一种基于人脸识别的机房环境测控系统
【技术领域】
本发明涉及机房环境监测技术领域，具体涉及一种基于人脸识别的机房环境测控系统。
【背景技术】
随着国民经济的快速发展，我国对于电力的需求和依赖性也越来越大。同时，对机房的安全和稳定也提出了更高的要求。同时，近年来，电网的扩建和扩容使得机房的安防应用也逐渐受到重视，每年国家发展改革委都会报批一定数量的机房新建或扩建项目。与此同时，随着机房无人值守模式的推广，随之而来的也带来了众多监管方面的问题。
因此，电力部门需要一种能够实时监控并调节机房环境的监控系统，以降低或克服机房封闭环境对电气设备运行的不利影响，优化与监控封闭空间环境的环境品质，改善电气设备的运行条件，降低故障概率，提高供电可靠性。
【发明内容】
为解决前述问题，本发明提供了一种机房环境控制系统，实现对机房及其它行业类似封闭空间的环境品质改善、优化与监控及火灾、浸水等异常事件预警，同时实现环境状态的实时监测、远程感知。
为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于人脸识别的机房环境测控系统，用于控制机房环境调节系统对机房进行环境调节，机房环境调节系统包括人脸识别装置、环境参数采集装置、温湿度调节装置、空气净化装置、警报装置以及远程控制终端，机房环境控制系统包括人脸识别模块、环境参数采集控制模块、温湿度调节控制模块、空气净化控制模块、警报控制模块以及通信模块；
所述人脸识别模块控制所述人脸识别装置进行人脸识别，如果人脸识别成功，对所述机房环境测控系统授权，激活所述机房环境测控系统；
所述环境参数采集控制模块控制所述环境参数采集装置采集机房的实际环境参数；
所述机房环境控制系统设有标准环境参数，并根据实际环境参数，通过温湿度调节控制模块对温湿度调节装置的控制、空气净化控制模块对空气净化装置的控制以及通风控制模块对通风装置的控制联动进行，使机房的实际环境参数与标准环境参数相同或差值保持在预设范围内。
可选的，所述人脸识别模块的业务架构包括样本标注、模型训练和模型应用；样本标注包括样本标注工具的使用、人脸区域检测样本标注和人脸特征点标定样本标注；模型训练包括人脸区域检测模型训练、人脸区域检测模型评估，人脸特征点标定模型训练、人脸特征点标定模型评估，人脸比对模型训练和人脸比对模型评估；模型应用包括实时视频采集、实时图像抓拍、实时人脸检测、实时人脸特征点标定、实时人脸特征点对齐、实时人脸比对、实时眨眼识别、实时张嘴识别。
可选的，所述人脸识别模块的技术架构包括基础设施层、学习框架层、算法模型层和计算机视觉技术层；基础设施层包括CPU、GPU、云集算和大数据，GPU的开发框架是cuda；学习框架层包括计算机视觉相关的Opencv、Dlib、TensorFlow和Keras；算法模型层包括人脸区域检测算法模型，人脸特征点检测算法模型，人脸对齐算法模型、人脸验证算法模型和活体检测算法模型；计算机视觉技术层进行模型应用。
可选的，所述人脸识别模块的数据架构包括样本数据层、训练模型数据层和应用数据层；样本数据层为模型训练中模型的输入数据，包括人脸图像和标签数据；训练模型数据层包括人脸区域检测模型训练数据、人脸区域检测模型评估训练数据、人脸特征点标定模型训练数据、人脸特征点标定模型评估训练数据、人脸比对模型训练数据和人脸比对模型评估训练数据；应用数据层包括注册人脸资源库和注册人脸标签库。
可选的，所述实际环境参数包括机房实际环境温度，所述环境参数采集控制模块控制所述环境参数采集装置采集所述机房实际环境温度，所述标准环境参数包括标准环境温度，当变电站实际环境温度与标准环境温度之间的差值高于预设范围时，所述温湿度调节控制模块控制所述温湿度调节装置调节机房的温度。
可选的，所述温湿度调节装置包括风机，所述风机具有安装架，所述温湿度调节控制模块通过所述安装架调节所述风机的朝向，所述温湿度调节控制模块通过调节所述风机的转速和朝向调节机房的温度。
可选的，所述实际环境参数包括实际环境湿度，所述环境参数采集控制模块控制所述环境参数采集装置采集所述实际环境湿度，所述标准环境参数包括标准环境湿度，当实际环境湿度与标准环境湿度之间的差值高于预设范围时，所述温湿度调节控制模块控制所述温湿度调节装置对机房进行除湿，当实际环境湿度与标准环境湿度之间的差值低于预设范围时，所述温湿度调节控制模块控制所述温湿度调节装置对机房进行加湿。
可选的，所述实际环境参数包括实际SF6浓度、实际含氧量和实际烟雾浓度，所述环境参数采集控制模块控制所述环境参数采集装置采集所述实际SF6浓度、实际含氧量和实际烟雾浓度，所述标准环境参数包括标准SF6浓度、标准含氧量和标准烟雾浓度，当实际SF6浓度、实际含氧量、实际烟雾浓度与标准SF6浓度、标准含氧量、标准烟雾浓度之间的差值高于预设范围时，所述空气净化控制模块控制所述空气净化装置对机房进行过滤净化。
可选的，所述环境参数采集控制模块控制所述环境参数采集装置采集机房内的浸水水位，所述标准环境参数包括警戒水位和环境参数报警阈值，所述环境参数采集装置采集的浸水水位超过警戒水位，或所述环境参数采集装置采集的实际环境参数超过所述环境参数报警阈值，所述警报控制模块控制所述警报装置发出相应的警报信息。
可选的，所述远程控制终端通过通信模块对机房环境控制系统进行操作及控制，所述通信模块为以太网通信模块或蜂窝网络通信模块；所述机房环境控制系统还包括数据库，所述数据库存储标准环境参数、警戒水位、环境参数报警阈值以及环境参数采集装置采集的实际环境参数，数据库中的数据通过本地浏览、定时发送远程控制终端以及远程控制终端远程查询的方式输出。
本发明具有如下有益效果：
本申请所提供的技术方案，将先进的人脸识别技术应用于机房的环境监测，只有人脸识别成功才能激活并使用机房环境控制系统，保证了系统的安全性，并且可以广泛应用于电力系统设备紧凑型布置的户内或机房，以及其它行业类似封闭空间，如各种电压等级户外、户内、控制室、二次设备室、主变压器室、配电装置室、电容器室、电抗器室、站用变室等类似空间环境，包含新建、改建、扩建工程，应用范围广泛，实现了对环境的品质改善、优化与监控，及火灾、浸水等异常事件预警；同时还实现了环境状态的实时监测、远程感知，能有效降低或克服机房封闭环境对电气设备运行的不利影响，优化与监控封闭空间环境的环境品质，改善电气设备的运行条件，降低故障概率，提高了供电的可靠性。
本发明的这些特点和优点将会在下面的具体实施方式以及附图中进行详细的揭露。本发明最佳的实施方式或手段将结合附图来详尽表现，但并非是对本发明技术方案的限制。另外，在每个下文和附图中出现的这些特征、要素和组件是具有多个，并且为了表示方便而标记了不同的符号或数字，但均表示相同或相似构造或功能的部件。
【附图说明】
下面结合附图对本发明作进一步说明：
图1为本发明实施例的示意图；
图2为本发明实施例中人脸识别模块的业务构架示意图；
图3为本发明实施例中人脸识别模块的技术构架示意图；
图4为本发明实施例中人脸识别模块的数据构架示意图。
【具体实施方式】
下面结合本发明实施例的附图对本发明实施例的技术方案进行解释和说明，但下述实施例仅为本发明的优选实施例，并非全部。基于实施方式中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得其他实施例，都属于本发明的保护范围。
在本说明书中引用的“一个实施例”或“实例”或“例子”意指结合实施例本身描述的特定特征、结构或特性可被包括在本专利公开的至少一个实施例中。短语“在一个实施例中”在说明书中的各位置的出现不必都是指同一个实施例。
实施例一：
如图1所示，本实施例提供了一种机房环境控制系统1，电站环境控制系统1用于控制变电站环境调节系统2对变电站以及变电站的电缆沟进行环境调节，变电站环境调节系统2包括人脸识别装置24、环境参数采集装置21、温湿度调节装置22、空气净化装置23、警报装置25以及远程控制终端26，变电站环境控制系统1包括人脸识别模块14、环境参数采集控制模块11、温湿度调节控制模块12、空气净化控制模块13、警报控制模块15以及通信模块16；
人脸识别模块14控制人脸识别装置24进行人脸识别，如图2至图4所示，本实施例中，人脸识别模块14的业务架构包括样本标注、模型训练和模型应用；样本标注包括样本标注工具的使用、人脸区域检测样本标注和人脸特征点标定样本标注；模型训练包括人脸区域检测模型训练、人脸区域检测模型评估，人脸特征点标定模型训练、人脸特征点标定模型评估，人脸比对模型训练和人脸比对模型评估；模型应用包括实时视频采集、实时图像抓拍、实时人脸检测、实时人脸特征点标定、实时人脸特征点对齐、实时人脸比对、实时眨眼识别、实时张嘴识别；人脸识别模块14的技术架构包括基础设施层、学习框架层、算法模型层和计算机视觉技术层；基础设施层包括CPU、GPU、云集算和大数据，GPU的开发框架是cuda；学习框架层包括计算机视觉相关的Opencv、Dlib、TensorFlow和Keras，其中，Opencv为计算机视觉库，Dlib为机器学习或深度学习，Tensorflow和Keras为深度学习；算法模型层包括人脸区域检测算法模型(HOG/CNN)，人脸特征点检测算法模型(ResNet/CNN)，人脸对齐算法模型、人脸验证算法模型和活体检测算法模型；计算机视觉技术层进行模型应用；人脸识别模块14的数据架构包括样本数据层、训练模型数据层和应用数据层；样本数据层为模型训练中模型的输入数据，包括人脸图像和标签数据；训练模型数据层包括人脸区域检测模型训练数据、人脸区域检测模型评估训练数据、人脸特征点标定模型训练数据、人脸特征点标定模型评估训练数据、人脸比对模型训练数据和人脸比对模型评估训练数据；应用数据层包括注册人脸资源库和注册人脸标签库。
如果人脸识别成功，证明对机房环境测控系统进行操作的是已经授权的工作人员，因此，对机房环境测控系统授权，激活机房环境测控系统，使机房环境测控系统处于可以被操作被更改的状态，保证了系统的安全性，如果人脸识别失败，同样说明有未经授权人员在对机房环境测控系统进行非法操作，因此机房环境测控系统不被激活，无法被操作或修改，因此起到了良好的安全防范作用。
环境参数采集控制模块11控制环境参数采集装置21采集机房的实际环境参数；实际环境参数包括机房实际环境温度、实际环境湿度、实际SF6浓度、实际含氧量和实际烟雾浓度以及浸水水位；
机房环境控制系统1设有标准环境参数，标准环境参数包括标准环境温度、标准环境湿度、标准SF6浓度、标准含氧量和标准烟雾浓度、警戒水位以及环境参数报警阈值，同时，考虑到系统控制的超调量，还应设置实际环境参数与标准环境参数之间差值的预设范围，也就是说，当实际环境参数与标准环境参数之间的差值在预设范围内，即视为达到标准值。而标准环境参数以及预设范围的设置，则根据不同省区所执行的电力系统相关行业标准来进行，在此不做限定。
根据实际环境参数，通过温湿度调节控制模块12对温湿度调节装置22的控制、空气进化控制模块13对空气净化装置23的控制以及通风控制模块14对通风装置24的控制联动进行，具体包括以下几个方面：
环境参数采集控制模块11控制环境参数采集装置21采集机房实际环境温度，基于空气置换原理，当机房实际环境温度与标准环境温度之间的差值高于预设范围时，说明此时机房温度过高，存在过热燃烧的风险，因此，温湿度调节控制模块12通过调节风机的转速，进行可控弱气流对流散热，实时调节气流量及对流强度，使其与热源体发热量变化的动态特性相匹配，对环境杂乱气流进行有效组织和精确控制，最大限度地优化气流的对流形态和热交换的效率。通过自然对流与强制对流共同起作用的复合换热过程对电气设备等热源体进行散热降温。温湿度调节控制模块12还通过调节风机的朝向进行矢量送风，对气体的流向、流速、流量和流强进行控制，以形成环绕发热体自下而上规律的对流形态，充分利用由空气浮升力驱动的自然对流，充分利用由建筑物热场分布的温差产生的自然冷源，通过有效的气流组织和良好的对流形态使气流充分与发热体热表面接触进行热交换，使空气对流的冷却效果最大化，进而调节机房的温度。温湿度调节装置22包括风机，风机具有安装架，温湿度调节控制模块12通过安装架来调节风机的朝向。经过对风向和风速的调节，使机房实际环境温度与标准环境温度相同，或与标准环境温度之间的差值在预设范围内。本实施例所采用的温控方式，只需要在设备的有效高度空间内实现降温，所需制冷功率较小。且持续有新风进入，有利于保持空气品质。
环境参数采集控制模块11控制环境参数采集装置21采集实际环境湿度，当实际环境湿度与标准环境湿度之间的差值高于预设范围时，说明机房空气过于潮湿，存在凝露导致机房线路发生短路烧毁的风险，因此需要对机房进行除湿，由温湿度调节控制模块12控制温湿度调节装置22对机房进行除湿；而当实际环境湿度与标准环境湿度之间的差值低于预设范围时，说明机房空气过于干燥，结合前述温度控制部分，一旦温度升高，存在过热燃烧的风险，因此需要对机房进行加湿，由温湿度调节控制模块12控制温湿度调节装置22对机房进行加湿，最终使机房的实际环境湿度与标准环境湿度相同，或差值保持在预设范围内；
环境参数采集控制模块11控制环境参数采集装置21采集实际SF6浓度、实际含氧量和实际烟雾浓度，当实际SF6浓度与标准SF6浓度之间的差值高于预设范围，说明SF6气体超标，存在对机房的工作人员人身健康产生危害的风险；当实际含氧量与标准含氧量之间的差值高于预设范围，结合前述温湿度控制部分，说明过热燃烧的风险进一步升高；当实际烟雾浓度与标准烟雾浓度之间的差值高于预设范围，说明存在爆燃风险，因此，空气进化控制模块13控制空气净化装置23对机房进行过滤净化，以使实际SF6浓度与标准SF6浓度、实际含氧量与标准含氧量以及实际烟雾浓度与标准烟雾浓度相同，或差值在预设范围内；需要说明的是，当实际烟雾浓度过高时，说明出现火情，因此，需要驱动防火隔离阀窗迅速关闭，切断火情蔓延途径，满足有关消防规范和要求。
同时，由于空气净化的过滤体长时间使用后会形成堵塞，增加风阻，影响环境调节效率。因此，机房环境调节系统2包括过滤净化装置27，需要对过滤体的积灰情况进行自动检测，发现堵塞时给出告警信息，通知维护人员进行更换。
通过上述几个方面的调节，使机房的实际环境参数与标准环境参数相同或差值保持在预设范围内。
与此同时，环境参数采集控制模块11控制环境参数采集装置21采集机房内的浸水水位，环境参数采集装置21采集的浸水水位超过警戒水位，或环境参数采集装置21采集的实际环境参数与标准环境参数之间的差值超过环境参数报警阈值，警报控制模块15控制警报装置25发出相应的警报信息，通过远程控制终端26通知监控中心或相关工作人员。
机房环境控制系统1还包括数据库17，为便于查询历史数据，数据库17存储各时间段的标准环境参数、警戒水位、环境参数报警阈值以及环境参数采集装置21采集的实际环境参数。远程控制终端26通过通信模块16对机房环境控制系统1进行操作及控制，通信模块16为以太网通信模块16或蜂窝网络通信模块16，远程控制终端26可以是手机、笔记本电脑或平板电脑，在此不作限定。数据库17中的数据通过本地浏览、定时发送远程控制终端26以及远程控制终端26远程查询的方式输出，实现实时监测和远程感知。
本实施例所提供的技术方案，将先进的人脸识别技术应用于机房的环境监测，只有人脸识别成功才能激活并使用机房环境控制系统，保证了系统的安全性，并且可以广泛应用于电力系统设备紧凑型布置的户内或机房，以及其它行业类似封闭空间，如各种电压等级户外、户内、控制室、二次设备室、主变压器室、配电装置室、电容器室、电抗器室、站用变室等类似空间环境，包含新建、改建、扩建工程，应用范围广泛，实现了对环境的品质改善、优化与监控，及火灾、浸水等异常事件预警；同时还实现了环境状态的实时监测、远程感知，能有效降低或克服机房封闭环境对电气设备运行的不利影响，优化与监控封闭空间环境的环境品质，改善电气设备的运行条件，降低故障概率，提高了供电的可靠性。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于附图和上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。
