(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210990276.3 (22)申请日 2022.08.18 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115063754 A (43)申请公布日 2022.09.16 (73)专利权人 中国工业互联网研究院 地址 100020 北京市朝阳区利泽西街6号院 2号楼 (72)发明人 马戈　王青春　黄启洋　罗盈盈　 叶鸿儒　 (74)专利代理 机构 深圳市恒程创新知识产权代 理有限公司 4 4542 专利代理师 李晶 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01)G06V 10/764(2022.01) G06Q 10/00(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 16/55(2019.01) 审查员 刘蕾 (54)发明名称 基于人工智能的设备监测方法、 装置、 设备 及存储介质 (57)摘要 本发明公开一种基于人工智能的设备监测 方法、 装置、 设备及存储介质。 本发明通过 获取待 监测用电设备的设备图像信息， 并采集待监测用 电设备的运行数据， 然后根据设备图像信息对运 行数据进行筛选， 获得目标运行数据， 再根据目 标运行数据对待监测用电设备进行异常监测。 本 发明通过 获取待监测用电设备的设备图像信息， 并采集待监测用电设备的运行数据， 并根据设备 图像信息对运行数据进行筛选， 相较于现有的直 接通过采集的运行数据判断用电设备是否异常， 本发明上述方式能够有效地对待监测用电设备 的运行数据进行筛选， 再根据目标运行数据对待 监测用电设备进行异常监测， 从而能够对用电设 备进行实时有效地监测， 及时避免用电设备由于 异常产生的损坏。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 115063754 B 2022.11.01 CN 115063754 B 1.一种基于人工智能的设备监测方法， 其特征在于， 所述基于人工智能的设备监测方 法包括以下步骤： 获取待监测用电设备的设备图像信息， 并采集所述待监测用电设备的运行 数据； 根据所述设备图像信息对所述 运行数据进行筛 选， 获得目标运行 数据； 根据所述目标运行 数据对所述待监测用电设备进行异常监测； 所述根据所述设备图像信息对所述运行数据进行筛选， 获得目标运行数据的步骤， 具 体包括： 获取待监测用电设备 所处的当前环境信息； 根据所述设备图像信息和所述当前环境信息确定所述待监测用电设备的初始状态信 息； 在所述初始状态信 息异常时， 根据 所述当前环境信 息和所述设备图像信 息对所述运行 数据进行筛 选， 获得目标运行 数据； 所述根据所述设备图像信息和所述当前环境信息确定所述待监测用电设备的初始状 态信息的步骤， 具体包括： 根据所述设备图像信 息确定所述待监测用电设备的环绕信 息， 并根据 所述环绕信 息确 定周围设施信息； 根据所述当前环境信息中的天气信息和温度信息确定设施条件； 在所述周围设施信 息不符合所述设施条件时， 判定所述待监测用电设备的初始状态信 息异常。 2.如权利要求1所述的基于人工智能的设备监测方法， 其特征在于， 所述在所述初始状 态信息异常时， 根据所述当前环境信息和所述设备图像信息对所述运行数据进行筛选， 获 得目标运行 数据的步骤， 具体包括： 在所述初始状态信息异常时， 对所述 运行数据进行 数据分类， 获得分类后的运行 数据； 根据所述当前环境信息和所述设备图像信息确定所述待监测用电设备对应的运行数 据阈值； 根据所述 运行数据阈值对所述分类后的运行 数据进行筛 选， 获得目标运行 数据。 3.如权利要求2所述的基于人工智能的设备监测方法， 其特征在于， 所述根据 所述当前 环境信息和所述设备图像信息确定所述待监测用电设备对应的运行数据阈值的步骤， 具体 包括： 在所述当前环境信 息为环境正常时， 根据 所述设备图像信 息确定周围相同类型的目标 用电设备； 获取所述目标用电设备与当前时刻 在同一历史时间段内的初始运行 数据； 根据所述初始运行 数据确定所述待监测用电设备对应的运行 数据阈值。 4.如权利要求3所述的基于人工智能的设备监测方法， 其特征在于， 所述根据 所述初始 运行数据确定所述待监测用电设备对应的运行 数据阈值的步骤， 具体包括： 将所述初始运行 数据进行异常值处 理， 获得处 理后的运行 数据； 将所述处理后的运行数据中的最大值和最小值作为所述待监测用电设备对应的初始 运行数据阈值； 对所述初始运行数据阈值按照预设调整规则进行调整， 获得所述待监测用电设备对应权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115063754 B 2的运行数据阈值。 5.如权利要求1~4中任一项所述的基于人工智能的设备监测方法， 其特征在于， 所述根 据所述目标运行 数据对所述待监测用电设备进行异常监测的步骤， 具体包括： 获取所述待监测用电设备对应的历史运行 数据； 从所述历史运行 数据中选取与所述目标运行 数据处于同一时间段的目标历史数据； 对所述目标历史数据和所述目标运行数据进行分类， 获得同一类别的目标历史数据和 目标运行 数据； 将所述同一类别的目标历史数据和目标运行数据进行对比， 并根据对比结果对所述待 监测用电设备进行异常监测。 6.一种基于人工智能的设备监测装置， 其特征在于， 所述基于人工智能的设备监测装 置包括： 数据获取模块， 用于获取待监测用电设备的设备图像信息， 并采集所述待监测用电设 备的运行 数据； 数据筛选模块， 用于根据所述设备图像信息对所述运行数据进行筛选， 获得目标运行 数据； 异常监测模块， 用于根据所述目标运行 数据对所述待监测用电设备进行异常监测； 所述数据筛选模块， 还用于获取待监测用电设备所处的当前环境信息； 根据所述设备 图像信息和所述当前环境信息确定所述待监测用电设备的初始状态信息； 在所述初始状态 信息异常时， 根据所述当前环境信息和所述设备图像信息对所述运行数据进行筛选， 获得 目标运行 数据； 所述数据筛选模块， 还用于根据所述设备图像信 息确定所述待监测用电设备的环绕信 息， 并根据所述环绕信息确定周围设施信息； 根据所述当前环境信息中的天气信息和温度 信息确定设施条件； 在所述周围设施信息不符合所述设施条件时， 判定所述待监测用电设 备的初始状态信息异常。 7.一种基于人工智能的设备监测设备， 其特征在于， 所述设备包括： 存储器、 处理器及 存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于人工智能的设备监测程序， 所述基于 人工智能的设备监测 程序配置为实现如权利要求1至5中任一项所述的基于人工智能的设 备监测方法的步骤。 8.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质上存储有基于人工智能的设备监测程序， 所述基于人工智能的设备监测程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的 基于人工智能的设备监测方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115063754 B 3