一种基于应用策略的告警联动系统及联动方法与流程

1.本发明涉及通信机房智能设备技术领域，具体为一种基于应用策略的告警联动系统及其联动方法。


背景技术：

2.当前大型机房中的告警系统主要基于纯动力环境监控传感设备，例如机房外墙采用红外入侵报警探测器监测是否有可疑人员入侵，它的缺点是：任何物体触碰传感器都能造成告警，对于每次告警都需要管理人员检查确认，不利于管理员远程智能管理的效率；目前大型机房的视频监控系统大部分都是基于深度学习的，受小目标、遮挡物、透视变换等问题的影响，单纯的深度学习检测算法对具体机房场景下的目标容易造成漏检、误检现象，从而导致告警误报问题；以上这些情况都会导致机房管理员处理告警任务效率不高，不能合理判断告警任务。


技术实现要素：

3.本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供一种基于应用策略的告警联动系统及其联动方法。这种方法能解决目前大型机房纯动环监测的盲目告警，无法智能监测以及针对机房场景常规深度学习算法识别不准确的问题，便于管理员对告警任务做出合理判断，有效提升了大型机房设施的智能化管理水平。
4.实现本发明目的的技术方案是：一种基于应用策略的告警联动系统，包括告警系统控制板，告警系统控制板上设有通过信号相互连接的视频采集模块、联动告警任务设置模块、信息处理模块、信息存储模块、可疑信息预测模块、应用策略选择模块、告警风险预警模块、告警策略推荐模块、告警回放模块和指令输出模块，告警系统控制板与机房电脑通过导线连接。
5.一种基于应用策略的告警联动方法，包括上述的基于应用策略的告警联动系统，所述方法包括如下步骤：1）告警联动设置：人工提前开启联动告警任务设置模块和视频采集模块，联动告警任务设置模块通过机房电脑设置联动告警任务启动需求以及候选的解决告警任务策略，视频采集模块通过摄像头采集监控区域实时视频信息；2）告警信息反馈：通过视频采集模块采集的信息和联动告警任务设置模块设置的信息通过信息处理模块将获得告警设置信息与监控区域进行联动匹配，通过信息存储模块存储在机房电脑中；3）视频可疑信息采集：（1）在机房设备触发告警情况后，根据信息存储模块中监控告警设备区域的视频进行时间区间截取；（2）通过可疑信息预测模块中的ai算法对告警视频段进行检测识别，初步对可疑信息进行判断，并根据策略选择模块中的选择处理方法；
（3）其中针对机房的ai方法包括：针对机房的分类模型：首先将采集到的图像信息送入yolov3目标检测网络进行初步检测，在实际机房场景中选取容易误检的样本作为负样本加入yolov3网络训练模型进行训练，以此来减少对目标的错误判断；（4）精确定位：由于yolov3模型的网络层数较少，不利于检测目标的精确定位，在yolov3初步检测后得到的特征级联一个轻量级小网络，加深网络层数，便于对检测目标边界框更好的回归，精确对机房环境中的目标定位；4）应用策略确认：（1）在选择策略后，通过告警风险预警模块根据告警的情况进行告警风险级别进行划分，不同级别的告警任务再由告警策略推荐模块推荐合适的解决告警办法；（2）告警回放模块获取告警任务的视频信息，并将其存储在信息存储模块中；5）告警联动执行：通过指令输出模块将告警策略推荐模块推荐的策略，以及告警回放模块将告警任务地点的监控视频反馈给系统管理员，输出指令执行告警联动。
6.步骤1）中所述的联动告警任务设置模块通过机房电脑设置的联动告警任务启动需求以及候选的解决告警任务策略数据和视频采集模块通过摄像头采集监控区域实时视频信息均保存中机房电脑中。
7.步骤2）中所述的信息处理模块中包括对机房电脑自身状态信息的监测记录。
8.步骤4）中所述的告警回放模块中包括告警的风险级别、设备自身数据以及告警任务前后时间区间的视频信息，并存储在机房电脑中。
9.步骤5）中所述的指令输出模块还能排除风险程度低的告警任务。
10.与现有技术相比，本技术方案所达到的有益效果是：本技术方案操作方便，通过预先自定义设置所需的联动条件，将机房设备的视频、温度、声音、等环境监控数据高度集成，在告警触发时，通过深度学习ai算法对告警处采集可疑信息，对视频图像进行识别，推荐给管理员处理告警任务的策略，解决了目前大型机房纯动环监测的盲目告警，无法智能监测以及针对机房场景常规深度学习算法识别不准确的问题，便于管理员对告警任务做出合理判断，有效提升了大型机房设施的智能化管理水平。
11.这种方法能解决目前大型机房纯动环监测的盲目告警，无法智能监测以及针对机房场景常规深度学习算法识别不准确的问题，便于管理员对告警任务做出合理判断，有效提升了大型机房设施的智能化管理水平。
附图说明
12.图1为实施例的整体架构示意图；图2为实施例中告警联动控制板的结构示意图；图3为实施例中系统流程图；图4为实施例中方法流程图。
13.图中，1.告警系统控制板 2.告警系统控制板 3.联动告警任务设置模块 4.信息处理模块 5.信息存储模块 6.可疑信息预测模块 7.应用策略选择模块 8.告警风险预警模块 9.告警策略推荐模块 10.告警回放模块 11.指令输出模块。
具体实施方式
14.下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细描述，但不是对本发明的限定。
15.实施例：参照图1-图3，一种基于应用策略的告警联动系统，包括告警系统控制板1，告警系统控制板1上设有通过信号相互连接的视频采集模块2、联动告警任务设置模块3、信息处理模块4、信息存储模块5、可疑信息预测模块6、应用策略选择模块7、告警风险预警模块8、告警策略推荐模块9、告警回放模块10和指令输出模块11，告警系统控制板1与机房电脑通过导线连接。
16.如图4所示，一种基于应用策略的告警联动方法，包括上述的基于应用策略的告警联动系统，所述方法包括如下步骤：1）告警联动设置：人工提前开启联动告警任务设置模块3和视频采集模块2，联动告警任务设置模块3通过机房电脑设置联动告警任务启动需求以及候选的解决告警任务策略，视频采集模块2通过摄像头采集监控区域实时视频信息；2）告警信息反馈：通过视频采集模块2采集的信息和联动告警任务设置模块3设置的信息通过信息处理模块4将获得告警设置信息与监控区域进行联动匹配，通过信息存储模块5存储在机房电脑中；3）视频可疑信息采集：（1）在机房设备触发告警情况后，根据信息存储模块5中监控告警设备区域的视频进行时间区间截取；（2）通过可疑信息预测模块6中的ai算法对告警视频段进行检测识别，初步对可疑信息进行判断，并根据策略选择模块7中的选择处理方法；（3）其中针对机房的ai方法包括：针对机房的分类模型：首先将采集到的图像信息送入yolov3目标检测网络进行初步检测，在实际机房场景中选取容易误检的样本作为负样本加入yolov3网络训练模型进行训练，以此来减少对目标的错误判断，该针对机房改进的yolov3模型预测后输出目标的坐标、置信度和类别信息，能获取机房环境中更多特殊的目标信息，有效降低误检率；（4）精确定位：由于yolov3模型的网络层数较少，不利于检测目标的精确定位，在yolov3初步检测后得到的特征级联一个轻量级小网络，加深网络层数，该小网络提升了检测目标的质量，特别是机房的某些小目标，虽然会降低一些检测速度，但并不影响实时检测效果，便于对检测目标边界框更好的回归，精确对机房环境中的目标定位；4）应用策略确认：（1）在选择策略后，通过告警风险预警模块8根据告警的情况进行告警风险级别进行划分，不同级别的告警任务再由告警策略推荐模块9推荐合适的解决告警办法；（2）告警回放模块10获取告警任务的视频信息，并将其存储在信息存储模块（5）中；5）告警联动执行：通过指令输出模块11将告警策略推荐模块9推荐的策略，以及告警回放模块10将告警任务地点的监控视频反馈给系统管理员，输出指令执行告警联动，视频监控反馈的内容包括机房内外的人员存在情况，机房内设备线路布置情况，例如在红外
入侵探测传感器触发告警时或者机房中设备线路故障时，管理人员能够通过告警回放识别入侵的是人或猫、鸟等物体，通过视频反馈发现是否为外部物理线路故障，便于做出合理判断。
17.步骤1）中所述的联动告警任务设置模块3通过机房电脑设置的联动告警任务启动需求以及候选的解决告警任务策略数据和视频采集模块2通过摄像头采集监控区域实时视频信息均保存中机房电脑中。
18.步骤2）中所述的信息处理模块4中包括对机房电脑自身状态信息的监测记录。
19.步骤4）中所述的告警回放模块10中包括告警的风险级别、设备自身数据以及告警任务前后时间区间的视频信息，并存储在机房电脑中。
20.步骤5）中所述的指令输出模块11还能排除风险程度低的告警任务。