一种机房监控方法和设备专利
一种机房监控方法和设备
技术领域
本发明涉及机房领域，具体涉及一种机房监控方法和设备。
背景技术
目前，随着社会经济的不断发展，机房越来越多，而机房内部通信设备价格昂贵，由此，机房的安稳运行十分重要，一旦机房出现事故，由于其内部的设备，将导致直接经济损失巨大。
而机房出现事故一般是火灾，这是因为机房中的电子设备密集排布，其中的管线等很多，且涉及到大量的用电，由此长期运行，导致的电子元件老化过热以及由此带来的击穿效应很容易引发火灾。
而机房一般设置在无人看守地方，以人工的方式来进行监控将无法及时有效的掌握实际的情况，容易延误机房的抢救时机。
由此，目前拯待一种更有效的机房监控方案。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种机房监控方法和设备，实现了机房的火灾以及盗窃等意外的自动化监控，且先基于温度传感组件与振动感应器进行感应，只有当基于此确定异常时，才启动摄像头进行监控，并结合摄像头得到的图像数据上传到云端服务器进行预警，即实现了对机房的自动化监控，同时还减少了数据量的传输以及降低了整个设备的功耗。
具体的，本发明提出了以下具体的实施例：
本发明实施例提出了一种机房监控方法，应用于包括温度传感组件，振动感应器，摄像头、处理器以及云端服务器的监控系统中，其中，各机房内均设置有温度传感组件，振动感应器，摄像头、处理器；处理器连接同一机房内的温度传感组件，振动感应器，摄像头；该方法包括：
针对各机房，通过所述机房内的处理器获取所在温度传感器与所在振动感应器定时上传的监控数据；
通过所述处理器判断所述监控数据是否符合预设的异常情况；
若判断结果为是，则启动所述摄像头，获取机房内的图像数据；
通过所述处理器比对所述图像数据与预设的正常图像数据的方式判断是否图像异常；
若判断结果为是，则综合所述图像数据与所述监控数据以及所述机房的位置信息生成报警数据，并将所述报警数据上传云端服务器；
所述云端服务器基于所述报警数据确定与所述机房相邻的其他机房，将所述机房与所述其他机房列为报警机房以执行预设的报警处理流程；所述云端服务器中存储有与各机房的位置信息。
在一个具体的实施例中，还包括；在将所述机房与所述其他机房列为报警机房以执行预设的报警处理流程的同时，生成用于监控所述报警处理流程的监控流程；
当所述监控流程符合预设条件时，生成警告信息。
在一个具体的实施例中，所述预设的正常图像数据是与获取所述图像数据的摄像头在人为确定正常的情况下对所述图像数据展示的区域进行拍摄得到的。
在一个具体的实施例中，该方法还包括：
若所述监控数据不符合预设的异常情况，则将所述监控数据与所述监控数据的获取时间进行关联后存储在所述处理器的数据库中。
在一个具体的实施例中，该方法还包括：
通过所述处理器将所述数据库中获取时间与当前的时间差超过预设值的监控数据进行删除。
在一个具体的实施例中，所述预设的异常情况中包括：温度异常值、振动异常值；
所述监控数据包括：温度值，振动值；
所述“通过所述处理器判断所述监控数据是否符合预设的异常情况”，包括：
通过所述处理器判断所述温度值是否超过所述温度异常值；或所述振动值是否超过所述振动异常值；
若判断结果为是，则确定所述监控数据符合预设的异常情况；
若判断结果均为否，则确定所述监控数据不符合预设的异常情况。
在一个具体的实施例中，所述温度异常值包括多个，各所述温度异常值的数值不同；所述振动异常值也包括多个，各所述振动异常值的数值不同；
所述“通过所述处理器判断所述监控数据是否符合预设的异常情况”，包括：
通过所述处理器判断所述温度值是否超过数值最大的所述温度异常值；或所述振动值是否超过数值最大的所述振动异常值；
若判断结果为是，则确定所述监控数据符合预设的异常情况；
若判断结果均为否，则确定所述监控数据不符合预设的异常情况。
在一个具体的实施例中,相邻不同数值的温度异常值形成不同的温度异常区间；相邻不同数值的振动异常值形成不同的振动异常区间；该方法还包括：
当确定所述监控数据不符合预设的异常情况时，判断所述温度值是否处于温度异常区间，或所述振动值是否处于振动异常区间；
若判断结果为是，则根据所述温度值所处的温度异常区间调整所述温度传感组件的检测频率；和/或
根据所述振动值所处的振动异常区间调整所述振动感应器的检测频率；其中，所述温度异常区间与所述振动异常区间两者对应的数值越高，检测频率越高。
本发明实施例还提出了一种机房监控设备，应用于包括温度传感组件，振动感应器，摄像头、处理器以及云端服务器的监控系统中，其中，各机房内均设置有温度传感组件，振动感应器，摄像头、处理器；处理器连接同一机房内的温度传感组件，振动感应器，摄像头；该设备包括：
获取模块，用于针对各机房，通过所述机房内的处理器获取所在温度传感器与所在振动感应器定时上传的监控数据；
判断模块，用于通过所述处理器判断所述监控数据是否符合预设的异常情况；
启动模块，用于当判断结果为是时，启动所述摄像头，获取机房内的图像数据；
图像判断模块，用于通过所述处理器比对所述图像数据与预设的正常图像数据的方式判断是否图像异常；
上传模块，用于当判断结果为是时，综合所述图像数据与所述监控数据以及所述机房的位置信息生成报警数据，并将所述报警数据上传云端服务器；
报警模块，用于通过所述云端服务器基于所述报警数据确定与所述机房相邻的其他机房，将所述机房与所述其他机房列为报警机房以执行预设的报警处理流程；所述云端服务器中存储有与各机房的位置信息。
在一个具体的实施例中，还包括：
监控模块，用于在将所述机房与所述其他机房列为报警机房以执行预设的报警处理流程的同时，生成用于监控所述报警处理流程的监控流程；
当所述监控流程符合预设条件时，生成警告信息。
以此、本发明实施例提出了一种机房监控方法和设备，应用于包括温度传感组件，振动感应器，摄像头、处理器以及云端服务器的监控系统中，其中，各机房内均设置有温度传感组件，振动感应器，摄像头、处理器；处理器连接同一机房内的温度传感组件，振动感应器，摄像头；该方法包括：针对各机房，通过所述机房内的处理器获取所在温度传感器与所在振动感应器定时上传的监控数据；通过所述处理器判断所述监控数据是否符合预设的异常情况；若判断结果为是，则启动所述摄像头，获取机房内的图像数据；通过所述处理器比对所述图像数据与预设的正常图像数据的方式判断是否图像异常；若判断结果为是，则综合所述图像数据与所述监控数据以及所述机房的位置信息生成报警数据，并将所述报警数据上传云端服务器；所述云端服务器基于所述报警数据确定与所述机房相邻的其他机房，将所述机房与所述其他机房列为报警机房以执行预设的报警处理流程；所述云端服务器中存储有与各机房的位置信息。实现了机房的火灾以及盗窃等意外的自动化监控，且先基于温度传感组件与振动感应器进行感应，只有当基于此确定异常时，才启动摄像头进行监控，并结合摄像头得到的图像数据上传到云端服务器进行预警，即实现了对机房的自动化监控，同时还减少了数据量的传输以及降低了整个设备的功耗，且进行报警时，处于防止扩散的需要，将相邻的其他机房也列入报警机房，尽可能避免了火灾等发生意外情况的扩散。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例提出的一种机房监控方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提出的一种机房监控方法所涉及到的监控系统的结构示意图；
图3为本发明实施例提出的一种机房监控设备的结构示意图；
图4为本发明实施例提出的一种机房监控设备的结构示意图。
具体实施方式
在下文中，将更全面地描述本公开的各种实施例。本公开可具有各种实施例，并且可在其中做出调整和改变。然而，应理解：不存在将本公开的各种实施例限于在此公开的特定实施例的意图，而是应将本公开理解为涵盖落入本公开的各种实施例的精神和范围内的所有调整、等同物和/或可选方案。
在本公开的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本公开的各种实施例。如在此所使用，单数形式意在也包括复数形式，除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本公开的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本公开的各种实施例中被清楚地限定。
实施例1
本发明实施例1公开了一种机房监控方法，应用于包括温度传感组件，振动感应器，摄像头、处理器以及云端服务器的监控系统中，其中，各机房内均设置有温度传感组件，振动感应器，摄像头、处理器；处理器连接同一机房内的温度传感组件，振动感应器，摄像头；该方法包括：
如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤101、针对各机房，通过所述机房内的处理器获取所在温度传感器与所在振动感应器定时上传的监控数据；
具体的温度传感器可以均分设置在机房内，也可以设置在重点区域，例如贵重设备的设置位置等，至于振动感应器则可以设置在例如机房门口等位置，以对盗窃行为等进行监控，同时也可以设置在机房内的设备区域，以此还可以监控设备所在位置的稳定性。
步骤102、通过所述处理器判断所述监控数据是否符合预设的异常情况；
步骤103、若判断结果为是，则启动所述摄像头，获取机房内的图像数据；
步骤104、通过所述处理器比对所述图像数据与预设的正常图像数据的方式判断是否图像异常；
具体的，所述预设的正常图像数据是与获取所述图像数据的摄像头在人为确定正常的情况下对所述图像数据展示的区域进行拍摄得到的。
具体的，例如机房的正面，在有工作人员在且确定正常的时候，通过摄像头拍摄一张或多种图像，该图像即为预设的正常图像数据，其他的区域与之类似，而当前所获取到的图像数据，也是分区域的，例如以机房的正面为例，则通过图像识别，调用相同区域内的图像数据与预设的正常图像数据进行比较，若比较结果为差异大于预设值，例如出现烟雾，或者火苗等情况，则确定图像异常。
步骤105、若判断结果为是，则综合所述图像数据与所述监控数据以及所述机房的位置信息生成报警数据，并将所述报警数据上传云端服务器；
步骤106、所述云端服务器基于所述报警数据确定与所述机房相邻的其他机房，将所述机房与所述其他机房列为报警机房以执行预设的报警处理流程；所述云端服务器中存储有与各机房的位置信息。
具体的，考虑到火灾等是会扩散的，因此需要对其周边的其他机房也进行预警，以尽可能保护财产。
而除此以外，为了更好的对报警处理流程进行监控，该方法还包括；在将所述机房与所述其他机房列为报警机房以执行预设的报警处理流程的同时，生成用于监控所述报警处理流程的监控流程；
当所述监控流程符合预设条件时，生成警告信息。
具体的，除了对基于机房的报警进行处理以外，还对该处理流程进行监控，例如监控该报警处理流程的处理时间过长，或者长时间未处理，未分配处理人等等，可以进一步生成警告信息，从而提醒，避免由此导致的失误漏检。
具体的，如图2所示，为本方案所涉及到的监控系统的结构示意图，在初始状态下，摄像头是处于休眠状态的，本方案中，实现了机房的火灾以及盗窃等意外的自动化监控，具体的方案是先基于温度传感组件与振动感应器进行感应，只有当基于这两个装置得到的数据确定异常时，才启动摄像头进行监控，并结合摄像头得到的图像数据上传到云端服务器进行预警，即实现了对机房的自动化监控，同时还减少了数据量的传输以及降低了整个设备的功耗。
不会将所有的数据都进行上传，也不会一开始就开启所有的功能模块进行工作，逐次展开，且只上传符合要求的数据，大大减少了数据量的传输，且利于整个监控系统的长久稳定的运行。
在一个具体的实施例中，该方法还包括：
若所述监控数据不符合预设的异常情况，则将所述监控数据与所述监控数据的获取时间进行关联后存储在所述处理器的数据库中。
具体的，若是确定监控数据不符合预设的异常情况，则将监控数据与获取时间进行管理后进行存储，以便后续需要的时候调用。
在一个具体的实施例中，为了减少数据的存储量，该方法还包括：
通过所述处理器将所述数据库中获取时间与当前的时间差超过预设值的监控数据进行删除。
具体的，例如可以将数据库中时间差超过1周的监控数据删除，以便能不断获取到新的数据，且保留有一定的数据追溯能力。
在一个具体的实施例中，所述预设的异常情况中包括：温度异常值、振动异常值；
所述监控数据包括：温度值，振动值；
所述“通过所述处理器判断所述监控数据是否符合预设的异常情况”，包括：
通过所述处理器判断所述温度值是否超过所述温度异常值；或所述振动值是否超过所述振动异常值；
若判断结果为是，则确定所述监控数据符合预设的异常情况；
若判断结果均为否，则确定所述监控数据不符合预设的异常情况。
具体的温度异常值例如可以设置为60℃，振动异常值例如可以设置为振动的最大角度变化为10度等。
具体的温度值与振动值的判断是分别独立进行的，只要有其中之一异常，则判断结果为异常。
在一个具体的实施例中，所述温度异常值包括多个，各所述温度异常值的数值不同；所述振动异常值也包括多个，各所述振动异常值的数值不同；
所述“通过所述处理器判断所述监控数据是否符合预设的异常情况”，包括：
通过所述处理器判断所述温度值是否超过数值最大的所述温度异常值；或所述振动值是否超过数值最大的所述振动异常值；
若判断结果为是，则确定所述监控数据符合预设的异常情况；
若判断结果均为否，则确定所述监控数据不符合预设的异常情况。
具体的可以设置多个温度异常值，同样的振动异常值也可以设置多个，只有当超过最大的温度异常值，或者最大的振动值时，才认为符合预设的异常情况，以此可以实现预报更精准
由此，在进一步的方案中,相邻不同数值的温度异常值形成不同的温度异常区间；相邻不同数值的振动异常值形成不同的振动异常区间；该方法还包括：
当确定所述监控数据不符合预设的异常情况时，判断所述温度值是否处于温度异常区间，或所述振动值是否处于振动异常区间；
若判断结果为是，则根据所述温度值所处的温度异常区间调整所述温度传感组件的检测频率；和/或
根据所述振动值所处的振动异常区间调整所述振动感应器的检测频率；其中，所述温度异常区间与所述振动异常区间两者对应的数值越高，检测频率越高。
具体的，以温度为例来进行说明，当未确定为异常时，温度越高，则检测的频率越高，依次若是后续温度达到异常时，可以尽快检测到，从而提升报警的及时性。
实施例2
本实施例2还公开了一种机房监控设备，应用于包括温度传感组件，振动感应器，摄像头、处理器以及云端服务器的监控系统中，其中，各机房内均设置有温度传感组件，振动感应器，摄像头、处理器；处理器连接同一机房内的温度传感组件，振动感应器，摄像头；如图3所示，该设备包括：
获取模块201，用于针对各机房，通过所述机房内的处理器获取所在温度传感器与所在振动感应器定时上传的监控数据；
判断模块202，用于通过所述处理器判断所述监控数据是否符合预设的异常情况；
启动模块203，用于当判断结果为是时，启动所述摄像头，获取机房内的图像数据；
图像判断模块204，用于通过所述处理器比对所述图像数据与预设的正常图像数据的方式判断是否图像异常；
上传模块205，用于当判断结果为是时，综合所述图像数据与所述监控数据以及所述机房的位置信息生成报警数据，并将所述报警数据上传云端服务器；
报警模块206，用于通过所述云端服务器基于所述报警数据确定与所述机房相邻的其他机房，将所述机房与所述其他机房列为报警机房以执行预设的报警处理流程；所述云端服务器中存储有与各机房的位置信息。
在一个具体的实施例中，如图4所示，还包括：
监控模块207，用于在将所述机房与所述其他机房列为报警机房以执行预设的报警处理流程的同时，生成用于监控所述报警处理流程的监控流程；
当所述监控流程符合预设条件时，生成警告信息。
在一个具体的实施例中，所述预设的正常图像数据是与获取所述图像数据的摄像头在人为确定正常的情况下对所述图像数据展示的区域进行拍摄得到的。
在一个具体的实施例中，该设备还包括：
存储模块，用于当所述监控数据不符合预设的异常情况时，将所述监控数据与所述监控数据的获取时间进行关联后存储在所述处理器的数据库中。
在一个具体的实施例中，该设备还包括：
删除模块，用于通过所述处理器将所述数据库中获取时间与当前的时间差超过预设值的监控数据进行删除。
在一个具体的实施例中，所述预设的异常情况中包括：温度异常值、振动异常值；
所述监控数据包括：温度值，振动值；
所述判断模块202，用于：
通过所述处理器判断所述温度值是否超过所述温度异常值；或所述振动值是否超过所述振动异常值；
若判断结果为是，则确定所述监控数据符合预设的异常情况；
若判断结果均为否，则确定所述监控数据不符合预设的异常情况。
在一个具体的实施例中，所述温度异常值包括多个，各所述温度异常值的数值不同；所述振动异常值也包括多个，各所述振动异常值的数值不同；
所述判断模块202，用于：
通过所述处理器判断所述温度值是否超过数值最大的所述温度异常值；或所述振动值是否超过数值最大的所述振动异常值；
若判断结果为是，则确定所述监控数据符合预设的异常情况；
若判断结果均为否，则确定所述监控数据不符合预设的异常情况。
在一个具体的实施例中,相邻不同数值的温度异常值形成不同的温度异常区间；相邻不同数值的振动异常值形成不同的振动异常区间；该设备还包括：
处理模块，用于：
当确定所述监控数据不符合预设的异常情况时，判断所述温度值是否处于温度异常区间，或所述振动值是否处于振动异常区间；
若判断结果为是，则根据所述温度值所处的温度异常区间调整所述温度传感组件的检测频率；和/或
根据所述振动值所处的振动异常区间调整所述振动感应器的检测频率；其中，所述温度异常区间与所述振动异常区间两者对应的数值越高，检测频率越高。
以此、，应用于包括温度传感组件，振动感应器，摄像头、处理器以及云端服务器的监控系统中，其中，各机房内均设置有温度传感组件，振动感应器，摄像头、处理器；处理器连接同一机房内的温度传感组件，振动感应器，摄像头；该方法包括：针对各机房，通过所述机房内的处理器获取所在温度传感器与所在振动感应器定时上传的监控数据；通过所述处理器判断所述监控数据是否符合预设的异常情况；若判断结果为是，则启动所述摄像头，获取机房内的图像数据；通过所述处理器比对所述图像数据与预设的正常图像数据的方式判断是否图像异常；若判断结果为是，则综合所述图像数据与所述监控数据以及所述机房的位置信息生成报警数据，并将所述报警数据上传云端服务器；所述云端服务器基于所述报警数据确定与所述机房相邻的其他机房，将所述机房与所述其他机房列为报警机房以执行预设的报警处理流程；所述云端服务器中存储有与各机房的位置信息。实现了机房的火灾以及盗窃等意外的自动化监控，且先基于温度传感组件与振动感应器进行感应，只有当基于此确定异常时，才启动摄像头进行监控，并结合摄像头得到的图像数据上传到云端服务器进行预警，即实现了对机房的自动化监控，同时还减少了数据量的传输以及降低了整个设备的功耗，且进行报警时，处于防止扩散的需要，将相邻的其他机房也列入报警机房，尽可能避免了火灾等发生意外情况的扩散。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
上述本发明序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施场景，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。