[發(fā)明專利]故障處理方法和裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010445184.8 | 申請日: | 2020-05-23 |
| 公開(公告)號: | CN111611991A | 公開(公告)日: | 2020-09-01 |
| 發(fā)明(設計)人: | 徐越寒;毛云;郭迎 | 申請(專利權)人: | 中南大學 |
| 主分類號: | G06K9/20 | 分類號: | G06K9/20;G06N3/08;G06T5/50;G01D21/02 |
| 代理公司: | 北京化育知識產(chǎn)權代理有限公司 11833 | 代理人: | 尹均利 |
| 地址: | 410008 湖南*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 故障 處理 方法 裝置 電子設備 計算機 可讀 存儲 介質(zhì) | ||
本申請?zhí)峁┮环N故障處理方法和裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質(zhì),應用于倉庫監(jiān)測系統(tǒng),所述方法包括:利用探測傳感模塊獲取倉庫內(nèi)的環(huán)境參數(shù),根據(jù)所述環(huán)境參數(shù)獲取環(huán)境預測信息;當所述環(huán)境預測信息不滿足預設條件時,在第一預設時間內(nèi)利用紅外線圖像采集裝置采集多個第一圖像;并利用毫米波圖像采集裝置采集多個第二圖像;將多個所述第一圖像和多個所述第二圖像進行圖像融合得到多個目標圖像,根據(jù)所述目標圖像獲取故障處理策略。本申請通過當環(huán)境預測信息不滿足預設條件時監(jiān)測第一預設時間段內(nèi)是否出現(xiàn)故障,根據(jù)出現(xiàn)的故障類型進行故障處理能夠提高處理效率,將故障扼殺在發(fā)生初期,防止造成嚴重事故,從而提升故障處理效率。
技術領域
本申請涉及環(huán)境檢測領域,特別是涉及一種故障處理方法和裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質(zhì)。
背景技術
近幾年來,大型集裝箱倉庫著火事件頻發(fā),由于運行環(huán)境較差,部分倉庫超容,存在通風不暢、空氣不流通,導致倉庫內(nèi)溫度較高;部分倉庫內(nèi)存易燃易爆物品,容易產(chǎn)生沼氣等有毒易燃氣體,易發(fā)生火災。
現(xiàn)有倉庫往往是檢測到故障后再進行處理,這種出現(xiàn)環(huán)境異常再處理的方法往往造成很多的財產(chǎn)損失和意外傷害。
發(fā)明內(nèi)容
本申請實施例提供一種故障處理方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質(zhì),可以降低環(huán)境異常造成事故的概率。
一種故障處理方法,應用于倉庫監(jiān)測系統(tǒng),所述倉庫監(jiān)測系統(tǒng)包括:紅外線圖像采集裝置和毫米波圖像采集裝置,所述方法包括:
利用探測傳感模塊獲取倉庫內(nèi)的環(huán)境參數(shù),根據(jù)所述環(huán)境參數(shù)獲取環(huán)境預測信息;
當所述環(huán)境預測信息不滿足預設條件時,在第一預設時間內(nèi)利用紅外線圖像采集裝置采集多個第一圖像;并利用毫米波圖像采集裝置采集多個第二圖像;
將多個所述第一圖像和多個所述第二圖像進行圖像融合得到多個目標圖像,根據(jù)所述目標圖像獲取故障處理策略。
在其中一個實施例中,所述探測傳感模塊至少包括:位置傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器和氣體傳感器,所述利用探測傳感模塊獲取倉庫內(nèi)的環(huán)境參數(shù),包括:
利用所述位置傳感器獲取所述定位參數(shù),利用所述溫度傳感器獲取所述空間溫度參數(shù),利用所述濕度傳感器獲取所述空間濕度參數(shù),利用所述氣體傳感器獲取所述有害氣體含量參數(shù)。
在其中一個實施例中,所述根據(jù)所述環(huán)境參數(shù)獲取環(huán)境預測信息,包括:
將所述環(huán)境參數(shù)輸入預測模型以獲取環(huán)境預測信息,所述預測模型為已訓練完成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型。
在其中一個實施例中,所述根據(jù)所述環(huán)境參數(shù)獲取環(huán)境預測信息之前,所述方法還包括:
獲取環(huán)境參數(shù)訓練集,所述環(huán)境參數(shù)訓練集包括多個攜帶記錄時刻信息的環(huán)境參數(shù);
構建所述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型,利用所述環(huán)境參數(shù)訓練集對所述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練獲取所述預測模型。
在其中一個實施例中,所述將所述第一圖像和所述第二圖像進行圖像融合得到多個目標圖像,包括:
將各個相同時刻的所述第一圖像和所述第二圖像進行圖像融合得到多個所述目標圖像。
在其中一個實施例中,所述根據(jù)所述目標圖像獲取故障處理策略,包括:
利用神經(jīng)網(wǎng)絡識別模型對所述目標圖像進行識別獲取故障類型;
根據(jù)所述故障類型獲取故障處理策略。
在其中一個實施例中,步驟根據(jù)所述故障類型獲取故障處理策略,包括:
當所述故障類型為輕度危險時,獲取的所述故障處理策略包括:在第二預設時間內(nèi)繼續(xù)采集所述第一圖像和所述第二圖像;
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