摘要
本申请涉及通信机房管理柜领域,其具体地公开了一种基于通信机房的智能管理柜的管理系统及方法,其首先获取由摄像头采集的通信机房管理柜内部监控视频和由烟雾传感器采集的通信机房管理柜环境多个预定时间点的烟雾值,然后利用深度学习技术,对二者进行特征提取和关联分析,最后通过分类器以得到分类结果,以判断是否发出通信机房消防安全预警,进而减少人工监控的工作负担,从而提高系统的智能化水平和运营效率,提高了通信机房的整体安全性。
技术关键词
通信机房
管理柜
消防安全预警
烟雾传感器
监控感兴趣区域
管理系统
特征提取单元
关键帧
视频
三维卷积神经网络
视角
时序特征
感兴趣特征
管理方法
编码器
深度学习技术
分类器