一种对视频流媒体设备状态预警的方法与流程

1.本发明涉及设备状态预警技术领域，尤其涉及一种对视频流媒体设备状态预警的方法。


背景技术：

2.随着网络摄像机的普及，结合智能ai算法在各行业的应用场景越来越广，包括安防管理、人员管理、运营分析等，所有数据来源于摄像机，摄像机正常运行尤为重要，准确判断设备自身掉线故障进行及时修复是关键。当前暂无技术可以非常准确的判断设备是因为自身故障而导致掉线，还是因断电断网等外在原因而导致临时设备掉线。
3.当前判断设备故障，是否需要维修，主要有两种方式：
4.第一种是人工反馈，使用者通过人工查看视频来判断设备是否损坏，该方式具有滞后性，且当设备数量达到成千上万台后，将耗费大量时间去人工排查；
5.第二种是设备硬件机能反馈出当前是否在线的，该方式可以克服反馈的滞后性，但结果失真，设备的掉线有多种原因，可能有设备故障、临时断网、临时断电、网络不稳定等多种情况存在。无法作为设备是否故障的判断依据。
6.当前判断设备是否故障时采取人工上门查看设备或查看视频是否在线的方式排查、设备本身在不工作时会触发掉线的反馈机制，但通过这种方式得到的结果，仅知道静态时间下哪个时刻该设备是否掉线，无法判断动态时间下该设备是否一直掉线，也就是说该方式无法得出设备是因，需要修复的故障导致的掉线情况，还是设备无故障但因外在原因导致的无需修复的掉线情况。
7.因此我们提出了一种对视频流媒体设备状态预警的方法，用来解决上述问题。


技术实现要素：

8.本发明的目的是为了解决现有技术中需要采取人工上门查看，降低了效率，仅知道静态时间下哪个时刻该设备是否掉线，无法判断动态时间下该设备是否一直掉线，无法得出设备掉线原因的缺点，而提出的一种对视频流媒体设备状态预警的方法。
9.本发明提出的一种对视频流媒体设备状态预警的方法，包括以下方法步骤：
10.s1：通过接口拉取、修改、设备在线状态并存储到数据库，并创建设备当前状态数据表和设备历史掉线记录数据表；
11.s2：设置固定频次访问，假设设置每日x次，x≥5，频次与时段可调节，数据库将存储每台设备每次的在线状态记录；
12.s3：对掉线的设备进行检测，找出掉线原因，将掉线原因分为内在因素和外在因素，内在因素分为：设备工作时间长、设备工作温度高；外在因素分为：工作人员疏忽、设备硬件故障；统计并存储到数据库；
13.s4：判断当前设备处于掉线状态，并且连续掉线y次，则判断该设备处于动态掉线状态，并且规避因某时段断电、断网或网络不稳定而导致的假性掉线，得到真实掉线设备清
单；
14.s5：通过邮件发送给指定人员进行设备维修；
15.s6：设备工作时对设备的工作时间和工作温度进行监控，并将不同的设备历史工作状态进行记录，记录工作时间上限和工作温度上限；
16.s7：根据设备工作状态进行工作时间和工作温度提前进行掉线预警并及时调控。
17.优选的，所述s1中，通过接口获取所用设备信息，并对该设备是否存在于本库进行判断，判断结果记录分为：本库新增或标记上线。
18.优选的，所述s1中，对本库中的设备是否通过接口获取进行判断，判断结果分为：此处为判断设备还在继续使用，下线：表示设备不再使用，上线：表示设备正在使用，若掉线表示设备不能正常使用，需要维修；在线，表示设备能够正常使用。
19.优选的，所述s1中，判断每台设备的在线状态，判断方式分为：默认device表中所有设备状态为在线，当接收到设备掉线数据时，在device表中修改该设备的状态为掉线，drop device表示增加一条设备掉线记录，保存到数据库，并创建设备当前状态数据表和设备历史掉线记录数据表。
20.优选的，所述s4中，设备工作时每天定时循环一次检查，调用数据库数据进行判断，对device表中的设备是否上线进行判断，判断结果为：删除或获得当前在使用的设备。
21.优选的，所述s4中，对device表中的设备是否掉线进行判断，判断结果为：删除或获得当前在使用的设备并且处于掉线状态。
22.优选的，所述s4中，对drop device表中的设备是否在选定时间掉线y次进行判断，y≥3，判断结果为：删除或将该设备保存到excel中，作为附件通过邮件的形式发送给指定工作人员。
23.优选的，所述s5中，将数据信息部署在服务器，可实现定时定点将需要维修的设备及时给到指定人员进行设备维修。
24.优选的，所述s6中，调取设备工作时间和工作温度与历史数据进行对比并进行判断。
25.优选的，所述s7中工作时间和工作温度达到预定值时，设备自动停止工作或降低工作效率。
26.本发明的有益效果是：
27.发明通过定时获取设备本身的在线状态来判断的设备的当前状态，可以及时知道当前异常的设备，解决信息滞后性的问题；其次通过设备的历史动态运行状态，判断当前异常设备是否因自身设备故障而异常，还是因暂时性客观因素导致的异常(比如临时断网、临时断电、网络不稳定、未在营业时间等多种情况)，极大的提高了对设备状态判断的准确性，并且可以降低人工成本，精准维护设备；
28.通过该掉线模型算法，可精准判断哪些设备因故障而掉线，并及时通知到负责的人员，对故障设备进行上门排查与修理；
29.与现有技术相比具有以下优点：
30.1.及时性，相较于人工核查，本发明可以在设备掉线后短时间内进行设备故障提醒，时间范围可调节；
31.2.降低成本，相较于人工核查，本发明可以避免人工资源的浪费，系统实时运行，
无需人力成本；
32.3.准确性，相较于设备直接反馈的当前状态方式，本发明更加准确真实的反馈设备是否故障的结果，准确剔除干扰项。
具体实施方式
33.下面结合具体实施例对本发明作进一步解说。
34.实施例一
35.参考图1，一种对视频流媒体设备状态预警的方法，包括以下方法步骤：
36.s1：通过接口拉取、修改、设备在线状态并存储到数据库，并创建设备当前状态数据表和设备历史掉线记录数据表；
37.s2：设置固定频次访问，假设设置每日x次，x≥5，频次与时段可调节，数据库将存储每台设备每次的在线状态记录；
38.s3：判断当前设备处于掉线状态，并且连续掉线y次，则判断该设备处于动态掉线状态，并且规避因某时段断电、断网或网络不稳定而导致的假性掉线，得到真实掉线设备清单；
39.s4：通过邮件发送给指定人员进行设备维修。
40.在具体实施场景中，s1中，通过接口获取所用设备信息，并对该设备是否存在于本库进行判断，判断结果记录分为：本库新增或标记上线。
41.在具体实施场景中，s1中，对本库中的设备是否通过接口获取进行判断，判断结果分为：此处为判断设备还在继续使用，下线：表示设备不再使用，上线：表示设备正在使用，若掉线表示设备不能正常使用，需要维修；在线，表示设备能够正常使用。
42.在具体实施场景中，s1中，判断每台设备的在线状态，判断方式分为：默认device表中所有设备状态为在线，当接收到设备掉线数据时，在device表中修改该设备的状态为掉线，drop device表示增加一条设备掉线记录，保存到数据库，并创建设备当前状态数据表和设备历史掉线记录数据表。
43.在具体实施场景中，s3中，设备工作时每天定时循环一次检查，调用数据库数据进行判断，对device表中的设备是否上线进行判断，判断结果为：删除或获得当前在使用的设备。
44.在具体实施场景中，s3中，对device表中的设备是否掉线进行判断，判断结果为：删除或获得当前在使用的设备并且处于掉线状态。
45.在具体实施场景中，s3中，对drop device表中的设备是否在选定时间掉线y次进行判断，y≥3，判断结果为：删除或将该设备保存到excel中，作为附件通过邮件的形式发送给指定工作人员。
46.在具体实施场景中，s4中，将数据信息部署在服务器，可实现定时定点将需要维修的设备及时给到指定人员进行设备维修。
47.实施例二
48.参考图1
‑
2，一种对视频流媒体设备状态预警的方法，包括以下方法步骤：
49.s1：通过接口拉取、修改、设备在线状态并存储到数据库，并创建设备当前状态数据表和设备历史掉线记录数据表；
50.s2：设置固定频次访问，假设设置每日x次，x≥8、x≤12，访问间隔时间为1
‑
2h，频次与时段可调节，数据库将存储每台设备每次的在线状态记录；
51.s3：对掉线的设备进行检测，找出掉线原因，将掉线原因分为内在因素和外在因素，内在因素分为：设备工作时间长、设备工作温度高；外在因素分为：工作人员疏忽、设备硬件故障；统计并存储到数据库；
52.s4：判断当前设备处于掉线状态，并且连续掉线y次，则判断该设备处于动态掉线状态，并且规避因某时段断电、断网或网络不稳定而导致的假性掉线，得到真实掉线设备清单；
53.s5：通过邮件发送给指定人员进行设备维修；
54.s6：设备工作时对设备的工作时间和工作温度进行监控，并将不同的设备历史工作状态进行记录，记录工作时间上限和工作温度上限；
55.s7：根据设备工作状态进行工作时间和工作温度提前进行掉线预警并及时调控。
56.在具体实施场景中，s1中，通过接口获取所用设备信息，并对该设备是否存在于本库进行判断，判断结果记录分为：不存在于本库则判断为在本库新增或存在于本库则判断为标记上线。
57.在具体实施场景中，s1中，对本库中的设备是否通过接口获取进行判断，判断结果分为：不是通过接口获取的设备则判断标记下线或通过接口获取的设备则判断标记上线。
58.在具体实施场景中，s1中，判断每台设备的在线状态，判断方式分为：如果在线则在device表标记状态为在线，如果掉线则在device表修改状态为掉线，同时在drop device表示增加一条设备掉线记录，保存到数据库，并创建设备当前状态数据表和设备历史掉线记录数据表。
59.在具体实施场景中，s3中，将掉线内在因素和外在因素分开处理，将外在因素进行统计叠加次数，将掉线内在因素创建内在掉线数据表格。
60.在具体实施场景中，s4中，设备工作时每天定时循环一次检查，调用数据库数据进行判断，对device表中的设备是否上线进行判断，判断结果为：没有上线则删除或上线则获得当前在使用的设备。
61.在具体实施场景中，s4中，对device表中的设备是否掉线进行判断，判断结果为：没有掉线则删除或掉线则获得当前在使用的设备并且处于掉线状态。
62.在具体实施场景中，s4中，对drop device表中的设备是否在选定时间掉线y次进行判断，选定时间间隔为2
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3h，y≥5，判断结果为：没有掉线则删除或掉线则将该设备保存到excel中，作为附件通过邮件的形式发送给指定工作人员。
63.在具体实施场景中，s5中，将数据信息部署在服务器，可实现定时定点将需要维修的设备及时给到指定人员进行设备维修。
64.在具体实施场景中，s6中，调取设备工作时间和工作温度与历史数据进行对比并进行判断，s7中工作时间和工作温度达到预定值时，通过历史设备损坏时的使用时间跟温度，来预判当还在正常运行的设备达到这个预计值时，可能会损坏，进行提前预警，促使设备自动停止工作或降低工作效率，待设备工作温度下降或设备停止工作时间≥1h后，又或者设备降低工作效率时间≥2h后，设备再次进入正常工作状态，其设定的时间值可调整。
65.以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，
任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。