CN115456433A - 建筑设备的状态检测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种建筑设备的状态检测方法、装置、电子设备及存储介质。基于目标建筑的建筑信息模型构建所述目标建筑中待检测的建筑设备的设备信息模型；获取所述建筑设备的设备运行信息，基于所述设备运行信息构建设备向量特征；基于所述设备向量特征与所述设备信息模型进行设备信息匹配得到匹配结果，基于所述匹配结果确定所述建筑设备的设备状态。实现提高建筑设备的状态检测的工作效率的效果。

Description

建筑设备的状态检测方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及设备检测技术领域，尤其涉及一种建筑设备的状态检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

建筑运维与设备管理是整合人员、设施、技术和管理流程的过程。建筑运维阶段时间跨度大、周期长、内容多、涉及人员复杂，导致传统的运维管理方式效率低下。

建筑设备的状态检测作为建筑运维与设备管理中的重要环节，提高建筑设备的状态检测的工作效率可以有效解决建筑运维管理系统的工作效率低下的问题。

发明内容

本发明提供了一种建筑设备的状态检测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决建筑设备的状态检测的工作效率低下的问题。

根据本发明的一方面，提供了一种建筑设备的状态检测方法，其中，该方法包括：

基于目标建筑的建筑信息模型构建所述目标建筑中待检测的建筑设备的设备信息模型；

获取所述建筑设备的设备运行信息，基于所述设备运行信息构建设备向量特征；

基于所述设备向量特征与所述设备信息模型进行设备信息匹配得到匹配结果，基于所述匹配结果确定所述建筑设备的设备状态。

根据本发明的另一方面，提供了一种建筑设备的状态检测装置，其中，该装置包括：

设备模型构建模块，用于基于目标建筑的建筑信息模型构建所述目标建筑中待检测的建筑设备的设备信息模型；

设备信息获取模块，用于获取所述建筑设备的设备运行信息，基于所述设备运行信息构建设备向量特征；

设备状态确定模块，用于基于所述设备向量特征与所述设备信息模型进行设备信息匹配得到匹配结果，基于所述匹配结果确定所述建筑设备的设备状态。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的建筑设备的状态检测方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的建筑设备的状态检测方法。

本发明实施例的技术方案，通过基于目标建筑的建筑信息模型构建所述目标建筑中待检测的建筑设备的设备信息模型；以确定所述建筑设备的设备状态的检测标准。获取所述建筑设备的设备运行信息，基于所述设备运行信息构建设备向量特征；精准获取所述建筑设备的设备向量特征，以进行设备状态的检测，使检测数据更加全面，检测结果更加精准。基于所述设备向量特征与所述设备信息模型进行设备信息匹配得到匹配结果，基于所述匹配结果确定所述建筑设备的设备状态。通过构建设备向量特征的方式与所述设备信息模型进行设备信息匹配，可以简化匹配过程，提高检测的工作效率。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例一提供的一种建筑设备的状态检测方法的流程图；

图2是根据本发明实施例二提供的一种建筑设备的状态检测方法的流程图；

图3是根据本发明实施例三提供的一种建筑设备的状态检测方法的流程图；

图4是根据本发明实施例四提供的一种建筑设备的状态检测方法的流程图；

图5是根据本发明实施例五提供的一种建筑设备的状态检测方法的流程图；

图6是根据本发明实施例六提供的一种建筑设备的状态检测装置的结构示意图；

图7是实现本发明实施例七提供的一种建筑设备的状态检测方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1为本发明实施例一提供了一种建筑设备的状态检测方法的流程图，本实施例可适用于设备状态检测情况，该方法可以由建筑设备的状态检测装置来执行，该建筑设备的状态检测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该建筑设备的状态检测装置可配置于建筑设备中。如图1所示，该方法包括：

S110、基于目标建筑的建筑信息模型构建所述目标建筑中待检测的建筑设备的设备信息模型。

其中，所述目标建筑可以理解为用户需要运维管理的建筑。可选的，所述目标建筑可以是一栋或多栋房屋或构筑物等。示例性的，所述目标建筑可以为1号写字楼。

所述建筑信息模型可以理解为用户所拥有的现有的建筑信息模型，在本发明实施例中，所述建筑信息模型可以是在所述目标建筑的建设阶段，已通过人工训练或机器训练的相当完善的模型。

所述建筑设备可以理解为与所述目标建筑关联的建筑设备。示例性的，所述建筑设备可以是给水、排水、采暖、通风、空调、电气、电梯、通讯及楼宇智能化等设备。

所述设备信息模型可以理解为用于确定所述建筑设备的设备状态的参考模型。设备信息模型用于存储在建筑设备正常运行的情况下，建筑设备应当具有的运行信息。在本发明实施例中，所述设备信息模型的类型可以有多种。示例性的，所述设备信息模型可以包括：设备几何模型、设备据数模型及设备材料模型等。

其中，所述设备几何模型可以理解为用几何概念描述所述建筑设备形状的模型。可选的，设备几何模型可以是三维(Three dimensional,3D)全息影像模型或二维平面模型等。其中，所述二维平面模型可以是以原始的二维平面模型及由3D全息影像模型投影映射而成的二维平面模型。所述设备数据模型可以理解为对所述建筑设备的数据进行描述、组织以及操作的模型。所述设备材料模型可以理解为对所述建筑设备的材料进行描述、组织以及操作的模型。

S120、获取所述建筑设备的设备运行信息，基于所述设备运行信息构建设备向量特征。

其中，所述设备运行信息可以理解为所述建筑设备的运行信息。可选的，所述设备运行信息可以是影响所述建筑设备的设备状态的信息。在本发明实施例中，所述设备运行信息可以有多种，在此不做具体限定。示例性的，所述设备运行信息可以是温度、湿度以及设备3D影像等信息中的至少一种。其中，温度和湿度可以是设备本身的温度和湿度，也可以是设备所处的环境的温度和湿度。可以理解的是，所述设备运行信息的种类及数量越多，判断出的建筑设备的设备状态的准确性越高。

可以理解的是，不同所述建筑设备的所述设备运行信息可以不同，所述设备运行信息可以与所述建筑设备的设备状态关联的信息，以提高所述建筑设备的状态检测的精准度。示例性的，在所述建筑设备为空调时，所述设备运行信息可以是温度、湿度和/或3D影像等设备运行信息；在所述建筑设备为通风设备时，所述设备运行信息可以设备3D影像和/或铁架刚度等设备运行信息。在本发明实施例中，所述设备运行信息可以根据需求预设，在此不做具体限定。

进一步需要理解的是，所述设备运行信息可以通过传感器和/或摄像设备等不同的设备获取。具体的，在所述建筑设备为空调时，可以是通过温度传感器获取空调的温度，通过湿度传感器获取空调的湿度。示例性的，通过温度传感器获取空调的温度可以为42℃，通过湿度传感器获取空调的湿度可以为80％，通过摄像机获取空调的出风格栅的3D影像可以为第一3D影像。

所述设备向量特征可以理解为对所述设备运行信息进行识别处理，获取的向量特征。

具体的，可以是确定所述目标建筑为1号写字楼，确定所述建筑设备为1号写字楼中的空调，通过传感器获取空调的温度和湿度等设备运行信息，分别可以为42℃和80％。则可以对获取的所述设备运行信息进行识别处理，构建对应的设备向量特征为(1，B，温度42，湿度80)，其中，1表示1号写字楼，B代表设备信息模型为设备数据模型，温度42表示温度为42℃，湿度80表示湿度为80％；或者，可以是确定所述目标建筑为2号写字楼，确定所述建筑设备为2号写字楼中的空调，通过摄像机获取空调的出风格栅的3D影像，则可以对获取的所述设备运行信息进行识别处理，构建对应的设备向量特征为(2，A，出风格栅3D影像)，其中，2表示2号写字楼，A代表设备信息模型为设备几何模型，出风格栅3D影像表示空调的出风格相应的3D影像。

S130、基于所述设备向量特征与所述设备信息模型进行设备信息匹配得到匹配结果，基于所述匹配结果确定所述建筑设备的设备状态。

其中，所述设备信息匹配可以理解为所述设备向量特征与所述设备信息模型进行匹配的过程。可选的，所述设备信息匹配可以是参数比对或影像比对等。

所述匹配结果可以理解为基于所述设备向量特征与所述设备信息模型进行设备信息匹配，确定的匹配结果。可选的，所述匹配结果可以是数据偏离程度或影像失真程度是否正常等。在本发明实施例中，获取所述匹配结果的方式可以有多种。

所述设备状态可以理解为基于所述匹配结果确定的，所述建筑设备的设备状态。在本发明实施例中，示例性地，所述设备状态可以是健康状态、非健康状态和亚健康状态。进一步的，在所述建筑设备处于非健康状态时，可以通过预警设备进行预警，以提醒监管人员对所述建筑设备进行维护管理，保证所述建筑设备的正常工作。

本发明实施例的技术方案，通过基于目标建筑的建筑信息模型构建所述目标建筑中待检测的建筑设备的设备信息模型；以确定所述建筑设备的设备状态的检测标准。获取所述建筑设备的设备运行信息，基于所述设备运行信息构建设备向量特征；精准获取所述建筑设备的设备向量特征，以进行设备状态的检测，使检测数据更加全面，检测结果更加精准。基于所述设备向量特征与所述设备信息模型进行设备信息匹配得到匹配结果，基于所述匹配结果确定所述建筑设备的设备状态。通过构建设备向量特征的方式与所述设备信息模型进行设备信息匹配，可以简化匹配过程，提高检测的工作效率。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种建筑设备的状态检测方法的流程图，本实施例针对上述实施例所述基于所述设备向量特征与所述设备信息模型进行设备信息匹配得到匹配结果进行细化。如图2所示，该方法包括：

S210、基于目标建筑的建筑信息模型构建所述目标建筑中待检测的建筑设备的设备信息模型。

S220、获取所述建筑设备的设备运行信息，基于所述设备运行信息构建设备向量特征。

可选的，所述设备向量特征包括设备位置特征、模型类型特征、物理语义特征和设备数据特征；

S230、对所述设备向量特征进行解析处理得到所述建筑设备的设备位置特征、模型类型特征、物理语义特征和设备数据特征。

其中，所述设备位置特征可以理解为与所述建筑设备的位置相关的特征。可选的，所述设备位置特征可以是表示所述目标建筑的相对位置的特征。示例性的，所述设备位置特征可以是1、2或3等，其中，1可以表示1号写字楼，2可以表示2号写字楼，3可以表示3号写字楼。

所述模型类型特征可以理解为与所述建筑设备的模型类型相关的特征。可选的，模型类型特征可以是表示设备几何模型、设备数据模型及设备材料模型的特征。示例性的，所述模型类型特征可以是A、B或C等，其中，A可以表示设备几何模型，B可以表示设备数据模型，C可以表示设备材料模型。

所述物理语义特征可以理解为与所述建筑设备的物理语义相关的特征。可选的，所述物理语义特征可以是表示所述设备运行数据对应的物理含义的特征。示例性的，所述物理语义特征可以是温度、湿度或铁架刚度等。

所述设备数据特征可以理解为与所述建筑设备的设备数据相关的特征。可选的，所述设备数据特征可以是与所述物理语义特征对应的数据特征。示例性的，所述设备数据特征可以是42℃或80％等。

具体的，所述设备向量特征可以为(1，B，温度42，湿度80)，对所述设备向量特征进行解析处理可以得到，所述设备位置特征为1，所述模型类型特征为B，所述物理语义特征为温度和湿度，所述设备数据特征为42℃和80％；或者，所述设备向量特征可以为(2，A，出风格栅3D影像)，对所述设备向量特征进行解析处理可以得到，所述设备位置特征为2，所述模型类型特征为A，所述物理语义特征为出风格栅3D影像，所述设备数据特征为3D影像数据。

S240、根据所述设备位置特征、所述模型类型特征和所述物理语义特征确定与所述设备向量特征对应的设备信息模型。

可以理解的是，在本发明实施例中，所述设备信息模型包括设备几何模型、设备数据模型及设备材料模型等。可选的，可以根据所述设备向量特征的所述物理语义特征确定所述设备向量特征对应的设备信息模型。示例性的，在所述设备向量特征可以为(1，B，温度42，湿度80)时，对应的所述设备信息模型可以是设备数据模型；在所述设备向量特征可以为(2，A，出风格栅3D影像)时，此时与所述设备向量特征对应的所述设备信息模型可以是设备几何模型。

S250、根据所述设备数据特征以及所述设备信息模型中的设备模型信息进行匹配得到匹配结果。

其中，所述设备模型信息可以理解为所述设备信息模型中的设备模型信息。可选的，所述设备模型信息可以是所述设备运行参数特征或所述设备影像特征等。

S260、基于所述匹配结果确定所述建筑设备的设备状态。

本发明实施例的技术方案，通过对所述设备向量特征进行解析处理得到所述建筑设备的设备位置特征、模型类型特征、物理语义特征和设备数据特征；对所述设备向量特征进行解析处理，获取所述设备数据特征，进行匹配，以获取匹配结果，根据所述设备位置特征、所述模型类型特征和所述物理语义特征确定与所述设备向量特征对应的设备信息模型；确定与所述设备向量特征的进行匹配的模型，以精准获取匹配结果。根据所述设备数据特征以及所述设备信息模型中的设备模型信息进行匹配得到匹配结果，提高了匹配结果的精准度。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种建筑设备的状态检测方法的流程图，本实施例针对上述实施例所述根据所述设备数据特征以及所述设备信息模型中的设备模型信息进行匹配得到匹配结果进行细化。如图3所示，该方法包括：

S310、基于目标建筑的建筑信息模型构建所述目标建筑中待检测的建筑设备的设备信息模型。

S320、获取所述建筑设备的设备运行信息，基于所述设备运行信息构建设备向量特征。

可选的，所述设备信息模型包括设备数据模型，所述设备数据特征包括设备运行参数特征；

S330、对所述设备向量特征进行解析处理得到所述建筑设备的设备位置特征、模型类型特征、物理语义特征和设备数据特征。

S340、根据所述设备位置特征、所述模型类型特征和所述物理语义特征确定与所述设备向量特征对应的设备信息模型。

S350、将所述设备运行参数特征与所述设备数据模型中的设备模型参数进行参数比对得到数据偏离程度，根据所述数据偏离程度得到匹配结果。

其中，所述设备运行参数特征可以理解为所述建筑设备运行时的参数特征。可选的，所述设备运行参数特征为待检测的参数特征。可以理解的是，所述设备运行参数特征所对应的参数可以是所述建筑设备处于健康状态的参数特征或者所述建筑设备处于非健康状态的参数。

所述设备模型参数可以理解为所述设备数据模型中的设备模型参数。可选的，所述设备模型参数可以是用于检测所述设备运行参数特征的参数。可以理解的是，所述设备模型参数可以是所述建筑设备处于健康状态的参数。

所述数据偏离程度可以理解为所述设备运行参数特征所对应的参数与设备模型参数间的偏离程度。

可以理解的是，在本发明实施例中，可以通过单个或多个传感器获取不同所述物理语义特征的设备数据特征，例如，温度、湿度、气体浓度等，且每个传感器内可以包括所述设备位置特征，因此，通过传感器可以获取设备位置特征、模型类型特征、物理语义特征和设备数据特征。其中，所述设备位置特征可以是楼号或楼层等，所述模型类型特征可以是所述设备数据模型，所述物理语义特征及所述设备数据特征可以是温度45℃、湿度80％等。

具体的，基于构建的设备向量特征，对所述设备向量特征进行解析处理得到所述建筑设备的设备位置特征、模型类型特征、物理语义特征和设备数据特征；根据所述物理语义特征确定对应的设备信息模型，可以是所述设备数据模型，将所述设备运行参数特征与所述设备数据模型中的设备模型参数进行参数比对，得到比对偏离程度；例如，传感器检测到温度与湿度的所述物理语义特征及所述设备数据特征，则可以通过温度-湿度模型进行参数对比，得到比对偏离程度。进一步的，可以是对比所述设备运行参数特征(温度、湿度)组成的空间点在所述设备模型参数曲线上的偏离程度，空间点离所述设备模型参数曲线越远，则偏离程度越大，当空间点正好落在模型曲线上时，偏离程度为0。

再进一步的，可以预设数据偏离程度阈值，将所述设备运行参数特征与设备模型参数对比，得到的数据偏离程度大于数据偏离程度阈值时，则确定为设备运行参数与设备模型参数的数据偏离程度过大；在数据偏离程度小于或等于数据偏离程度阈值时，则确定为设备运行参数与设备模型参数的数据偏离程度正常。

S360、基于所述匹配结果确定所述建筑设备的设备状态。

具体的，可以是在数据偏离程度过大时，确定所述建筑设备的设备状态为非健康状态；在数据偏离程度正常时，确定所述建筑设备的设备状态为健康状态。

本发明实施例的技术方案，通过将所述设备运行参数特征与所述设备数据模型中的设备模型参数进行参数比对得到数据偏离程度，根据所述数据偏离程度得到匹配结果。精准获取了所述设备信息模型为设备数据模型，所述设备数据特征为设备运行参数特征情况下参数比对的匹配结果，提高了匹配结果精度。

实施例四

图4为本发明实施例四提供的一种建筑设备的状态检测方法的流程图，本实施例针对上述实施例所述根据所述设备数据特征以及所述设备信息模型中的设备模型信息进行匹配得到匹配结果进行细化。如图4所示，该方法包括：

S410、基于目标建筑的建筑信息模型构建所述目标建筑中待检测的建筑设备的设备信息模型。

S420、获取所述建筑设备的设备运行信息，基于所述设备运行信息构建设备向量特征。

可选的，所述设备信息模型包括设备几何模型，所述设备数据特征包括设备影像特征。

S430、对所述设备向量特征进行解析处理得到所述建筑设备的设备位置特征、模型类型特征、物理语义特征和设备数据特征。

S440、根据所述设备位置特征、所述模型类型特征和所述物理语义特征确定与所述设备向量特征对应的设备信息模型。

S450、将所述设备影像特征与所述设备几何模型进行影像比对得到影像失真程度，根据所述影像失真程度得到匹配结果。

所述影像失真程度可以理解为所述设备影像特征所对应的影像与所述设备几何模型中的影像，之间的失真程度。可选的，所述影像失真程度可以是影像间的结构的变化程度。示例性的，所述影像失真程度可以是影像间的大小或形态的变化程度。

可以理解的是，在本发明实施例中，可以通过拍照设备或录像设备获取不同物理语义特征的3D影像，并且每个拍照设备或录像设备内可以包括有所述设备位置特征，因此，通过拍照设备或录像设备可以获得所述设备位置特征、所述模型类型特征、所述物理语义特征及所述设备数据特征。其中，所述涉笔位置特征可以是楼号或楼层等，所述模型类型特征可以为设备几何模型，所述物理语义特征及所述设备数据特征可以为所述建筑设备的整体或部分的3D影像等。

具体的，基于构建的所述设备向量特征，对所述设备向量特征进行解析处理得到所述建筑设备的设备位置特征、模型类型特征、物理语义特征和设备数据特征；根据所述物理语义特征确定对应的设备信息模型，可以是所述设备几何模型，将所述设备影像特征与所述设备几何模型中的影像进行影像比对，得到影像失真程度。进一步的，可以预设影像失真程度阈值，将所述设备影像特征与所述设备几何模型进行影像比对，得到影像失真程度大于影像失真程度阈值时，则所述设备影像特征所对应的影像结构缺失过多，确定为所述影像失真程度过大；在得到影像失真程度小于或等于影像失真程度阈值时，则确定为影像失真程度正常。

可选的，所述将所述设备影像特征与所述设备几何模型进行影像比对得到影像失真程度，包括：在所述设备影像特征为三维全息影像特征的情况下，确定所述三维全息影像特征的特征量级；如果所述特征量级大于或等于预设量级，则提取所述三维全息影像特征的目标影像特征，其中，所述目标影像特征包括轮廓特征和/或内部关键特征；将所述目标影像特征与所述设备几何模型进行影像比对，得到比对失真程度。

其中，所述三维全息影像特征的特征量级可以理解为所述三维全息影像特征的量级。可以理解的是，所述三维全息影像通常情况下比较复杂，所述三维全息影像特征的特征量级可能成千上万。可选的，所述三维全息影像特征的特征量级可以是轮廓特征或内部关键特征等特征的量级。示例性的，所述三维全息影像特征的特征量级可以是棱边、弧形边等特征的量级。可选的所述三维全息影像特征的特征量级可以是千量级或万量级等。因此，需要降低所述设备影像特征与所述设备几何模型之间的影像比对难度，以提高处理效率。

所述预设量级可以理解为预设的，用于与所述三维全息影像特征的特征量级进行比较，以确定所提取目标影像特征的量级。可选的，所述预设量级可以为万量级。具体的，在所述三维全息影像特征的特征量级大于或等于预设量级时，即万量级，则可以提取所述三维全息影像特征的轮廓特征和/或内部关键特征，来进行影像比对，以得到比对失真程度；在所述三维全息影像特征的特征量级小于预设量级时，即千量级，则可以提取所述三维全息影像特征的轮廓特征来进行影像比对，以得到比对失真程度。

其中，所述目标影像特征可以理解为所述三维全息影像中用于确定所述比对失真程度的影像特征。可选的，所述目标影像特征可以是轮廓特征和/或内部关键特征等。其中，所述轮廓特征可以理解为在所述三维全息影像中，所述建筑设备的轮廓特征。可选的，所述轮廓特征可以是在所述三维全息影像中，所述建筑设备的轮廓所在部分的三维全息影像。示例性的，所述轮廓特征可以是空调的外部轮廓所在部分的三维全息影像。

所述内部关键特征可以理解为在所述三维全息影像中，所述建筑设备的内部关键特征。可选的，所述内部关键特征可以是在所述三维全息影像中，所述建筑设备的内部关键所在部分的三维全息影像。示例性的，所述内部关键特征可以是空调的出风格栅所在部分的三维全息影像。

进一步，具体的，提取与所述特征量级对应的所述三维全息影像特征的目标影像特征后，根据所述目标影像特征中的影像与所述设备几何模型中的影像进行影像比对，得到比对失真程度。可选的，可以预设比对失真程度阈值，将所述目标影像特征与所述设备几何模型进行影像比对，得到的比对失真程度大于比对失真程度阈值时，则所述目标影像特征所对应的影像比对失真程度过大；在比对失真程度小于或等于比对失真程度阈值时，则比对失真程度正常。

可选的，所述将所述设备影像特征与所述设备几何模型进行影像比对得到影像失真程度，包括：在所述设备影像特征和所述设备几何模型为三维全息影像特征的情况下，将所述设备影像特征和所述设备几何模型分别进行平面映射得到设备二维图像和模型二维图像；将得到的所述设备二维图像和所述模型二维图像进行比对，得到比对失真程度。

需要理解的是，在本发明实施例中，所述设备几何模型可以为3D全息影像模型或二维图像模型等，其中，二维图像模型可以通过原始的二维模型或通过3D全息影像模型平面映射获取；进一步的，在进影像比对时，可以通过3D全息影像比对，也可将对应的几何模型3D全息影像分别进行平面映射得到二维图像，通过二维图像进行比对，以得到比对失真程度。

可以理解的是，对所述设备影像特征和所述设备几何模型进行平面映射的情况，可以根据拍照设备或录像设备的类型来确定。具体的，在录像设备获取的是视频或三维全息影像的情况下，则可以将所述设备影像特征和所述设备几何模型分别进行平面映射得到设备二维图像和模型二维图像；将得到的所述设备二维图像和所述模型二维图像进行比对，得到比对失真程度。在拍照设备获取的是二维图像信息的情况下，则可以将对应的所述设备几何模型的三维全息影像进行平面映射得到二维图像，将获取的二维图像进行比对得到比对失真程度。

S460、基于所述匹配结果确定所述建筑设备的设备状态。

具体的，可以是在比对失真程度过大时，确定所述建筑设备的设备状态为非健康状态；在比对失真程度正常时，确定所述建筑设备的设备状态为健康状态。

本发明实施例的技术方案，通过将所述设备影像特征与所述设备几何模型进行影像比对得到影像失真程度，根据所述影像失真程度得到匹配结果。精准获取了所述设备信息模型为设备几何模型，所述设备数据特征为设备影像特征情况下影像比对的匹配结果，提高了匹配结果精度。

实施例五

图5为本发明实施例五提供的一种建筑设备的状态检测方法的流程图，本实施例针对上述实施例所述根据所述设备数据特征以及所述设备信息模型中的设备模型信息进行匹配得到匹配结果进行细化。如图5所示，该方法包括：

S510、基于目标建筑的建筑信息模型构建所述目标建筑中待检测的建筑设备的设备信息模型。

S520、获取所述建筑设备的设备运行信息，基于所述设备运行信息构建设备向量特征。

可选的，所述设备信息模型包括设备数据模型和设备几何模型，所述设备数据特征包括设备运行参数特征和设备影像特征。

S530、对所述设备数据特征进行解析处理得到所述建筑设备的设备位置特征、模型类型特征和设备数据特征。

S540、根据所述设备位置特征、所述模型类型特征和所述物理语义特征确定与所述设备向量特征对应的设备信息子模型。

S550、将所述设备运行参数特征与所述设备数据模型中的设备模型参数进行参数比对得到数据偏离程度。

可选的，所述设备运行参数特征与所述设备数据模型中的设备模型参数进行参数比对得到数据偏离程度可以为A。

S560、将所述设备影像特征与所述设备几何模型进行影像比对得到影像失真程度。

可选的，所述设备影像特征与所述设备几何模型进行影像比对得到影像失真程度可以为B。

S570、根据所述数据偏离程度、与所述数据偏离程度对应的第一权重、所述影像失真程度以及与所述影像失真程度对应的第二权重计算匹配程度值。

需要理解的是，所述数据偏离程度与所述影像失真程度可能对匹配结果具有不同的影响权重，例如，检测照明设备的设备状态时，所述设备影像特征的3D影像可能与所述设备几何模型的3D影像相同，即通过影像比对对匹配结果的影响权重较小，几何为0；或者，在检测围栏设备的设备状态时，所述设备数据特征可能不会变化，即通过参数比对对匹配结果的影响权重较小，几何为0；又或者，在空调、通风设备状态检测的过程中，3D影像及参数都对匹配结果有影响，且影响程度不同。因此，可以获取所述数据偏离程度对应的第一权重和所述影像失真程度对应的第二权重，以确定匹配结果。可以理解的是，在本发明实施例中，参数比对的匹配结果对所述建筑设备的设备状态的影响较大，因此，第一权重可以大于或等于第二权重，且第一权重与第二权重的和为1。

具体的，获取所述数据偏离程度、与所述数据偏离程度对应的第一权重；可选的，所述数据偏离程度对应的第一权重可以为K1，获取所述影像失真程度、与所述影像失真程度对应的第二权重；其中，所述影像失真程度对应的第二权重可以为K2。其中，K1、K2可以是存储在存储器内，需要时可以获取。因此，在本发明实施例中，可以同时通过多个所述设备信息模型与设备运行信息进行不同的多级匹配，并通过实际情况进行影响权重的分配，以精准确定所述建筑设备的设备状态，以进一步提高建筑设备运维管理的工作效率。

进一步的，基于所述数据偏离程度A和所述数据偏离程度的第一权重K1，所述影像失真程度B和所述影像失真程度的第二权重，计算得出匹配程度值，可选的，所述匹配程度值可以为P，匹配程度值的计算公式可以是：

P＝A*K2+B*K3；

其中，P表示匹配程度值，A表示据偏离程度，B表示影像失真程度，K1表示第一权重。K2表示第二权重。

进一步的，根据所述匹配程度值得到所述匹配结果。

S580、根据所述匹配程度值以及预设匹配程度阈值确定匹配结果。

在本发明实施例中，可以预设匹配程度阈值，通过所述匹配程度值与预设匹配程度阈值比较，以获取设备状态。其中，所述预设匹配程度阈值可以理解为用于与所述匹配程度值进行比较，以获取所述匹配结果的值。

可选的，所述预设匹配程度阈值可以包括第一预设值和第二预设值。其中，可以是所述第一预设值大于所述第二预设值。在本发明实施例中，所述预设匹配程度阈值可以根据场景需求预设，在此不做具体限定。

进一步的，所述匹配结果可以是所述匹配程度值P大于第一预设值；所述匹配程度值P小于第二预设值；所述匹配程度值P大于第二预设值且小于第一预设值。这样设置的好处在于，可以用于区分不同三种的匹配结果。

S590、基于所述匹配结果确定所述建筑设备的设备状态。

具体的，在确定所述匹配程度值P大于第一预设值时，可以是所述建筑设备的设备状态为非健康状态；在确定所述匹配程度值P小于第二预设值时，可以是所述建筑设备的设备状态为健康状态；在确定所述匹配程度值P大于第二预设值且小于第一预设值时，可以是所述建筑设备的设备状态为亚健康状态。

本发明实施例的技术方案，通过将所述设备运行参数特征与所述设备数据模型中的设备模型参数进行参数比对得到数据偏离程度；将所述设备影像特征与所述设备几何模型进行影像比对得到影像失真程度；根据所述数据偏离程度、与所述数据偏离程度对应的第一权重、所述影像失真程度以及与所述影像失真程度对应的第二权重计算匹配程度值；根据所述匹配程度值以及预设匹配程度阈值确定匹配结果。精准获取了所述设备信息模型包括设备数据模型和设备几何模型，所述设备数据特征包括设备运行参数特征和设备影像特征情况下，获取的匹配程度值对应的匹配结果，提高了匹配结果精度。

实施例六

图6为本发明实施例六提供的一种建筑设备的状态检测装置的结构示意图。如图6所示，该装置包括：设备模型构建模块610、设备信息获取模块620以及设备状态确定模块630。

其中，所述设备模型构建模块610，用于基于目标建筑的建筑信息模型构建所述目标建筑中待检测的建筑设备的设备信息模型；所述设备信息获取模块620，用于获取所述建筑设备的设备运行信息，基于所述设备运行信息构建设备向量特征；所述设备状态确定模块630，用于基于所述设备向量特征与所述设备信息模型进行设备信息匹配得到匹配结果，基于所述匹配结果确定所述建筑设备的设备状态。

本发明实施例的技术方案，通过基于目标建筑的建筑信息模型构建所述目标建筑中待检测的建筑设备的设备信息模型；以确定所述建筑设备的设备状态的检测标准。获取所述建筑设备的设备运行信息，基于所述设备运行信息构建设备向量特征；精准获取所述建筑设备的设备向量特征，以进行设备状态的检测，使检测数据更加全面，检测结果更加精准。基于所述设备向量特征与所述设备信息模型进行设备信息匹配得到匹配结果，基于所述匹配结果确定所述建筑设备的设备状态。通过构建设备向量特征的方式与所述设备信息模型进行设备信息匹配，可以简化匹配过程，提高检测的工作效率。

可选的，所述设备向量特征包括设备位置特征、模型类型特征、物理语义特征和设备数据特征；

所述设备状态确定模块630，包括：解析处理子模块、设备信息模型确定子模块以及匹配结果获取子模块。

其中，所述解析处理子模块，用于对所述设备向量特征进行解析处理得到所述建筑设备的设备位置特征、模型类型特征、物理语义特征和设备数据特征；

所述设备信息模型确定子模块，用于根据所述设备位置特征、所述模型类型特征和所述物理语义特征确定与所述设备向量特征对应的设备信息模型；

所述匹配结果获取子模块，用于根据所述设备数据特征以及所述设备信息模型中的设备模型信息进行匹配得到匹配结果。

可选的，所述设备信息模型包括设备数据模型，所述设备数据特征包括设备运行参数特征；

所述匹配结果获取子模块，用于：

将所述设备运行参数特征与所述设备数据模型中的设备模型参数进行参数比对得到数据偏离程度，根据所述数据偏离程度得到匹配结果。

可选的，所述设备信息模型包括设备几何模型，所述设备数据特征包括设备影像特征；

所述匹配结果获取子模块，包括：影像失真程度确定单元。

其中，所述影像失真程度确定单元，用于将所述设备影像特征与所述设备几何模型进行影像比对得到影像失真程度，根据所述影像失真程度得到匹配结果。

可选的，所述影像失真程度确定单元，用于：

在所述设备影像特征为三维全息影像特征的情况下，确定所述三维全息影像特征的特征量级；

如果所述特征量级大于或等于预设量级，则提取所述三维全息影像特征的目标影像特征，其中，所述目标影像特征包括轮廓特征和/或内部关键特征；

将所述目标影像特征与所述设备几何模型进行影像比对，得到比对失真程度。

可选的，所述影像失真程度确定单元，用于：

在所述设备影像特征和所述设备几何模型为三维全息影像特征的情况下，将所述设备影像特征和所述设备几何模型分别进行平面映射得到设备二维图像和模型二维图像；

将得到的所述设备二维图像和所述模型二维图像进行比对，得到比对失真程度。

可选的，所述设备信息模型包括设备数据模型和设备几何模型，所述设备数据特征包括设备运行参数特征和设备影像特征；

所述匹配结果获取子模块，用于：

将所述设备运行参数特征与所述设备数据模型中的设备模型参数进行参数比对得到数据偏离程度；

将所述设备影像特征与所述设备几何模型进行影像比对得到影像失真程度；

根据所述数据偏离程度、与所述数据偏离程度对应的第一权重、所述影像失真程度以及与所述影像失真程度对应的第二权重计算匹配程度值；

根据所述匹配程度值以及预设匹配程度阈值确定匹配结果。

本发明实施例所提供的建筑设备的状态检测装置可执行本发明任意实施例所提供的建筑设备的状态检测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例七

图7示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图7所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如建筑设备的状态检测方法。

在一些实施例中，建筑设备的状态检测方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的建筑设备的状态检测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行建筑设备的状态检测方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种建筑设备的状态检测方法，其特征在于，包括：

基于目标建筑的建筑信息模型构建所述目标建筑中待检测的建筑设备的设备信息模型；

获取所述建筑设备的设备运行信息，基于所述设备运行信息构建设备向量特征；

基于所述设备向量特征与所述设备信息模型进行设备信息匹配得到匹配结果，基于所述匹配结果确定所述建筑设备的设备状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备向量特征包括设备位置特征、模型类型特征、物理语义特征和设备数据特征；

所述基于所述设备向量特征与所述设备信息模型进行设备信息匹配得到匹配结果，包括：

对所述设备向量特征进行解析处理得到所述建筑设备的设备位置特征、模型类型特征、物理语义特征和设备数据特征；

根据所述设备位置特征、所述模型类型特征和所述物理语义特征确定与所述设备向量特征对应的设备信息模型；

根据所述设备数据特征以及所述设备信息模型中的设备模型信息进行匹配得到匹配结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述设备信息模型包括设备数据模型，所述设备数据特征包括设备运行参数特征；

所述根据所述设备数据特征以及所述设备信息模型中的设备模型信息进行匹配得到匹配结果，包括：

将所述设备运行参数特征与所述设备数据模型中的设备模型参数进行参数比对得到数据偏离程度，根据所述数据偏离程度得到匹配结果。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述设备信息模型包括设备几何模型，所述设备数据特征包括设备影像特征；

所述根据所述设备数据特征以及所述设备信息模型中的设备模型信息进行匹配得到匹配结果，包括：

将所述设备影像特征与所述设备几何模型进行影像比对得到影像失真程度，根据所述影像失真程度得到匹配结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述设备影像特征与所述设备几何模型进行影像比对得到影像失真程度，包括：

在所述设备影像特征为三维全息影像特征的情况下，确定所述三维全息影像特征的特征量级；

如果所述特征量级大于或等于预设量级，则提取所述三维全息影像特征的目标影像特征，其中，所述目标影像特征包括轮廓特征和/或内部关键特征；

将所述目标影像特征与所述设备几何模型进行影像比对，得到比对失真程度。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述设备影像特征与所述设备几何模型进行影像比对得到影像失真程度，包括：

在所述设备影像特征和所述设备几何模型为三维全息影像特征的情况下，将所述设备影像特征和所述设备几何模型分别进行平面映射得到设备二维图像和模型二维图像；

将得到的所述设备二维图像和所述模型二维图像进行比对，得到比对失真程度。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述设备信息模型包括设备数据模型和设备几何模型，所述设备数据特征包括设备运行参数特征和设备影像特征；

所述根据所述设备数据特征以及所述设备数据模型中的设备模型数据进行设备信息匹配得到匹配结果，包括：

将所述设备运行参数特征与所述设备数据模型中的设备模型参数进行参数比对得到数据偏离程度；

将所述设备影像特征与所述设备几何模型进行影像比对得到影像失真程度；

根据所述数据偏离程度、与所述数据偏离程度对应的第一权重、所述影像失真程度以及与所述影像失真程度对应的第二权重计算匹配程度值；

根据所述匹配程度值以及预设匹配程度阈值确定匹配结果。

8.一种建筑设备的状态检测装置，其特征在于，包括：

设备模型构建模块，用于基于目标建筑的建筑信息模型构建所述目标建筑中待检测的建筑设备的设备信息模型；

设备信息获取模块，用于获取所述建筑设备的设备运行信息，基于所述设备运行信息构建设备向量特征；

设备状态确定模块，用于基于所述设备向量特征与所述设备信息模型进行设备信息匹配得到匹配结果，基于所述匹配结果确定所述建筑设备的设备状态。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的建筑设备的状态检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的建筑设备的状态检测方法。

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