得单元，所述第二十三获得单元用于由所述第五指令获得第一监督数据；
第二十四获得单元，所述第二十四获得单元用于获得模型对所述第一图像是否为第一结果的判定结果，并用所述第五指令作为第一监督数据对所述判定结果进行监督学习；
第二建立单元，所述第二建立单元用于当所述监督学习满足预定条件时，建立用于根据所述第一图像和所述第五指令识别第一结果的监督学习模型。
进一步的，所述装置还包括：
第二十五获得单元，所述第二十五获得单元用于根据所述第一图像信息生成第一验证码，其中，所述第一验证码是与所述第一图像信息一一对应的；
第二十六获得单元，所述第二十六获得单元用于根据第二图像信息和第一验证码生成第二验证码；以此类推，根据所述第N图像信息和第N-1验证码生成第N验证码，其中，N为大于1的自然数；
第一存储单元，所述第一存储单元将所有图像信息和验证码分别复制保存在M台设备上，其中，M为大于1的自然数。
进一步的，所述装置还包括：
第二十七获得单元，所述第二十七获得单元用于将所述第N图像信息和第N-1验证码作为第N区块；
第二十八获得单元，所述第二十八获得单元用于获得所述第N区块记录时间，所述第N区块记录时间表示第N区块需要记录的时间；
第二十九获得单元，所述第二十九获得单元用于根据所述第N区块记录时间，获得所述M台设备中运力最快的第一设备；
第二发送单元，所述第二发送单元用于将第N区块的记录权发送给所述第一设备。
示例性电子设备
下面参考图3来描述本申请实施例的电子设备。
图3图示了根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。
基于与前述实施例中一种基于5G技术的综合箱运行监控方法的发明构思，本发明还提供一种基于5G技术的综合箱运行监控装置，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种基于5G技术的综合箱运行监控方法的任一方法的步骤。
其中，在图3中，总线架构(用总线300来代表)，总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口306在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。
处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照本发明实施例的方法、设备(装置)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种基于5G技术的综合箱运行监控方法，所述综合箱内部设有一摄像头、一温度感应器，其中，所述方法包括：
根据第一摄像头获得所述综合箱内第一线缆的第一图像；
根据所述第一图像获得所述第一线缆在所述综合箱内的布局结构；
根据温度感应器获得所述综合箱内的第一温度信息；
将所述第一图像和所述第一温度信息输入第一神经网络模型中，其中，所述模型使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像、第一温度信息和标识第一结果的标识信息；
获得所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第一结果，其中，所述第一结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的第一状态信息；
根据所述第一状态信息获得第一指令，所述第一指令用于报警所述综合箱内第一线缆待维修的指令；
将所述第一指令通过5G通信技术发给维修站，以便所述维修站排班维修；
其中，所述方法还包括：
根据第一线缆的所述布局结构获得第一曲度，所述第一曲度为所述布局结构中该第一线缆弯曲度最大的曲度值；
根据所述第一曲度和安全曲度值获得第一曲度比值，并将所述第一曲度比值加一后获得第一输入值；
将所述第一输入值和所述第一温度信息输入第二神经网络模型中，所述模型使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一输入值、第一温度信息和标识第二结果的标识信息；
获得所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第二结果，其中，所述第二结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的弯曲度最大的位置的第二状态信息；
根据所述第二状态信息获得第二指令，所述第二指令用于报警所述综合箱内第一线缆待维修的指令；
其中，所述方法还包括：
根据所述摄像头获得第一线缆的第二图像，其中，所述第二图像是人工检修确定所述第一线缆已经处于待维修状态时的图像信息；
由所述第二图像获得第一监督数据；
获得模型对所述第二图像是否为第一结果的判定结果，并用所述第二图像作为第一监督数据对所述判定结果进行监督学习；
当所述监督学习满足预定条件时，建立用于根据所述第一图像和所述第二图像识别第一结果的监督学习模型。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述综合箱内部还具有一湿度感应器，其中，所述方法包括：
根据所述湿度感应器获得第一湿度信息；
根据所述第一湿度信息和所述第一温度信息获得第一外界影响值；
将所述第一图像和所述第一外界影响值输入第三神经网络模型中，其中，所述模型使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像、第一外界影响值和标识第三结果的标识信息；
获得所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第三结果，其中，所述第一结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的第三状态信息；
根据所述第三状态信息获得第三指令，所述第三指令用于报警所述综合箱内第一线缆待维修的指令。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：
获得第一线缆的第一材质；
根据所述第一材质确定温度和湿度对于所述第一材质的影响比例；
根据所述影响比例和所述第一外界影响值获得第二外界影响值；
将所述第一图像和所述第二外界影响值输入第四神经网络模型中，其中，所述模型使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像、第二外界影响值和标识第四结果的标识信息；
获得所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第四结果，其中，所述第一结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的第四状态信息；
根据所述第四状态信息获得第四指令，所述第四指令用于报警所述综合箱内第一线缆待维修的指令。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
获得第一线缆待维修的第五指令，所述第五指令为所述第一线缆已经发生故障的指令；
由所述第五指令获得第一监督数据；
获得模型对所述第一图像是否为第一结果的判定结果，并用所述第五指令作为第一监督数据对所述判定结果进行监督学习；
当所述监督学习满足预定条件时，建立用于根据所述第一图像和所述第五指令识别第一结果的监督学习模型。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：
根据所述第一图像信息生成第一验证码，其中，所述第一验证码是与所述第一图像信息一一对应的；
根据第二图像信息和第一验证码生成第二验证码；以此类推，根据第N图像信息和第N-1验证码生成第N验证码，其中，N为大于1的自然数；
将所有图像信息和验证码分别复制保存在M台设备上，其中，M为大于1的自然数。
6.如权利要求5所述的方法，其中，所述方法包括：
将所述第N图像信息和第N-1验证码作为第N区块；
获得所述第N区块记录时间，所述第N区块记录时间表示第N区块需要记录的时间；
根据所述第N区块记录时间，获得所述M台设备中运力最快的第一设备；
将第N区块的记录权发送给所述第一设备。
7.一种基于5G技术的综合箱运行监控装置，其中，所述装置包括：
第一获得单元，所述第一获得单元用于根据第一摄像头获得所述综合箱内第一线缆的第一图像；
第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述第一图像获得所述第一线缆在所述综合箱内的布局结构；
第三获得单元，所述第三获得单元用于根据温度感应器获得所述综合箱内的第一温度信息；
第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一图像和所述第一温度信息输入第一神经网络模型中，其中，所述模型使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一图像、第一温度信息和标识第一结果的标识信息；
第四获得单元，所述第四获得单元用于获得所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第一结果，其中，所述第一结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的第一状态信息；
第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述第一状态信息获得第一指令，所述第一指令用于报警所述综合箱内第一线缆待维修的指令；
第一发送单元，所述第一发送单元用于将所述第一指令通过5G 通信技术发给维修站，以便所述维修站排班维修；
其中，所述装置还包括：
第六获得单元，所述第六获得单元用于根据第一线缆的所述布局结构获得第一曲度，所述第一曲度为所述布局结构中该第一线缆弯曲度最大的曲度值；
第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述第一曲度和安全曲度值获得第一曲度比值，并将所述第一曲度比值加一后获得第一输入值；
第二输入单元，所述第二输入单元用于将所述第一输入值和所述第一温度信息输入第二神经网络模型中，所述模型使用多组训练数据训练出来的，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：第一输入值、第一温度信息和标识第二结果的标识信息；
第八获得单元，所述第八获得单元用于获得所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第二结果，其中，所述第二结果标识在所述布局结构下所述第一线缆的弯曲度最大的位置的第二状态信息；
第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述第二状态信息获得第二指令，所述第二指令用于报警所述综合箱内第一线缆待维修的指令；
第十九获得单元，所述第十九获得单元用于根据所述摄像头获得第一线缆的第二图像，其中，所述第二图像是人工检修确定所述第一线缆已经处于待维修状态时的图像信息；
第二十获得单元，所述第二十获得单元用于由所述第二图像获得第一监督数据；
第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于获得模型对所述第二图像是否为第一结果的判定结果，并用所述第二图像作为第一监督数据对所述判定结果进行监督学习；
第一建立单元，所述第一建立单元用于当所述监督学习满足预定条件时，建立用于根据所述第一图像和所述第二图像识别第一结果的监督学习模型。
8.一种基于5G技术的综合箱运行监控装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
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