[發明專利]攝像頭故障智能預測方法、裝置和攝像頭管理服務器

有效

• 申請號: 201810602690.6
• 申請日: 2018-06-12
• 公開（公告）號: CN108810526B
• 公開（公告）日: 2020-04-10
• 發明（設計）人: 姚佳
• 申請（專利權）人: 廣東惠禾科技發展有限公司
• 主分類號: H04N17/00
• 分類號: H04N17/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 鄧超

本發明提供一種攝像頭故障智能預測方法、裝置、攝像頭管理服務器和計算機存儲介質，該攝像頭故障智能預測方法包括：根據確定的多個故障的故障前攝像頭狀態序列信息以及相應故障前的歷史故障信息建立故障預測模型；在預測故障時，利用預測之前的攝像頭狀態序列信息、所述預測之前的歷史故障信息以及所述故障預測模型，預測是否會發生故障。本發明的攝像頭故障智能預測方法，根據歷史信息自主預測攝像頭的故障，從而使攝像頭維護人員可以提前準備好維護工作，及時維護故障攝像頭，減少故障帶來的安全隱患。

技術領域

本發明涉及安防技術領域，具體而言，涉及一種攝像頭故障智能預測方法、裝置、攝像頭管理服務器和計算機存儲介質。

背景技術

隨著安防技術的不斷發展以及普及，監控攝像頭已經遍布了城市的每一個角落。但是位于安防前端的監控攝像頭往往是整個視頻監控系統中最為薄弱的環節，攝像頭容易受天氣、環境的影響，一旦出現異常或故障，相關區域的安防監控就如虛設。

但是，目前并沒有任何對于攝像頭的故障進行預測的手段，只有當攝像頭發生故障后，維護人員才可知道故障的發生，從而進行攝像頭的維護。由于沒有故障預測的手段，維護人員只能在故障發生后才進行攝像頭維修準備以及維修，不能及時排除故障，致使攝像頭監控區域的安防存在隱患。

發明內容

鑒于上述問題，本發明提供了一種攝像頭故障智能預測方法、裝置、攝像頭管理服務器和計算機存儲介質，以根據歷史信息自主預測攝像頭的故障。

為了實現上述目的，本發明采用如下的技術方案：

一種攝像頭故障智能預測方法，包括：

根據確定的多個故障的故障前攝像頭狀態序列信息以及相應故障前的歷史故障信息建立故障預測模型；

在預測故障時，利用預測之前的攝像頭狀態序列信息、所述預測之前的歷史故障信息以及所述故障預測模型，預測是否會發生故障。

優選地，所述故障前攝像頭狀態序列信息為發生故障之前的第一預定時長的攝像頭狀態序列信息，所述故障前的歷史故障信息為發生故障之前的第一預定天數內的歷史故障信息。

優選地，所述預測之前的攝像頭狀態序列信息為進行預測之前的第二預定時長的攝像頭狀態序列信息，所述預測之前的歷史故障信息為進行預測之前的第二預定天數內的歷史故障信息。

優選地，所述第一預定時長等于所述第二預定時長，所述第一預定天數等于所述第二預定天數。

優選地，所述故障預測模型為LSTM模型。

優選地，所述的攝像頭故障智能預測方法，還包括：

在建立所述故障預測模型后，利用所述故障前攝像頭狀態序列信息和相應的所述故障前的歷史故障信息作為輸入，故障發生標志作為輸出對所述故障預測模型進行訓練，并且

利用未發生故障的隨機時刻前的攝像頭狀態序列信息和相應的所述隨機時刻前的歷史故障信息作為輸入，故障未發生標志作為輸出對所述故障預測模型進行訓練。

優選地，所述隨機時刻前的攝像頭狀態序列信息為未發生故障之前的第一預定時長的攝像頭狀態序列信息，所述隨機時刻前的歷史故障信息為未發生故障之前的第一預定天數內的歷史故障信息。

本發明還提供一種攝像頭故障智能預測裝置，包括：

模型建立模塊，用于根據確定的多個故障的故障前攝像頭狀態序列信息以及相應故障前的歷史故障信息建立故障預測模型；

故障預測模塊，用于在預測故障時，利用預測之前的攝像頭狀態序列信息、所述預測之前的歷史故障信息以及所述故障預測模型，預測是否會發生故障。