CN112364684B - 一种机房服务器状态采集及三维管控系统及其方法 - Google Patents

一种机房服务器状态采集及三维管控系统及其方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112364684B
CN112364684B CN202011008200.3A CN202011008200A CN112364684B CN 112364684 B CN112364684 B CN 112364684B CN 202011008200 A CN202011008200 A CN 202011008200A CN 112364684 B CN112364684 B CN 112364684B
Authority
CN
China
Prior art keywords
module
server
cabinet
dimensional
control platform
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011008200.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112364684A (zh
Inventor
韩磊
杜明
吴磊
袁中琛
赵玉新
黄潇潇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Electric Power Research Institute of State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Electric Power Research Institute of State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd, Electric Power Research Institute of State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN202011008200.3A priority Critical patent/CN112364684B/zh
Publication of CN112364684A publication Critical patent/CN112364684A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112364684B publication Critical patent/CN112364684B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/35—Categorising the entire scene, e.g. birthday party or wedding scene
    • G06V20/36—Indoor scenes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/32—Monitoring with visual or acoustical indication of the functioning of the machine
    • G06F11/324—Display of status information
    • G06F11/325—Display of status information by lamps or LED's
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G06T1/0007—Image acquisition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/04—Texture mapping
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformation in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling the whole image or part thereof
    • G06T3/4038—Scaling the whole image or part thereof for image mosaicing, i.e. plane images composed of plane sub-images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration by the use of more than one image, e.g. averaging, subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/46—Descriptors for shape, contour or point-related descriptors, e.g. scale invariant feature transform [SIFT] or bags of words [BoW]; Salient regional features
    • G06V10/462—Salient features, e.g. scale invariant feature transforms [SIFT]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/183—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a single remote source
    • H04N7/185—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a single remote source from a mobile camera, e.g. for remote control
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/08—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving all processing steps from image acquisition to 3D model generation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/32—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving image mosaicing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20221—Image fusion; Image merging
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Abstract

本发明涉及一种机房服务器状态采集及三维管控系统及其方法，其技术特点是：通过使用巡检小车对机房内机柜及机柜内服务器的信息进行全面的采集，然后将采集到机柜及机柜内服务器的图片传递给中心管控平台，中心管控平台依据采集图片进行拼接融合和三维建模，构造出包含机柜及每个机柜内服务器的机房三维模型，通过巡检小车的全面采集每个机柜的服务器图片、温度和湿度，结合中心管控平台的图像处理对比，能在三维模型上显示每个服务器的运行状态，并且在服务器或机柜发生位置变化时能及时更新三维模型，使其最大程度贴合机房内现实状况，使人员能很好地通过中心管控平台实现对机房的监控和管理。

Description

一种机房服务器状态采集及三维管控系统及其方法
技术领域
本发明属于机房服务器监控技术领域，尤其是一种机房服务器状态采集及三维管控系统及其方法。
背景技术
网络信息趋于多元化发展，其中电脑作为主要的信息处理设备，对其要求也逐步提高，而服务器作为网络的节点，存储、处理网络上80％的数据、信息，因此也被称为网络的灵魂，故保证服务器的正常运行极为重要，现有的服务器一般都集中放在中心机房中，且机房可以提供一个恒温、恒湿、防尘、供电的相对稳定适宜的环境，方便统一管理，且适宜服务器温度工作，通过监控设备以及人员巡检来监控和管理其的正常运行。
现有的机房监控有些结合了三维建模，在软件上对机房整体建模，然后再结合监控设备在三维建模上显示，从而更为直观的对机房进行监控，但现有的大型机房内，服务器分层放置在一机柜内，每个机柜内服务器放置数量不定，且依据实际需求存在变动，三维建模并不能很好地贴合机房内的服务器本身；另监控设备监控范围有限，且只能采集机房整体的状况，并不能采集到每个服务器的运行状态。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种机房服务器状态采集及三维管控系统及其方法，能够准确监控机房整体的状态。
本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
一种机房服务器状态采集及三维管控系统，包括巡检小车和中心管控平台，巡检小车采集机柜和机柜内服务器信息，中心管控平台对巡检小车采集到的机柜和机柜内服务器信息进行处理。
而且，所述步骤1中巡检小车包括定点装置、循迹装置、升降装置、采集装置和通讯装置，其中采集装置包括图像采集装置、温度采集装置和湿度采集装置，定点装置和循迹装置安装于巡检小车底部，升降装置安装于巡检小车顶部，采集装置固定于升降模块上，通讯装置安装于巡检小车上；中心管控平台包括主控模块、通讯模块、图像处理模块、三维建模模块、对比分析模块和显示监控模块，其中主控模块分别连接通讯模块、图像处理模块、三维建模模块、对比分析模块和显示监控模块，图像处理模块连接三维建模模块，对比分析模块分别连接图像处理模块和显示监控模块，显示监控模块连接三维建模模块。
一种机房服务器状态采集及三维管控系统的方法，包括以下步骤：
步骤1、巡检小车循迹移动，并在指定地点停止；
步骤2、巡检小车采集指定地点的位置信息以及指定地点机柜和机柜内服务器信息；
步骤3、巡检小车将采集到的信息传输至中心管控平台并判断是否完成所有指定地点位置信息的采集，若完成所有指定地点位置信息的采集则进行步骤4，否则重复步骤1至步骤3；
步骤4、中心管控平台将巡检小车采集的指定地点机柜和机柜内服务器信息进行处理，并构建全部机柜和机柜内服务器的三维模型；
步骤5、中心管控平台接收后续巡检小车采集的指定地点机柜和机柜服务器信息对已生成的三维模型以及机柜内服务器状态进行更新。
而且，所述步骤2的具体实现方法为：巡检小车根据巡检路线进行巡检，当定点装置检测到指定地点的信号时巡检小车在指定地点停止并采集指定地点的位置信息，巡检小车上的升降装置带动图像采集装置、温度采集装置和湿度采集装置从下至上采集机柜和机柜内服务器的照片、温度和湿度的信息。
而且，所述步骤3的具体实现方法为：巡检小车将采集到的信息通过通讯装置传输至中心管控平台，中心管控平台通过通讯模块接收信息并判断巡检小车是否完成所有指定地点位置信息的采集，若完成所有指定地点位置信息的采集则进行步骤4，否则重复步骤1至步骤3。
而且，所述步骤4的具体实现方法包括以下步骤：
⑴、中心管控平台接收巡检小车发来的图片后对图片分组存储；
⑵、图像处理模块使用surf算法对每块的图片进行拼接融合；
⑶、三维建模模块使用拼接融合后的图片进行机房的三维建模；
⑷、并对三维建模后的模型进行纹理贴图渲染；
⑸、基于渲染后模型进行分割，将机柜内每个服务器分割成独立单元；
⑹、将分割后的模型导出到显示监控模块显示。
而且，所述⑴中中心管控平台将同一位置信号的图片、温度和湿度的信息分组存储。
而且，所述⑸的具体实现方法为：中心管控平台接收到后续巡检小车实时图片传入对比分析模块，对比分析模块采用深度学习算法对实时图片进行特征提取，并与设定的数据进行对比分析，从而得出该图片对应的机柜内服务器工作状态。
而且，所述分析模块将温度和湿度信号与设定的温度区间和湿度区间进行比对，通过服务器周围温度和湿度信号判断服务器的工作状态，将结果传给显示监控模块，在显示监控模块的三维模型对应的服务器处显示。
而且，所述设定的数据为三维建模前在同一位置处巡检小车采集的图片，进行特征提取得到的特征数据，对比分析模块对实时图片进行特征提取后与该特征数据比对，当存在大于一处的不同时，则返回给中心管控平台的主控模块，主控模块控制图像处理模块与三维建模模块重新建模，更新机房三维模型。
本发明的优点和积极效果是：
本发明通过使用巡检小车对机房内机柜及机柜内服务器的信息进行全面的采集，然后将采集到机柜及机柜内服务器的图片传递给中心管控平台，中心管控平台依据采集图片进行拼接融合和三维建模，构造出包含机柜及每个机柜内服务器的机房三维模型，通过巡检小车的全面采集每个机柜的服务器图片、温度和湿度，结合中心管控平台的图像处理对比，能在三维模型上显示每个服务器的运行状态，并且在服务器或机柜发生位置变化时能及时更新三维模型，使其最大程度贴合机房内现实状况，使人员能很好地通过中心管控平台实现对机房的监控和管理。
附图说明
图1是本发明巡检小车采集机房机柜及机柜内服务器信息的流程图；
图2是本发明中心管控平台三维管控的流程图；
图3是本发明中心管控平台三维建模的流程图；
图4是本发明中心管控平台设定数据判断及设定数据更新的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明做进一步详述。
一种机房服务器状态采集及三维管控系统，包括巡检小车和中心管控平台，其中巡检小车包括定点装置、循迹装置、升降装置、采集装置和通讯装置。
所述采集装置包括图像采集装置、温度采集装置和湿度采集装置，定点装置和循迹装置安装于巡检小车底部，用来指挥巡检小车移动，升降装置安装于巡检小车顶部，用于升降采集模块；采集装置固定于升降模块上，用来采集机房信息；通讯装置安装于巡检小车上，用于与中心管控平台通讯；其中循迹装置用来确定巡检小车的行驶路径，并确定巡检小车的定点停止位置，循迹装置检测的所用到的巡检路线以及定点装置所用到的指定地点由工作人员在机房布置。
所述中心管控平台包括主控模块、通讯模块、图像处理模块、三维建模模块、对比分析模块和显示监控模块，其中主控模块分别连接通讯模块、图像处理模块、三维建模模块、对比分析模块和显示监控模块，图像处理模块连接三维建模模块，对比分析模块分别连接图像处理模块和显示监控模块，显示监控模块连接三维建模模块。
工作人员在机房布置巡检小车的巡检路线以及指定地点。
一种机房服务器状态采集及三维管控系统的方法，针对大型机房内服务器层叠放置在机柜内，为所有服务器进行全面的监控与管理，包括以下步骤：
步骤1、巡检小车循迹移动，并在指定地点停止。
步骤2、巡检小车采集指定地点的位置信息以及指定地点机柜和机柜内服务器信息。
本步骤的具体事项方法为：机房内设有若干排机柜，机柜内自上而下分层放置有若干服务器，由于服务器放置较为紧密，使用普通的监控设备不能全面的对服务器运行状态进行监管，因此使用巡检小车在机房内依据设定好的路线移动，并通过通讯装置与中心管控平台通讯连接，中心管控平台通过主控模块来控制巡检小车的移动以及升降装置、采集装置的工作，升降装置带动图像采集装置自下而上的拍摄图片，直至到达机柜的顶端，采集机柜内全部的服务器图片，接着再经过相同的过程采集其他机柜及服务器图片。
循迹装置包括固定在巡检小车底部的发射管和红外传感器，机房地面上设有循迹小车路线，通过发射管发射光到路线上，然后红外传感器接收反射回的光以确定巡检小车的行驶路线，巡检小车侧面还设有定点传感器，定点传感器用来检测机柜中部设有的定点信号，当定点传感器检测到定点信号后巡检小车停止移动，然后巡检小车上的升降装置会带动图像采集装置逐步上升，在上升过程中，图像采集装置会隔5到10秒拍摄一张图片，具体时间依据实际情况设置，拍摄的同时温度采集装置与湿度采集装置采集温度与湿度信号，当升降装置上升到顶端时，默认对此位置的机柜及服务器采集完成。
步骤3、巡检小车将采集到的信息传输至中心管控平台并判断是否完成所有指定地点位置信息的采集，若完成所有指定地点位置信息的采集则进行步骤4，否则重复步骤1至步骤3。
本步骤的具体实现方法为：巡检小车拍摄的若干张图片能够组成完整的机柜以及机柜内的全部服务器，图片、温度与湿度信号通过通讯装置发送到中心管控平台；同时位置采集装置还会采集拍摄时的位置信息，一同传递到中心管控平台，中心管控平台还会依据位置信息判断巡检小车是否到达终点，如到达终点，则发送指令给巡检小车使其停止采集。
步骤4、中心管理平台中主控模块整理后将信息传递给图像处理模块，图像处理模块对相同位置的图片进行拼接融合，传递给三维建模模块，三维建模模块对拼接的图片进行三维建模与渲染，构造机房的三维模型，后期通过巡检小车采集的实时图片和温度和湿度信号，更新三维模型上服务器的运行状态，从而实现对整个机房内各服务器运行状态的监控，整体能够实现对机房的三维重现，贴合机房内的每个服务器，并且后期其运行状态全方位的监测和显示，通过三维模型直观的管控各个服务器的运行状态，不会存在遗漏或监管不到位的情况。本步骤的具体实现步骤为：
⑴、中心管控平台接收巡检小车发来的图片后对图片分组存储。
在本步骤中巡检小车在传递图片和温度、湿度信号的同时会传递位置信号，中心管控平台将同一位置信号的图片、温度和湿度信号分组存储在一起，方便后续管理。
⑵、图像处理模块使用surf算法对每块的图片进行拼接融合。
在本步骤中图像处理模块对存储在一起的图片进行拼接融合，组成一个完整的包含所有放置在内部服务器的机柜，主要使用surf算法进行处理，处理时，按顺序每两张图片之间进行匹配，首先surf算法依照两张图片构造像素点矩阵，依据该矩阵进行全局域的特征检测，即建立对应的积分图像，接着用建立图像的尺度空间，并在建立的尺度空间上对特征点进行定位，然后确定特征点对应的描述子，依据描述子进行特征点匹配，从而确定两张图片的的重叠区域，确定后将两张图片进行拼接融合，带有若干服务器的机柜图就完整拼接出来。
⑶、三维建模模块使用拼接融合后的图片进行机房的三维建模。
在本步骤中使用RHION软件对拼接后的图片以及采集的机房其他环境图片进行三维建模。
⑷、并对三维建模后的模型进行纹理贴图渲染。
在本步骤中使用KeyShot软件对三维模型进行纹理贴图渲染，还原机房的整体内部设施。
⑸、基于渲染后模型进行分割，将机柜内每个服务器分割成独立单元。
⑹、将分割后的模型导出到显示监控模块显示。
在本步骤中三维建模模块将建模好的机房服务器三维模型发送给显示监控模块，显示监控模块呈现整体的三维模型效果，人员能够通过该三维模型对机房及服务器进行监控。
步骤5、中心管控平台接收后续巡检小车采集的指定地点机柜和机柜服务器信息对已生成的三维模型以及机柜内服务器状态进行更新。
在本步骤中中心管控平台接收到实时图片传入对比分析模块，对比分析模块采用深度学习算法对实时图片进行特征提取，并与设定的数据进行对比分析，从而得出该图片对应的服务器工作状态；对比分析模块还会将温度和湿度信号与设定的温度区间和湿度区间进行比对，通过服务器周围温度和湿度信号判断服务器的工作状态，结果传给显示监控模块，在显示监控模块的三维模型对应的服务器处显示。
巡检小车会不间断的在机房进行巡检，并拍摄机柜内服务器图片以及采集温度和湿度信号通过通讯装置返回到中心管控平台，然后主控模块将图片和温度和湿度信号传给对比分析模块，对比分析模块采用深度学习算法中的卷积神经网络对实时图片中的像素点进行多次的卷积与池化处理后提取多组特征值，设定的数据为三维建模时采集的图片处理后得到的特征数据，将实时提取的特征值与该特征数据比较，如果相同，则说明该服务器是正常工作，如其中有一处不同则说明该服务器没有正常工作；得出的结果会传送到显示监控模块，显示监控模块中机房三维模型的每个机柜内服务器上都设有工作状态指示灯，其中绿灯为正常工作，红灯为故障，指示灯颜色会根据对比分析模块得出的对比值进行显示，通过指示灯颜色指示服务器的工作状态，更为简单且直观；对比分析模块还会将温度和湿度信号与温度区间和湿度区间对比，如温度不在温度区间内，则说明该位置的服务器工作状态异常，对应三维模型的服务器上工作指示灯显示为红色，反之则为绿色；如湿度不在湿度区间内，说明该位置处机柜环境或机房环境异常，会在三维模型上的机柜处显示红灯，表示该机柜处存在问题。
在实时图片经过对比分析模块提取多组特征值后，还会将该特征值与建模时图像处理模块提取的特征值进行比较，如相同，则说明机房内服务器无变化，如不同，说明该处的服务器存在变化，将结果返回给主控模块，主控模块接收信号并控制巡检小车重新采集位置处的图片，并控制图像处理模块、三维建模模块对该处进行建模并更新整体的三维模型，从而使得三维模型能一直贴合实际的机房内各服务器，更好地显示整个机房的服务器位置及运行状况，方便人员的监控和管理。
所述三维模型的每个服务器连接有日志库，当有故障出现时，不仅工作状态指示灯为红色，日志库还会自动记录出现故障时间，后期人员能够通过双击该服务器调出日志库，以方便对服务器工作状态管理及监控。
需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。

Claims (7)

1.一种机房服务器状态采集及三维管控系统的方法，其特征在于：系统包括巡检小车和中心管控平台，巡检小车采集机柜和机柜内服务器信息，中心管控平台对巡检小车采集到的机柜和机柜内服务器信息进行处理；
所述巡检小车包括定点装置、循迹装置、升降装置、采集装置和通讯装置，其中采集装置包括图像采集装置、温度采集装置和湿度采集装置，定点装置和循迹装置安装于巡检小车底部，升降装置安装于巡检小车顶部，采集装置固定于升降模块上，通讯装置安装于巡检小车上；中心管控平台包括主控模块、通讯模块、图像处理模块、三维建模模块、对比分析模块和显示监控模块，其中主控模块分别连接通讯模块、图像处理模块、三维建模模块、对比分析模块和显示监控模块，图像处理模块连接三维建模模块，对比分析模块分别连接图像处理模块和显示监控模块，显示监控模块连接三维建模模块；
方法包括以下步骤：
步骤1、巡检小车循迹移动，并在指定地点停止；
步骤2、巡检小车采集指定地点的位置信息以及指定地点机柜和机柜内服务器信息；
步骤3、巡检小车将采集到的信息传输至中心管控平台并判断是否完成所有指定地点位置信息的采集，若完成所有指定地点位置信息的采集则进行步骤4，否则重复步骤1至步骤3；
步骤4、中心管控平台将巡检小车采集的指定地点机柜和机柜内服务器信息进行处理，并构建全部机柜和机柜内服务器的三维模型；
⑴、中心管控平台接收巡检小车发来的图片后对图片分组存储；
⑵、图像处理模块使用surf算法对每块的图片进行拼接融合；
⑶、三维建模模块使用拼接融合后的图片进行机房的三维建模；
⑷、并对三维建模后的模型进行纹理贴图渲染；
⑸、基于渲染后模型进行分割，将机柜内每个服务器分割成独立单元；
⑹、将分割后的模型导出到显示监控模块显示；
步骤5、中心管控平台接收后续巡检小车采集的指定地点机柜和机柜服务器信息对已生成的三维模型以及机柜内服务器状态进行更新。
2.根据权利要求1所述的一种机房服务器状态采集及三维管控系统的方法，其特征在于：所述步骤2的具体实现方法为：巡检小车根据巡检路线进行巡检，当定点装置检测到指定地点的信号时巡检小车在指定地点停止并采集指定地点的位置信息，巡检小车上的升降装置带动图像采集装置、温度采集装置和湿度采集装置从下至上采集机柜和机柜内服务器的照片、温度和湿度的信息。
3.根据权利要求1所述的一种机房服务器状态采集及三维管控系统的方法，其特征在于：所述步骤3的具体实现方法为：巡检小车将采集到的信息通过通讯装置传输至中心管控平台，中心管控平台通过通讯模块接收信息并判断巡检小车是否完成所有指定地点位置信息的采集，若完成所有指定地点位置信息的采集则进行步骤4，否则重复步骤1至步骤3。
4.根据权利要求1所述的一种机房服务器状态采集及三维管控系统的方法，其特征在于：所述⑴中中心管控平台将同一位置信号的图片、温度和湿度的信息分组存储。
5.根据权利要求1所述的一种机房服务器状态采集及三维管控系统的方法，其特征在于：所述⑸的具体实现方法为：中心管控平台接收到后续巡检小车实时图片传入对比分析模块，对比分析模块采用深度学习算法对实时图片进行特征提取，并与设定的数据进行对比分析，从而得出该图片对应的机柜内服务器工作状态。
6.根据权利要求5所述的一种机房服务器状态采集及三维管控系统的方法，其特征在于：所述分析模块将温度和湿度信号与设定的温度区间和湿度区间进行比对，通过服务器周围温度和湿度信号判断服务器的工作状态，将结果传给显示监控模块，在显示监控模块的三维模型对应的服务器处显示。
7.根据权利要求5所述的一种机房服务器状态采集及三维管控系统的方法，其特征在于：所述设定的数据为三维建模前在同一位置处巡检小车采集的图片，进行特征提取得到的特征数据，对比分析模块对实时图片进行特征提取后与该特征数据比对，当存在大于一处的不同时，则返回给中心管控平台的主控模块，主控模块控制图像处理模块与三维建模模块重新建模，更新机房三维模型。
CN202011008200.3A 2020-09-23 2020-09-23 一种机房服务器状态采集及三维管控系统及其方法 Active CN112364684B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011008200.3A CN112364684B (zh) 2020-09-23 2020-09-23 一种机房服务器状态采集及三维管控系统及其方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011008200.3A CN112364684B (zh) 2020-09-23 2020-09-23 一种机房服务器状态采集及三维管控系统及其方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112364684A CN112364684A (zh) 2021-02-12
CN112364684B true CN112364684B (zh) 2023-07-04

Family

ID=74506432

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011008200.3A Active CN112364684B (zh) 2020-09-23 2020-09-23 一种机房服务器状态采集及三维管控系统及其方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112364684B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114615160A (zh) * 2022-03-11 2022-06-10 以萨技术股份有限公司 一种机房服务器监控状态实时展示与预警方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104571103A (zh) * 2014-10-28 2015-04-29 国家电网公司 一种变电站巡检机器人导航定位方法
CN105100732A (zh) * 2015-08-26 2015-11-25 深圳市银之杰科技股份有限公司 一种机房服务器远程监控方法及系统
CN108189043A (zh) * 2018-01-10 2018-06-22 北京飞鸿云际科技有限公司 一种应用于高铁机房的巡检方法及巡检机器人系统
CN109544675A (zh) * 2018-10-11 2019-03-29 广东电网有限责任公司 基于全息数据处理变电设备的三维模型状态可视化方法
CN110399641A (zh) * 2019-06-21 2019-11-01 万翼科技有限公司 一种无人机巡检的进度识别方法及系统
CN111080775A (zh) * 2019-12-19 2020-04-28 深圳市原创科技有限公司 一种基于人工智能的服务器巡检方法及系统
CN111292413A (zh) * 2020-02-24 2020-06-16 浙江大华技术股份有限公司 图像模型的处理方法及装置、存储介质、电子装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104571103A (zh) * 2014-10-28 2015-04-29 国家电网公司 一种变电站巡检机器人导航定位方法
CN105100732A (zh) * 2015-08-26 2015-11-25 深圳市银之杰科技股份有限公司 一种机房服务器远程监控方法及系统
CN108189043A (zh) * 2018-01-10 2018-06-22 北京飞鸿云际科技有限公司 一种应用于高铁机房的巡检方法及巡检机器人系统
CN109544675A (zh) * 2018-10-11 2019-03-29 广东电网有限责任公司 基于全息数据处理变电设备的三维模型状态可视化方法
CN110399641A (zh) * 2019-06-21 2019-11-01 万翼科技有限公司 一种无人机巡检的进度识别方法及系统
CN111080775A (zh) * 2019-12-19 2020-04-28 深圳市原创科技有限公司 一种基于人工智能的服务器巡检方法及系统
CN111292413A (zh) * 2020-02-24 2020-06-16 浙江大华技术股份有限公司 图像模型的处理方法及装置、存储介质、电子装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN112364684A (zh) 2021-02-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110865917A (zh) 基于ar技术的电力机房巡检作业方法、系统及应用
CN109784348B (zh) 一种红外电力设备识别和在线诊断方法及其系统
CN110363878A (zh) 一种基于图像处理技术的机房巡检方法
CN110728670A (zh) 一种基于ar技术的低压设备运维方法
CN111080775A (zh) 一种基于人工智能的服务器巡检方法及系统
CN207817531U (zh) 一种室内巡检机器人系统
CN110796754A (zh) 一种基于图像处理技术的机房巡检方法
CN112698618A (zh) 一种基于机器视觉技术的服务器告警识别系统
CN112083000B (zh) 一种变电站设备外观缺陷的智能识别方法及系统
CN113225387A (zh) 机房可视化监控方法及系统
CN115248873B (zh) 一种基于数据融合的电缆隧道安全监测方法及系统
CN108627794A (zh) 一种基于深度学习的智能化仪表检测方法
CN114218788A (zh) 一种变电站数字孪生系统及其应用方法、系统
CN112364684B (zh) 一种机房服务器状态采集及三维管控系统及其方法
CN108896186A (zh) 设备智能诊断的方法及装置
CN112272236A (zh) 一种基于bim的巡检系统及方法
CN209088626U (zh) 变电站智能巡检监控系统
CN116345685A (zh) 一种基于3d虚拟现实技术的配电网数字化巡检方法
CN111932060A (zh) 一种基于前后端融合数据对电缆线路进行移动巡检的方法及系统
CN110779077A (zh) 一种智能地热运维系统
KR20230056006A (ko) 3차원 모델을 통한 인공지능 기반 안전진단 장치 및 그 방법
CN111510685A (zh) 一种基于三维模型的信息输出方法及装置
CN116363397A (zh) 设备故障排查方法、装置及巡检系统
CN214154693U (zh) 一种玻璃幕墙安全监测系统
CN114445411A (zh) 一种无人机巡线缺陷识别系统及控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant