TWI797017B

TWI797017B - 過熱預測系統、過熱預測方法以及非暫態電腦可讀取儲存媒體

Info

Publication number: TWI797017B
Application number: TW111118579A
Authority: TW
Inventors: 許立德; 曾智一; 楊峒禹; 蔡銘山; 戴佑宗; 李國正
Original assignee: 友達光電股份有限公司
Priority date: 2022-05-18
Filing date: 2022-05-18
Publication date: 2023-03-21
Also published as: CN115824424A; TW202347272A

Abstract

一種過熱預測方法，用以預測待測物是否有過熱之趨勢，其包含以下步驟。以參考溫度分佈圖建立統計模型，獲得門檻溫度分佈圖。以門檻溫度分佈圖過濾待測溫度分佈圖，篩選出潛在異常溫度分佈圖。以聚類分析判斷潛在異常溫度分佈圖是否和參考溫度分佈圖屬同一子集。將和參考溫度分佈圖非屬同一子集之潛在異常溫度分佈圖標記為異常。當潛在異常溫度分佈圖皆被標記為異常時，產生過熱警示訊息。

Description

過熱預測系統、過熱預測方法以及非暫態電腦可讀取儲存媒體

本揭露文件有關於一種預測系統與方法，特別是有關於一種過熱預測系統與方法。

大多數的電子元件皆有其工作溫度的限制，當溫度過高時，將無法正常運作、損壞，甚至引發火災，因此對有許多大型設備的工廠而言，確保其儀器設備處於工作溫度範圍，是維持工安的重要任務。

然而現行技術以人工手持紅外線槍定時對設備溫度作監控，除了耗時，亦耗費大量人力成本。另一方面，每次監測之間的空檔產生空窗期，無法防範因故障短時間迅速升溫之情形，其取得之溫度變化資料量也難以應用於數據分析，了解設備的溫度變化趨勢。

以變壓器為例，另外亦有以部分放電感測器（Partial Discharge Sensor）偵測高電壓造成絕緣物破壞之放電現象，以提供使用者故障資訊，惟此方法並無法早期預警並防範異常供電及電氣室火災造成的安全危害。

因此本揭露文件提供一種過熱預測方法，其步驟包含：取得複數個參考溫度分佈圖以及複數個待測溫度分佈圖；以該些參考溫度分佈圖建立一統計模型，獲得一門檻溫度分佈圖；以該門檻溫度分佈圖過濾該些待測溫度分佈圖，篩選出至少一潛在異常溫度分佈圖；將該些參考溫度分佈圖以及該些潛在異常溫度分佈圖進行聚類分析，判斷該些潛在異常溫度分佈圖是否和該些參考溫度分佈圖非屬同一子集；當該些潛在異常溫度分佈圖和該些參考溫度分佈圖非屬同一子集，將該些潛在異常溫度分佈圖標記為異常；以及產生一過熱警示訊息。

另本揭露文件提供一種過熱預測系統，其包含一熱影像擷取裝置以及一處理單元。該熱影像擷取裝置被配置為對一待測物拍攝以取得複數個溫度分佈圖。該處理單元通訊連接該熱影像擷取裝置，並被配置為執行以下步驟：自該熱影像擷取裝置取得複數個參考溫度分佈圖以及複數個待測溫度分佈圖；以該些參考溫度分佈圖建立一統計模型，獲得一門檻溫度分佈圖；以該門檻溫度分佈圖過濾該些待測溫度分佈圖，篩選出至少一潛在異常溫度分佈圖；將該些參考溫度分佈圖以及該些潛在異常溫度分佈圖進行聚類分析，判斷該些潛在異常溫度分佈圖是否和該些參考溫度分佈圖非屬同一子集；當該些潛在異常溫度分佈圖和該些參考溫度分佈圖非屬同一子集，將該些潛在異常溫度分佈圖標記為異常；以及產生一過熱警示訊息。

本揭露文件還提供一種非暫態電腦可讀取儲存媒體，其具有儲存於其上的至少一指令，當一處理單元執行該些指令時，該些指令執行上述過熱預測方法。

應該理解的是，前述的一般性描述和下列具體說明僅僅是示例性和解釋性的，並旨在提供所要求的本揭露文件的進一步說明。

為了使本揭露文件之敘述更加詳盡與完備，可參照所附之圖式及以下所述各種實施例，圖式中相同之號碼代表相同或相似之元件。

請參照第1圖，其為本揭露文件第一實施例之過熱預測系統100的示意圖。如第1圖所示，過熱預測系統100包含一熱影像擷取裝置110、一處理單元120以及一輸出裝置130。其中熱影像擷取裝置110被配置為對一待測物OBJ拍攝，在一段時間內取得一系列待測物OBJ之溫度分佈圖。處理單元120和熱影像擷取裝置110通訊連接，可自熱影像擷取裝置110接收該些溫度分佈圖，並且被配置為根據該些溫度分佈圖建立一統計模型、執行聚類分析，以作為對待測物OBJ過熱預測之參考數據。輸出裝置130和處理單元120通訊連接，自處理單元120接收一訊息並發出對應該訊息之一警示。伺服器SVR和處理單元120通訊連接，並且被配置為自處理單元120接收一警示訊息，伺服器SVR接收到該警示訊息後則可以簡訊、Email或其他方式發出該警示訊息，以提供使用者透過移動裝置MD和/或顯示裝置DP取得有關該警示訊息之資訊。至於有關具體如何建立模型、分析、預測之技術手段，將於以下段落描述。

在本揭露文件部份實施例中，熱影像擷取裝置110可為一紅外線熱像儀，其可拍攝出如第3a圖所示之溫度分佈圖IMGa，而該些溫度分佈圖為一由多個像素點組成之圖片或陣列，每一像素點包含對應其拍攝位置之溫度資訊。

在本揭露文件部分實施例中，處理單元120可為一處理器、一圖形處理器（graphic processing unit，GPU）、一特殊應用積體電路（application specific integrated circuit，ASIC）或其他任何類型的處理元件。

請進一步參考第2圖，其為本揭露文件一實施例之過熱預測方法200的流程圖。過熱預測方法200可被第1圖所示之過熱預測系統100所執行。

如第1、2圖所示，在步驟S201中，處理單元120自熱影像擷取裝置110取得複數個參考溫度分佈圖。在本揭露文件的部分實施例中，該些參考溫度分佈圖係熱影像擷取裝置110在一段時間內以一固定頻率拍攝待測物OBJ取得之一系列溫度分佈圖。

在步驟S202中，處理單元120在該些參考溫度分佈圖中剔除取像異常之參考溫度分佈圖。具體而言，係根據該些參考溫度分佈圖各自的像素百分比分布，判斷該些參考溫度分佈圖各自是否存在取像異常，再進一步剔除經判斷為取像異常的參考溫度分佈圖。例如第3b圖中的取像異常溫度分佈圖IMGe1和IMGe2，圖中有大面積相鄰的像素點皆包含相同溫度資訊（此時取像異常溫度分佈圖IMGe1和IMGe2的像素百分比分布會明顯集中在特定的灰階，例如有超過50%像素都集中在同樣灰階時即可判定異常）；或如取像異常溫度分佈圖IMGe3因受到雜訊影響，溫度資訊隨機地分佈於圖中（此時取像異常溫度分佈圖IMGe3的像素百分比分布會分散到全部的灰階，沒有明顯的分布變化，也可據以判定為異常），實際上判定畫面異常有多種影像處理的演算法，本揭示文件並不僅以上述兩種舉例方式為限。

當處理單元120篩選出取像異常之參考溫度分佈圖後，將其自該些參考溫度分佈圖中剔除，以避免其所包含的偏誤資訊降低過熱預測的精準度。在本揭露文件的部分實施例中，處理單元120進一步自熱影像擷取裝置110取得和取像異常之參考溫度分佈圖拍攝時間相近，或在其所屬該些參考溫度分佈圖拍攝的時間段後以同一頻率拍攝之一溫度分佈圖，並以其替換取像異常之參考溫度分佈圖，例如連續拍攝的10張參考溫度分佈圖當中有2張判定異常，則以後續的2張參考溫度分佈圖加以替換。

在步驟S203中，處理單元120以該些參考溫度分佈圖建立一統計模型，獲得一門檻溫度分佈圖。其目的在於根據該些參考溫度分佈圖之溫度變化趨勢，以統計方法建立模型，做為過熱預測的參考基準。其中該門檻溫度分佈圖中包含對應每一像素點之複數個門檻溫度，其係根據該統計模型中四分位數所計算出之一閾值。具體來說，處理單元120對該些參考溫度分佈圖中同一位置的一同位像素點組所包含之一同位溫度資訊組進行統計，先以該同位溫度資訊組統計出的四分位距和/或標準差的一定倍率設定一或多個溫度區間，例如在本揭露文件部分實施例中，該些溫度區間可以下列式一、式二表示： [式一]

[式二]

其中T _n為該同位溫度資訊組，Q ₁為一第一四分位數，Q ₃為一第三四分位數，IQR為一四分位距，α為一第一倍率，mean為一平均數，std為一標準差，β為一第二倍率。

其後在該同位溫度資訊組中剔除超出該些溫度區間之溫度資訊，獲得一修正後同位溫度資訊組，避免極端值影響後續門檻溫度計算。接著以該修正後同位溫度資訊組之統計模型計算該門檻溫度，例如在本揭露文件部分實施例中，該門檻溫度可以下列式三表示： [式三]

其中UCL為該門檻溫度，

為該修正後同位溫度資訊組，ρ為一第三倍率。

處理單元120以相同的方式遍歷該些參考溫度分佈圖中所有像素點，分別計算出對應之該些門檻溫度後，產生一門檻溫度分佈圖。

在步驟S204中，處理單元120自熱影像擷取裝置110取得複數個待測溫度分佈圖。在本揭露文件的部分實施例中，該些待測溫度分佈圖為當使用者欲了解待測物OBJ是否有過熱之趨勢時，在一段相對於該些參考溫度分佈圖的取像時間較短的時間內拍攝待測物OBJ取得之一系列溫度分佈圖。

有關該些參考溫度分佈圖和該些待測溫度分佈圖拍攝之時間點，請參考第4圖，其為本揭露文件一實施例之熱影像擷取裝置110在一段時間內拍攝參考溫度分佈圖IMGm1～30以及待測溫度分佈圖IMGn1～10的示意圖。熱影像擷取裝置110每60秒對待測物OBJ拍攝1張溫度分佈圖，直到累積30張後，做為該些參考溫度分佈圖IMGm1～30；另一方面，在完成該些參考溫度分佈圖的拍攝後，熱影像擷取裝置110每0.2秒對待測物OBJ拍攝1張溫度分佈圖，直到累積10張後，做為該些待測溫度分佈圖IMGn1～10。

相似於步驟S202，在步驟S205中，處理單元120在該些待測溫度分佈圖中剔除取像異常之待測溫度分佈圖。具體而言，係根據該些待測溫度分佈圖各自的像素百分比分布，判斷該些待測溫度分佈圖各自是否存在取像異常，判斷之方式和步驟S202中判斷取像異常之參考溫度分佈圖相同。當處理單元120篩選出取像異常之待測溫度分佈圖後，將其自該些待測溫度分佈圖中剔除，以避免其所包含的偏誤資訊降低過熱預測的精準度。其後，處理單元120再自熱影像擷取裝置110取得和取像異常之待測溫度分佈圖拍攝時間相近，或在其所屬該些待測溫度分佈圖拍攝的時間段後以同一頻率拍攝之一溫度分佈圖，並以其替換取像異常之待測溫度分佈圖。

在步驟S206中，處理單元120以該門檻溫度分佈圖過濾該些待測溫度分佈圖，篩選出至少一潛在異常溫度分佈圖。具體來說，處理單元120比較每一該些待測溫度分佈圖中每一像素點之溫度資訊是否超過該門檻溫度分佈圖之該些門檻溫度中相對應的其中一門檻溫度，若該些待測溫度分佈圖其中之一溫度資訊超過該門檻溫度之該像素點數量大於預設之一門檻，則標記其為潛在異常溫度分佈圖。

如第5圖所示，其為本揭露文件一實施例之門檻溫度分佈圖Pt和待測溫度分佈圖P1、P2的示意圖。為方便說明，將門檻溫度分佈圖Pt和待測溫度分佈圖P1、P2中每個像素點之溫度資訊以數值形式表示。當進行步驟S206時，處理單元120比較門檻溫度分佈圖Pt中每一像素點之該門檻溫度和待測溫度分佈圖P1、P2中相同位置之像素點的溫度資訊，待測溫度分佈圖P1、P2中以網點標示的像素點表示其溫度資訊高於對應的該門檻溫度。而當該門檻設為5時，待測溫度分佈圖P1因只有1個像素點溫度資訊超過對應的該門檻溫度，並不會被標記為潛在異常溫度分佈圖；另一方面，待測溫度分佈圖P2則有13個像素點溫度資訊超過對應的該門檻溫度，因此待測溫度分佈圖P2則會被處理單元120標記為潛在異常溫度分佈圖。

接下來在步驟S207中，處理單元120判斷該些待測溫度分佈圖是否皆被標記為潛在異常溫度分佈圖。若否，則認定待測物OBJ之溫度變化正常，暫時沒有過熱之趨勢，處理單元120進而執行步驟S213，將該些待測溫度分佈圖加入該些參考溫度分佈圖，作為下次判斷待測物OBJ是否有過熱趨勢時之參考數據，當欲進行下一次預測時，則回到步驟S203，處理單元120以新的一組參考溫度分佈圖建立統計模型。

另一方面，若該些待測溫度分佈圖皆被標記為潛在異常溫度分佈圖，則處理單元120進一步執行步驟S208，將該些參考溫度分佈圖以及該些潛在異常溫度分佈圖進行聚類分析，判斷該些潛在異常溫度分佈圖是否和該些參考溫度分佈圖屬於同一子集。處理單元120進行聚類分析時，可依照需求採用不同的聚類演算法，例如：DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）、K-近鄰演算法（k-nearest neighbors algorithm）、K-平均演算法（k-means clustering）、Linde–Buzo–Gray 演算法。在本揭露文件的部分實施例中，將每張該些參考溫度分佈圖以及該些潛在異常溫度分佈圖分別投射至座標平面上形成各自的數據點，於一實施例中，可將該些參考溫度分佈圖以及該些潛在異常溫度分佈圖投射至至X軸為時間、Y軸為溫度之二維座標平面，形成多個數據點。經過上述投射後，將二維座標平面上在歐式距離相近的數據點歸納為同一子集，也就是說，舉例來說，具有相近溫度（5%以內）的數據點將被歸納為同一子集。進而在步驟S209時，處理單元120判斷該些潛在異常溫度分佈圖所對應的數據點和該些參考溫度分佈圖所對應的數據點是否屬同一子集。

一般情況下，上述參考溫度分佈圖各自都是在正常運作情況（無過熱發生）下所拍攝的圖片，其投射的數據點會彼此相近形成一個正常數據點子集。上述步驟S209的目的是在判斷潛在異常溫度分佈圖所對應的數據點，是否落入正常數據點子集當中。

若該些潛在異常溫度分佈圖其中之一和該些參考溫度分佈圖是屬於同一子集，則認定待測物OBJ之溫度變化正常，暫時沒有過熱之趨勢，處理單元120進而執行步驟S213，將該些待測溫度分佈圖加入該些參考溫度分佈圖，作為下次判斷待測物OBJ是否有過熱趨勢時之參考數據，當欲進行下一次預測時，則回到步驟S203，處理單元120以新的一組參考溫度分佈圖建立統計模型。另一方面，若處理單元120判斷該些潛在異常溫度分佈圖和該些參考溫度分佈圖皆非屬同一子集，則判斷待測物OBJ之溫度變化有過熱趨勢，處理單元120進一步執行步驟S210。

有關以聚類分析判斷每一該些潛在異常溫度分佈圖和該些參考溫度分佈圖是否屬於同一子集的方式，請參考第6圖，其為本揭露文件一實施例之該些參考溫度分佈圖和該些潛在異常溫度分佈圖其中之一進行聚類分析的示意圖。處理單元120首先將該些參考溫度分佈圖分別投影至一軸為時間、另一軸為溫度之一二維座標平面，成為複數個數據點。舉例來說，處理單元120以聚類演算法計算該些參考溫度分佈圖對應的數據點形成一子集S。另一方面，將該些潛在異常溫度分佈圖其中之一亦投影至該二維座標平面，成為數據點P，若數據點P落在子集S的範圍當中，則判斷該些潛在異常溫度分佈圖其中之一和該些參考溫度分佈圖屬同一子集；反之，若如第6圖中繪示之數據點P，其未落在子集S的範圍內，則判斷該些潛在異常溫度分佈圖其中之一和該些參考溫度分佈圖非屬同一子集。

接著在步驟S210中，處理單元120將該些潛在異常溫度分佈圖標記為異常。因在步驟S209中，該些潛在異常溫度分佈圖皆和該些參考溫度分佈圖非屬同一子集，即表示目前待測物OBJ的溫度變化已偏離該些參考溫度分佈圖所代表的正常運作溫度，因此過熱預測系統100或過熱預測方法200判斷待測物OBJ具有過熱之趨勢，進而將該些潛在異常溫度分佈圖標記為異常。

進一步地，處理單元120執行步驟211，產生一過熱警示訊息。在本揭露文件部分實施例中，該過熱警示訊息包含該待測物OBJ之識別資訊、該些潛在異常溫度分佈圖以及該些潛在異常溫度分佈圖之拍攝時間等資訊。

之後在步驟S212中，處理單元120發出該過熱警示訊息。在本揭露文件的部份實施例中，係由輸出裝置130自處理單元120接收該過熱警示訊息後，發出該過熱警示訊息，該過熱警示訊息可以閃光、聲音、螢幕顯示文字或圖樣等多種技術手段發出。相對地，輸出裝置130可為一包含發光單元、發聲單元、顯示螢幕和其他任何具輸出功能之元件，按使用者需求任意組合之裝置。

另一方面，在本揭露文件的其他實施例中，亦可為處理單元120將該過熱訊息傳送至伺服器SVR，伺服器SVR接收到該過熱警示訊息後以簡訊、電子郵件或其他方式發出該過熱警示訊息，以提供使用者透過移動裝置MD和/或顯示裝置DP取得有關該過熱警示訊息之資訊。

如第7圖所示，其為本揭露文件另一實施例之過熱預測系統的示意圖。其中熱影像擷取裝置110進一步包含移位偵測單元111，移位偵測單元111可以陀螺儀、加速度計或其他動態感測器等技術手段實現，用以偵測熱影像擷取裝置110是否有碰撞、移動的情況。在本揭露文件部份實施例中，當熱影像擷取裝置110對一待測物進行拍攝時，移位偵測單元111持續監測熱影像擷取裝置110之運動狀況，若偵測到熱影像擷取裝置110有移位之情形，則發送一熱影像擷取裝置移位訊號至處理單元120。另一方面，處理單元120接收該熱影像擷取裝置移位訊號時，發出對應該熱影像擷取裝置移位訊號之一移位警示訊息。

如前述有關發出該過熱警示訊息之技術手段，在本揭露文件部份實施例中，該移位警示訊息可由輸出裝置130自處理單元120接收，輸出裝置130發出該移位警示訊息，該移位警示訊息可以閃光、聲音、螢幕顯示文字或圖樣等多種技術手段發出。另一方面，在本揭露文件的其他實施例中，亦可為處理單元120將該過熱訊息傳送至伺服器SVR，伺服器SVR接收到該過熱警示訊息後以簡訊、電子郵件或其他方式發出該過熱警示訊息，以提供使用者透過移動裝置MD和/或顯示裝置DP取得有關該過熱警示訊息之資訊。

雖以數個實施例詳述如上作為示例，然本揭露文件所提出之過熱預測系統、過熱預測方法以及非暫態電腦可讀取儲存媒體亦得以其他硬體、軟體、儲存媒體或其組合實現。因此，本揭露文件之保護範圍不應受限於本揭露文件實施例所描述之特定實現方式，當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

對於本揭露文件所屬技術領域中具有通常知識者顯而易見的是，在不脫離本揭露文件的範圍或精神的情況下，可以對本揭露文件的結構進行各種修改和變化。鑑於前述，本揭露文件之保護範圍亦涵蓋在後附之申請專利範圍內進行之修改和變化。

100:過熱預測系統 110:熱影像擷取裝置 111:移位偵測單元 120:處理單元 130:輸出裝置 200:過熱預測方法 S201~S212:步驟 OBJ:待測物 SVR:伺服器 MD:移動裝置 DP:顯示裝置 IMG:溫度分佈圖 IMGe1,IMGe2,IMGe3:取像異常溫度分佈圖 IMGm1~IMGm30:參考溫度分佈圖 IMGn1~IMGn10:待測溫度分佈圖 Pt:門檻溫度分佈圖 P1,P2:待測溫度分佈圖 S:子集 P:數據點

為讓本揭露文件之上述和其他目的、特徵、優點與實施例能更明顯易懂，所附圖式之說明如下：第1圖為本揭露文件一實施例之過熱預測系統的示意圖；第2圖為本揭露文件一實施例之過熱預測方法的流程圖；第3a圖為本揭露文件一實施例之溫度分佈圖的示意圖；第3b圖為本揭露文件一實施例之取像異常溫度分佈圖的示意圖；第4圖為本揭露文件一實施例之熱影像擷取裝置在一段時間內拍攝參考溫度分佈圖以及待測溫度分佈圖的示意圖；第5圖為本揭露文件一實施例之門檻溫度分佈圖和待測溫度分佈圖的示意圖；第6圖為本揭露文件一實施例之參考溫度分佈圖和潛在異常溫度分佈圖進行聚類分析的示意圖；以及第7圖為本揭露文件另一實施例之過熱預測系統的示意圖。

國內寄存資訊(請依寄存機構、日期、號碼順序註記) 無國外寄存資訊(請依寄存國家、機構、日期、號碼順序註記) 無

100:過熱預測系統

110:熱影像擷取裝置

120:處理單元

130:輸出裝置

OBJ:待測物

SVR:伺服器

MD:移動裝置

DP:顯示裝置

Claims

一種過熱預測方法，其步驟包含：取得複數個參考溫度分佈圖以及複數個待測溫度分佈圖；以該些參考溫度分佈圖建立一統計模型，獲得一門檻溫度分佈圖；以該門檻溫度分佈圖過濾該些待測溫度分佈圖，篩選出複數個潛在異常溫度分佈圖；將該些參考溫度分佈圖以及該些潛在異常溫度分佈圖進行聚類分析，判斷該些潛在異常溫度分佈圖是否和該些參考溫度分佈圖屬於同一子集；當該些潛在異常溫度分佈圖和該些參考溫度分佈圖非屬同一子集時，將該些潛在異常溫度分佈圖標記為異常；以及根據標記為異常的該些潛在異常溫度分佈圖產生一過熱警示訊息。
如請求項1所述之過熱預測方法，其進一步包含以下步驟：根據該些參考溫度分佈圖各自的像素百分比分布，判斷該些參考溫度分佈圖各自是否存在取像異常，剔除經判斷為取像異常的參考溫度分佈圖；以及根據該些待測溫度分佈圖各自的像素百分比分布，判斷該些待測溫度分佈圖各自是否存在取像異常，剔除經判斷為取像異常的待測溫度分佈圖。
如請求項1所述之過熱預測方法，其進一步包含以下步驟：將該過熱警示訊息傳送至一行動裝置，或將該過熱警示訊息顯示於一顯示裝置。
如請求項3所述之過熱預測方法，其中該些待測溫度分佈圖是由一熱影像擷取裝置拍攝，該熱影像擷取裝置通訊連接一處理單元，並包含一移位偵測單元，當該熱影像擷取裝置移位時，該移位偵測單元用以產生一移位訊號，該過熱預測方法進一步包含以下步驟：由該處理單元接收該移位訊號；當接收到該移位訊號時，該處理單元對應該移位訊號傳送一移位警示訊息至一行動裝置或將該移位警示訊息顯示於一顯示裝置。
如請求項1所述之過熱預測方法，其中該門檻溫度分佈圖中包含對應每一像素點之複數個門檻溫度，其係根據該統計模型中四分位數所計算出之一閥值，並且篩選出該些潛在異常溫度分佈圖之步驟進一步包含：比較每一該些待測溫度分佈圖中每一像素點之溫度資訊是否超過該些門檻溫度中相對應的一門檻溫度，若該些待測溫度分佈圖其中之一溫度資訊超過該門檻溫度之該像素點數量大於一門檻，則標記其為該些潛在異常溫度分佈圖。
一種過熱預測系統，其包含：一熱影像擷取裝置，其被配置為對一待測物拍攝以取得複數個溫度分佈圖；以及一處理單元，通訊連接該熱影像擷取裝置，其中該處理單元被配置為：自該熱影像擷取裝置取得複數個參考溫度分佈圖以及複數個待測溫度分佈圖；以該些參考溫度分佈圖建立一統計模型，獲得一門檻溫度分佈圖；以該門檻溫度分佈圖過濾該些待測溫度分佈圖，篩選出至少一潛在異常溫度分佈圖；若該些待測溫度分佈圖皆被標記為潛在異常溫度分佈圖，則將該些參考溫度分佈圖以及該些潛在異常溫度分佈圖進行聚類分析，判斷該些潛在異常溫度分佈圖是否和該些參考溫度分佈圖屬於同一子集；當該些潛在異常溫度分佈圖和該些參考溫度分佈圖非屬於同一子集時，將該些潛在異常溫度分佈圖標記為異常；以及產生一過熱警示訊息。
如請求項6所述之過熱預測系統，其中該處理單元進一步被配置為：根據該些參考溫度分佈圖各自的像素百分比分布，判斷該些參考溫度分佈圖各自是否存在取像異常，剔除經判斷為取像異常的參考溫度分佈圖；以及根據該些待測溫度分佈圖各自的像素百分比分布，判斷該些待測溫度分佈圖各自是否存在取像異常，剔除經判斷為取像異常的待測溫度分佈圖。
如請求項6所述之過熱預測系統，其中該處理單元進一步被配置為：將該過熱警示訊息傳送至一行動裝置，或將該過熱警示訊息顯示於一顯示裝置。
如請求項8所述之過熱預測系統，其中該熱影像擷取裝置進一步包含一移位偵測單元，當該熱影像擷取裝置移位時，該移位偵測單元用以產生一移位訊號，其中該過熱預測系統包含以下技術特徵：由該處理單元接收該移位訊號；當接收到該移位訊號時，該處理單元對應該移位訊號傳送一移位警示訊息至一行動裝置或將該移位警示訊息顯示於一顯示裝置。
如請求項6所述之過熱預測系統，其中該門檻溫度分佈圖中包含對應每一像素點之複數個門檻溫度，其係根據該統計模型中四分位數所計算出之一閥值，並且該處理單元進一步被配置為：比較每一該些待測溫度分佈圖中每一像素點溫度是否超過相對應的該門檻溫度，若該些待測溫度分佈圖其中之一超過該門檻溫度之像素點數量大於一門檻，則標記其為該潛在異常溫度分佈圖。
一種非暫態電腦可讀取儲存媒體，其具有儲存於其上的至少一指令，當一處理單元執行該些指令時，該些指令執行一過熱預測方法，該過熱預測方法包含以下步驟：取得複數個參考溫度分佈圖以及複數個待測溫度分佈圖；以該些參考溫度分佈圖建立一統計模型，獲得一門檻溫度分佈圖；以該門檻溫度分佈圖過濾該些待測溫度分佈圖，篩選出至少一潛在異常溫度分佈圖；若該些待測溫度分佈圖皆被標記為潛在異常溫度分佈圖，則將該些參考溫度分佈圖以及該些潛在異常溫度分佈圖進行聚類分析，判斷該些潛在異常溫度分佈圖是否和該些參考溫度分佈圖屬於同一子集；當該些潛在異常溫度分佈圖和該些參考溫度分佈圖非屬同一子集時，將該些潛在異常溫度分佈圖標記為異常；以及產生一過熱警示訊息。