本發(fā)明涉及人工智能，具體地涉及一種指示器監(jiān)控方法、一種指示器監(jiān)控裝置、一種電子設備、一種機器可讀存儲介質和一種計算機程序產(chǎn)品。

背景技術：

1、當今，電廠作為能源供應的重要基礎設施，其運行狀態(tài)的監(jiān)測和控制對于保障電力供應的穩(wěn)定性和安全性至關重要。而電廠內部各機器的指示器可以直觀的展現(xiàn)機器的整體運行狀態(tài)，技術人員可利用指示器對機器進行監(jiān)控，以便進行作業(yè)與排查。

2、現(xiàn)有對電廠機器的排查還是需要人工排查。而人工排查就是對于機器指示器進行肉眼識別與經(jīng)驗判斷，對于電廠的作業(yè)來說增加了人工成本與工作負擔，且人工排查還需進行記錄。當問題發(fā)生時，調用記錄需要時間檢索，技術人員還需對問題進行分析與分類，有些問題屬于日常性問題，有標準的識別程序和解決方案，對比電廠的其他重要作業(yè)等于浪費人工資源，而技術人員對于經(jīng)驗依賴性更強，面對標準的識別程序可能會做出錯誤的解決方案。即現(xiàn)有對電廠機器的人工排查會存在工作量大，效率低下以及出現(xiàn)人為錯誤較多的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實施例的目的是提供一種指示器監(jiān)控方法、裝置和電子設備，用以解決現(xiàn)有對電廠機器的人工排查會存在工作量大，效率低下以及出現(xiàn)人為錯誤較多的缺陷。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實施例提供一種指示器監(jiān)控方法，包括：

3、采集指示器圖片；

4、將所述指示器圖片輸入至指示器識別模型，得到所述指示器識別模型輸出的指示器數(shù)據(jù)；所述指示器識別模型是基于多個樣本指示器圖片以及每個所述樣本指示器圖片的指示器標簽訓練得到的；

5、將所述指示器數(shù)據(jù)輸入至問題識別模型，得到所述問題識別模型輸出的所述指示器數(shù)據(jù)的問題數(shù)據(jù)；所述問題識別模型是基于多個樣本指示器數(shù)據(jù)以及每個所述樣本指示器數(shù)據(jù)的問題標簽訓練得到的；

6、基于所述問題數(shù)據(jù)和所述指示器數(shù)據(jù)，與預置方案表進行比對，確定解決方案；所述預置方案表包括不同的數(shù)據(jù)對，以及每種數(shù)據(jù)對的解決方案，所述數(shù)據(jù)對包括問題數(shù)據(jù)以及指示器數(shù)據(jù)。

7、可選的，所述問題數(shù)據(jù)包括問題評級，所述問題評級用于描述所述指示器圖片出現(xiàn)問題的嚴重程度；

8、所述基于所述問題數(shù)據(jù)和所述指示器數(shù)據(jù)，與所述預置方案表進行比對，確定解決方案之前，還包括：

9、基于所述問題評級確定所述問題數(shù)據(jù)和所述指示器數(shù)據(jù)，與所述預置方案表進行比對的順序。

10、可選的，所述基于所述問題評級確定所述問題數(shù)據(jù)和所述指示器數(shù)據(jù)，與所述預置方案表進行比對的順序，包括：

11、在所述問題評級表征未出現(xiàn)問題的情況下，將所述問題數(shù)據(jù)和所述指示器數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫，并不與所述預置方案表比對；

12、在所述問題評級存在第一評級和第二評級的情況下，分別將所述第一評級對應的問題數(shù)據(jù)和所述指示器數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫，以及將所述第二評級對應的問題數(shù)據(jù)和所述指示器數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫；設置所述第二評級對應的問題數(shù)據(jù)和所述指示器數(shù)據(jù)與所述預置方案表進行比對的順序，優(yōu)先于所述第一評級對應的問題數(shù)據(jù)和所述指示器數(shù)據(jù)與所述預置方案表進行比對的順序；其中，所述第二評級的問題嚴重程度大于第一評級的問題嚴重程度。

13、可選的，所述基于所述問題數(shù)據(jù)和所述指示器數(shù)據(jù)，與所述預置方案表進行比對，確定解決方案之后，還包括：

14、基于所述解決方案的類型確定所述指示器圖片對應的機器的處理策略。

15、可選的，所述基于所述解決方案的類型確定所述指示器圖片對應的機器的處理策略，包括：

16、在所述解決方案表征無解決辦法的類型的情況下，發(fā)送所述問題數(shù)據(jù)和所述指示器數(shù)據(jù)至技術人員的終端，以使技術人員對所述問題數(shù)據(jù)和所述指示器數(shù)據(jù)進行解決方案的更新，以實現(xiàn)預置方案表的更新；

17、在所述解決方案表征機器調整參數(shù)的類型的情況下，基于所述機器調整參數(shù)生成參數(shù)調整指令，以及將所述參數(shù)調整指令發(fā)送至所述指示器圖片對應的機器，以使所述機器根據(jù)所述機器調整參數(shù)進行調整。

18、可選的，所述指示器識別模型是通過以下步驟訓練得到的：

19、重復執(zhí)行以下步驟直至達到預設條件:

20、將目標樣本指示器圖片輸入至所述指示器識別模型，得到所述指示器識別模型輸出的指示器識別結果；所述目標樣本指示器圖片為多個樣本指示器圖片中的任意一個樣本指示器圖片；

21、基于所述指示器識別結果和所述目標樣本指示器圖片的指示器標簽計算交叉熵損失函數(shù)；

22、基于所述交叉熵損失函數(shù)調整所述指示器識別模型的模型參數(shù)。

23、可選的，所述問題識別模型是通過以下步驟訓練得到的：

24、重復執(zhí)行以下步驟，直至所有樣本指示器數(shù)據(jù)的預測準確度之和達到預設條件:

25、將目標樣本指示器數(shù)據(jù)輸入至所述指示器識別模型，得到所述指示器識別模型輸出的問題識別結果；所述目標樣本指示器數(shù)據(jù)為多個樣本指示器數(shù)據(jù)中的任意一個樣本指示器數(shù)據(jù)；

26、基于所述問題識別結果和所述目標樣本指示器數(shù)據(jù)的問題標簽計算損失函數(shù)；

27、基于所述損失函數(shù)調整所述問題識別模型的模型參數(shù)。

28、可選的，所述采集指示器圖片之后，還包括：

29、對所述指示器圖片中的雜質點進行去除處理。

30、可選的，所述對所述指示器圖片中的雜質點進行去除處理，包括：

31、將指示器圖片從rgb色彩空間轉換到hsv色彩空間，以及提取轉換后的v通道值；

32、通過線性變換對所述v通道值進行增強，獲得第一處理圖片；

33、使用高斯濾波核對所述第一處理圖片作卷積平滑處理，得到第二處理圖片；

34、對所述第二處理圖片進行邊緣檢測，以提取所述第二處理圖片的邊緣檢測的結果中的輪廓線；

35、根據(jù)所述第二處理圖片的輪廓線，形成一個與指示器圖片大小相同的掩碼圖像；

36、基于所述掩碼圖像與所述指示器圖片進行點乘運算，以實現(xiàn)所述指示器圖片的雜質點的去除處理。

37、另一方面，本發(fā)明實施例還提供一種指示器監(jiān)控裝置，包括：

38、采集模塊，用于采集指示器圖片；

39、指示器識別模塊，用于將所述指示器圖片輸入至指示器識別模型，得到所述指示器識別模型輸出的指示器數(shù)據(jù)；所述指示器識別模型是基于多個樣本指示器圖片以及每個所述樣本指示器圖片的指示器標簽訓練得到的；

40、問題識別模塊，用于將所述指示器數(shù)據(jù)輸入至問題識別模型，得到所述問題識別模型輸出的所述指示器數(shù)據(jù)的問題數(shù)據(jù)；所述問題識別模型是基于多個樣本指示器數(shù)據(jù)以及每個所述樣本指示器數(shù)據(jù)的問題標簽訓練得到的；

41、方案輸出模塊，用于基于所述問題數(shù)據(jù)和所述指示器數(shù)據(jù)，與預置方案表進行比對，確定解決方案；所述預置方案表包括不同的數(shù)據(jù)對，以及每種數(shù)據(jù)對的解決方案，所述數(shù)據(jù)對包括問題數(shù)據(jù)以及指示器數(shù)據(jù)。

42、另一方面，本發(fā)明還提供一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)上述指示器監(jiān)控方法。

43、另一方面，本發(fā)明還提供一種機器可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述指示器監(jiān)控方法。

44、另一方面，本發(fā)明還提供一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述指示器監(jiān)控方法。

45、通過上述技術方案，本發(fā)明實施例通過使用指示器識別模型和問題識別模型分別進行指示器數(shù)據(jù)識別和問題識別，替代人工排查，有效減輕人工的工作量，提高排查效率；并且本發(fā)明實施例通過問題數(shù)據(jù)和指示器數(shù)據(jù)，與預置方案表進行比對，確定解決方案，實現(xiàn)有效減少人為錯誤。

46、本發(fā)明實施例的其它特征和優(yōu)點將在隨后的具體實施方式部分予以詳細說明。