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文档简介
本申请提供一种数据中心机房设备指示灯目标检测算法模型基于增强历史图像数据集对改进后的RT_DETR算法模型进行训练得出;增强历史图像数据集包括不同大小的指示灯图像和2根据各设备指示灯的亮灯状态和故障感知信息数据库,确定设其中,所述小目标检测算法模型基于增强历史图像数据集对改进后的RT_DETR算法模其中,所述混合编码器基于HS_FAN构建;所述解码器基于其中,所述Local模块基于深度可分离卷积和挤压_激励块构所述GlobalLocal模块集成一个轻量级的注意机制,以增强模型所述AIFI_HiLo模块,将多头自注意力分成两组解耦所述实时图像信息的特征图中的所述通道关注模块对低层特征进行加权和过滤,并将加权后的低层特利用所述VOVGSCSP模块对特征融合基于多尺度可变形交叉注意机制,将三组解码器对象查询与混合3基于多个校验进程对各所述设备指示灯的亮灯状态和所述故障感知信息数据库进行根据所述设备故障原因和故障等级确定故障状态类型;其中,9.一种终端,包括存储器、处理器以及存储在所4[0001]本申请涉及机房管理技术领域,尤其涉及一种数据中心机房设备指示灯识别方[0005]本申请实施例提供了一种数据中心机房设备指示灯识别[0008]将所述实时图像信息输入至小目标检测算法模型,获取各设备指示灯的亮灯状[0010]其中,所述小目标检测算法模型基于增强历史图像数据集对改进后的RT_DETR算[0011]在一种可能的实现方式中,所述改进后的RT_DETR算法模型包括:改进后的5[0017]所述AIFI_HiLo模块,将多头自注意力分成两组解耦所述实时图像信息的特征图[0027]所述根据各设备指示灯的亮灯状态和故障感知信息数据[0029]基于多个校验进程对各所述设备指示灯的亮灯状态和所述故障感知信息数据库[0035]其中,所述小目标检测算法模型基于增强历史图像数据集对改进后的RT_DETR算上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述6法模型是通过基于增强历史图像数据集训练改进后的RT_DETR算法模型而得出的。该增强历史图像数据集涵盖了不同尺寸的指示灯图像以及部分被遮挡的指示灯图像。RT_DETR算7[0053]二是大多数目标检测算法在检测大目标时表现良好,但设备指示灯通常是小目RT_DETR(DETRsBeatYOLOsonReal_timeObjectDetection)算法相比其他DETR算法,8[0058]图1是本申请一实施例提供的数据中心机房设备指示灯识别方法的实现流程图,9房值班人员。小目标检测算法模型是通过基于增强历史图像数据集训练改进后的RT_DETR[0073]在一种可能的实现方式中,改进后的EfficientFormerV2包括:Local模块和[0078]AIFI_HiLo模块,将多头自注意力分成两组解耦实时图像信息的特征图中的高频捕捉图像特征之间的复杂关系。通过通道注意机制和GSConv模块构建跨尺度特征融合网[0084]图3为混合编码器(HS_FAN)网络架构图,混合编码器网络主要由尺度内特征交互两组来解耦特征图中的高频和低频信息。高频路径(Hi_Fi)通过局部窗口自注意力捕捉图用通道关注模块(CA)对底层特征进行加权和过滤,并将加权后的底层特征与高层特征融qqqq组预测结果与相应的groundtruthobjects(YK,GT)进行匹配,并在训练过程中计算每组[0100]EIOU损失函数分别对目标边界框和真实边界框的宽度和高度应用宽高比影响因[0103]为了解决小目标检测的挑战,如小目标尺寸、容易聚类和频繁遮挡,我们使用[0121]基于多个校验进程对各设备指示灯的亮灯状态和故障感知信息数据库进行对比[0128]在确定了设备故障原因之后,会根据故障原因和故障等级来确定故障状态类的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限[0132]图5是本申请一实施例提供的数据中心机房设备指示灯识别装置的结构示意图,[0135]设备运行状态确定模块503,用于根据各设备指示灯的亮灯状态和故障感知信息[0136]其中,小目标检测算法模型基于增强历史图像数据集对改进后的RT_DETR算法模房值班人员。小目标检测算法模型是通过基于增强历史图像数据集训练改进后的RT_DETR个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor,DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field_分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。进一步地,所述存储器61还可以既包括所述终端6的内部存储单元也包括外部存储设储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要
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