摘要
本发明公开了一种服务器机房安全监测系统及方法,涉及安全监测技术领域,包括利用传感器收集服务器机房内的环境数据和电力参数数据并进行预处理;基于多模态融合神经网络构建深度学习模型并对环境数据和电力参数数据进行联合学习和分析;根据异常情况和环境数据制定环境调节策略,并将生成的环境调节指令发送给相应的设备,设备执行调节操作并反馈运行状态信息给监测系统。本发明能够对机房的环境和电力状况进行全面、深入的监测,系统能够根据机房的实际需求,智能地调节环境参数,提高了环境控制的精度和效率,减少因人工调节可能带来的误差和滞后性,同时优化了机房的能源消耗,避免不必要的能源浪费,降低机房运营成本。
技术关键词
服务器机房
监测方法
监测系统
深度学习模型
融合神经网络
电力
空气质量调节设备
湿度调节设备
策略
多模态
温度调节设备
设备运行参数
数据收集模块
功率
深度学习算法
机器学习算法
指令
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