基于DBN图像识别的机房巡检系统设计研究

作者：刘明峰; 刘孙俊; 郭顺森; 李祥新; 吴珺

来源：测控技术, 2018, 37(11): 45-49.

DOI：10.19708/j.ckjs.2018.11.010

• 机房巡检系统
• 服务器信号灯识别
• RGB极大比值
• 无监督训练
• 深度置信网络

针对电力系统信息化问题提出了一套智能化机房巡检系统,硬件结构包括轨道车装置、云台及工业相机等,软件系统基于Windows平台进行开发,采用B/S三层架构。鉴于服务器信号灯本身较小并发光,且在一幅图像中往往分布有多个多种状态的信号灯等问题,给出了一种新的更加有效的信号灯图像特征——RGB极大比值(RGBMR)的提取算法。运用深度置信网络(DBN)对信号灯图像进行评估识别,RGBMR特征数据的一部分用于DBN模型的训练,另一部分则用于测试。大量的实验分析,以及与图像HSV空间特征和BPNN网络识别效果的对比研究证明,所提算法能更准确地识别信号灯状态图像,该系统能有效地应用于机房巡检中。

• 单位
  成都信息工程大学