[发明专利]监控设备故障识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及基架运维技术领域，公开了一种监控设备故障识别方法、装置、设备及存储介质。本方法包括：获取监控设备的IP地址和预置检测端口，并读取监控设备采集到的目标视频数据；通过监控设备的IP地址和预置检测端口对监控设备发起心跳检测，得到监控设备的心跳检测反馈结果；根据心跳检测反馈结果判断监控设备是否正常运行；若是，则通过预设筛选规则，从目标视频数据中筛选出目标帧图像，并根据预置图像特征提取模型，确定目标帧图像两两之间的相似度，以确定监控设备的摄像头是否发生故障。本方案可以对监测站的监控设备进行监控识别，为监测人员提供实时、准确的视频监控数据，解决了监控设备运行效率低的技术问题。

技术领域

本发明涉及基架运维技术领域，尤其涉及一种监控设备故障识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在工农业高速发展的当代社会中，用于生产生活的人类劳动与水资源密不可分。与此同时，不正当、不规范的污水排放逐步导致水体污染、水质恶化，尤其是高污染的工业废水，在没有通过严格的污水排放管控的情况下，其排放将对生态环境的安全造成严重威胁。

为实现对水体污染的管控和水资源保护，水质监测系统应运而生。水质监测是监视和测定水体中污染物的种类、各类污染物的浓度及变化趋势，评价水质状况的过程。目前，我国大部分水质监测站都配有视频监控等设备，但是由于河流周边环境复杂且湿度较大，电子监控设备故障较高，容易出现长时间卡死，掉线，甚至其他人为损坏等情况。为此，我们需要一套行之有效的方法来判断视频监控设备的运行状况，来保证整个水质自动监控系统的完整运行。

发明内容

本发明的主要目的是解决了监控设备运行效率低、时效性不强的技术问题，提高了水质监控的工作效率。

本发明第一方面提供了一种监控设备故障识别方法，包括：

获取所述监控设备的IP地址和预置检测端口，并读取所述监控设备采集到的目标视频数据；

通过所述监控设备的IP地址和预置检测端口对所述监控设备进行心跳检测，得到所述监控设备的心跳检测反馈结果，其中，所述心跳检测反馈结果包括所述监控设备的运行状态信息和故障码；

基于所述心跳检测反馈结果，判断所述监控设备是否正常运行；

若所述监控设备正常运行，则通过预设筛选规则，从所述目标视频数据中筛选出目标帧图像；

通过预置图像特征提取模型，确定所述目标帧图像两两之间的相似度，并基于所述目标帧图像两两之间的相似度，确定所述监控设备的摄像头是否发生故障。

可选地，在本发明第一方面的第一种实现方式中，在所述获取所述监控设备的IP地址和预置检测端口，并通过所述监控设备对目标区域进行拍摄，得到所述监控设备采集到的目标视频数据之前，还包括：

接收针对所述目标区域的拍摄指令；

基于所述拍摄指令对所述目标区域进行拍摄，得到所述目标区域的目标视频数据。

可选地，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述通过预设筛选规则，从所述目标视频数据中筛选出目标帧图像包括：

根据所述目标区域的历史视频数据获取所述目标区域的场景变化参数，其中，所述场景变化参数用于指示所述目标区域的稳定度；

根据所述目标区域的场景变化参数和预设时间间隔，从所述目标视频中选择图像，且每次一帧图像，将选择的图像作为所述目标帧图像。

可选地，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述通过预置图像特征提取模型，确定所述目标帧图像两两之间的相似度，并基于所述目标帧图像两两之间的相似度，确定所述监控设备的摄像头是否发生故障包括：

将所述目标帧图像输入预置图像特征提取模型，得到输出神经元作为特征的各层上所述目标帧图像的特征向量；