基于人工智能的设备监测方法、装置、设备及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115063754A(43)申请公布日2022.09.16(21)申请号202210990276.3G06F16/55(2019.01)(22)申请日2022.08.18(71)申请人中国工业互联网研究院地址100020北京市朝阳区利泽西街6号院2号楼(72)发明人马戈王青春黄启洋罗盈盈叶鸿儒(74)专利代理机构深圳市恒程创新知识产权代理有限公司44542专利代理师李晶(51)Int.Cl.G06V20/52(2022.01)G06V10/764(2022.01)G06Q10/00(2012.01)G06Q50/06(2012.01)权利要求书2页说明书9页附图4页(54)发明名称基于人工智能的设备监测方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本发明公开一种基于人工智能的设备监测方法、装置、设备及存储介质。本发明通过获取待监测用电设备的设备图像信息，并采集待监测用电设备的运行数据，然后根据设备图像信息对运行数据进行筛选，获得目标运行数据，再根据目标运行数据对待监测用电设备进行异常监测。本发明通过获取待监测用电设备的设备图像信息，并采集待监测用电设备的运行数据，并根据设备图像信息对运行数据进行筛选，相较于现有的直接通过采集的运行数据判断用电设备是否异常，本发明上述方式能够有效地对待监测用电设备的运行数据进行筛选，再根据目标运行数据对待监测用电设备进行异常监测，从而能够对用电设备进行实时有效地监测，及时避免用电设备由于异常产生的损坏。CN115063754ACN115063754A权利要求书1/2页1.一种基于人工智能的设备监测方法，其特征在于，所述基于人工智能的设备监测方法包括以下步骤：获取待监测用电设备的设备图像信息，并采集所述待监测用电设备的运行数据；根据所述设备图像信息对所述运行数据进行筛选，获得目标运行数据；根据所述目标运行数据对所述待监测用电设备进行异常监测。2.如权利要求1所述的基于人工智能的设备监测方法，其特征在于，所述根据所述设备图像信息对所述运行数据进行筛选，获得目标运行数据的步骤，具体包括：获取待监测用电设备所处的当前环境信息；根据所述设备图像信息和所述当前环境信息确定所述待监测用电设备的初始状态信息；在所述初始状态信息异常时，根据所述当前环境信息和所述设备图像信息对所述运行数据进行筛选，获得目标运行数据。3.如权利要求2所述的基于人工智能的设备监测方法，其特征在于，所述根据所述设备图像信息和所述当前环境信息确定所述待监测用电设备的初始状态信息的步骤，具体包括：根据所述设备图像信息确定所述待监测用电设备的环绕信息，并根据所述环绕信息确定周围设施信息；根据所述当前环境信息中的天气信息和温度信息确定设施条件；在所述周围设施信息不符合所述设施条件时，判定所述待监测用电设备的初始状态信息异常。4.如权利要求3所述的基于人工智能的设备监测方法，其特征在于，所述在所述初始状态信息异常时，根据所述当前环境信息和所述设备图像信息对所述运行数据进行筛选，获得目标运行数据的步骤，具体包括：在所述初始状态信息异常时，对所述运行数据进行数据分类，获得分类后的运行数据；根据所述当前环境信息和所述设备图像信息确定所述待监测用电设备对应的运行数据阈值；根据所述运行数据阈值对所述分类后的运行数据进行筛选，获得目标运行数据。5.如权利要求4所述的基于人工智能的设备监测方法，其特征在于，所述根据所述当前环境信息和所述设备图像信息确定所述待监测用电设备对应的运行数据阈值的步骤，具体包括：在所述当前环境信息为环境正常时，根据所述设备图像信息确定周围相同类型的目标用电设备；获取所述目标用电设备与当前时刻在同一历史时间段内的初始运行数据；根据所述初始运行数据确定所述待监测用电设备对应的运行数据阈值。6.如权利要求5所述的基于人工智能的设备监测方法，其特征在于，所述根据所述初始运行数据确定所述待监测用电设备对应的运行数据阈值的步骤，具体包括：将所述初始运行数据进行异常值处理，获得处理后的运行数据；将所述处理后的运行数据中的最大值和最小值作为所述待监测用电设备对应的初始运行数据阈值；2CN115063754A权利要求书2/2页对所述初始运行数据阈值按照预设调整规则进行调整，获得所述待监测用电设备对应的运行数据阈值。7.如权利要求1~6中任一项所述的基于人工智能的设备监测方法，其特征在于，所述根据所述目标运行数据对所述待监测用电设备进行异常监测的步骤，具体包括：获取所述待监测用电设备对应的历史运行数据；从所述历史运行数据中选取与所述目标运行数据处于同一时间段的目标历史数据；对所述目标历史数据和所述目标运行数据进行分类，获得同一类别的目标历史数据和目标运行数据；将所述同一类别的目标历史数据和目标运行数