[0001] 本发明涉及智慧工厂技术领域，具体涉及一种物联网智慧工厂监控系统的调试方法。

[0002] 监控系统调试是确保系统正常运行的关键步骤。首先检查设备连接与通电状况，再对摄像头的图像质量、视野等进行调整。接着测试存储功能与数据传输的稳定性，同时验证报警机制是否灵敏。通过细致调试，保障监控系统发挥准确、高效的监控作用。

[0003] 申请号为201010136171.9的发明专利中公开了一种监控系统的调试方法，其特征在于，包括以下步骤：a.在监控现场设置一校验仪，所述校验仪连接在需要调试的系统回路中：b.所述校验仪进行相应的输出或测量；c.所述校验仪接收远端操作站读取并发送来的相应系统回路中的信号值：d.所述校验仪对系统回路中的信号值以及本身的输出或测量值进行比对，若两个信号量之间不稳定，则返回步骤b，若两个信号量之间稳定，则进入下一步；e.所述校验仪向远端操作站发送该系统回路调试完成的信号。

[0004] 该申请在于解决：“由于操作站的监视装置离现场测量、控制点有一定的距离，因而至少需要两人才能对系统回路进行检查，1人在现场负责给系统回路输送信号，而另1人在操作站处观察系统采集来并送显的数据的正确性。而如果控制系统的监测回路较多，则需要更多的人员来进行调试，需要大量的人力成本和调试时间。另外，若操作站与现场的距离较远，则要借助对讲机或其它通信工具等硬件设备进行沟通，也进一步增加了系统的调试和维护成本”的问题。

[0005] 然而，目前相对于智慧工厂中的监控系统，其由多个监控摄像头部署于不同道路、通道位置来实施实况监控，但监控摄像头监控视角往往有限，虽能够实现远程调节监控视角，但不具备智能的监控视角调节逻辑。

[0006] 为此，我们提出了一种物联网智慧工厂监控系统的调试方法。

[0041] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0042] 下面结合实施例对本发明作进一步的描述。

[0043] 实施例1：

[0044] 本实施例的一种物联网智慧工厂监控系统的调试方法，如图1所示，包括：

[0045] 步骤1：在监控摄像头的摄像端呈环绕状等距部署音频传感器，基于音频传感器实时感知监控摄像头安装环境噪声音频；

[0046] 监控摄像头的摄像端部署音频传感器数量由系统端用户自定义，或服从：

[0047]

[0048] 式中：m为设计的音频传感器部署数量；w为监控摄像头部署位置道路宽度；q为监控摄像头部署位置道路连接的干路和支路总量；χ为常数；m′为最终确定的音频传感器部署数量；

[0049] 其中， 表示修正函数，修正函数将 换算为小数形式并向上取整，max(4,m)表示取括号内最大值，常数χ由用户端自定义；

[0050] 步骤2：捕捉音频传感器运行感知到的监控摄像头安装环境噪声音频中音频参数，基于音频环境参数构建监控摄像头安装环境噪声模型；

[0051] 噪声音频中音频参数在完成捕捉后，同步将音频参数转换为环境噪声模型的构造参数，转换过程为：

[0052]

[0053] 式中：C为噪声音频的复杂程度；F为音频频率的最大值与最小值差值；B为带宽；σv为噪声音频音量的标准差；Vmax为音频传感器的最大音量量程；DR为噪声音频的动态范围；

[0054] 其中，基于上式根据音频参数计算噪声音频复杂程度，将噪声音频复杂程度作为环境噪声模型的构造参数；

[0055] 步骤21：设定环境噪声模型构建操作触发阈值，计算噪声音频复杂程度，根据噪声音频复杂程度与触发阈值比对决策是否构建环境噪声模型，在噪声音频复杂程度符合触发阈值时，构建环境噪声模型；

[0056] 在决策是否构建环境噪声模型时应用的噪声音频复杂程度为来源于同一监控摄像头的各音频传感器对应C中最大值；

[0057] 步骤3：遍历监控摄像头安装环境噪声模型，在环境噪声模型上捕捉两点作为监控摄像调试方向，同步基于捕捉两点确定调试距离；

[0058] 在环境噪声模型上捕捉的两点为环境噪声模型的拉伸成型面上，与相对环境噪声模型构造面距离最大面与距离最小面的中心点，两组中心点相互连接，即调试路径，调试路径的两组端点中，距离环境噪声模型构造面最近的点至距离环境噪声模型构造面最远的点的方向，即调试方向；

[0059] 监控摄像头的调试距离为：

[0060]

[0061] 式中：L为监控摄像头调试距离；α为归一化因子；dmax为捕捉点至环境噪声模型构造面最大距离；dmin为捕捉点至环境噪声模型构造面最小距离；

[0062] 其中，监控摄像头调试距离L大于监控摄像头剩余极限可调试距离时，监控摄像头沿调试方向调整至极限位置；

[0063] 监控摄像头的焦距调试逻辑表示为：

[0064] 在监控摄像头基于调试方向及调试距离调试过程中，完成监控摄像头当前焦距匀速调整至最小焦距，再由最小焦距匀速调整至原焦距的操作；

[0065] 其中，焦距调整速度设置为：

[0066] 式中：lnow为监控摄像头当前焦距；lmin为监控摄像头最小焦距；t为监控摄像头基于调试距离完成调试所需的时间；

[0067] 步骤4：获取监控摄像头调试方向、调试距离及在环境噪声模型上捕捉的两点，结合调试方向、调试距离及捕捉点设定焦距调试逻辑；

[0068] 步骤5：根据调试方向、调试距离及焦距调试逻辑对监控摄像头进行调试，设定监控摄像头静默时长，控制监控摄像头在每次完成调试后的静默时长对应时域内不再执行调试操作。

[0069] 在本实施例中，通过上述实施例中方法为智慧工厂带来了一种自适应的监控系统调试方法，有效实现对监控摄像头的智能控制，使智慧工厂中监控系统日常运行采集的监控影像更具“价值”的应用于智慧工厂的生产安全管理；

[0070] 参见图2所示，该图进一步对监控摄像头安装环境噪声模型进行示例的展示，并以图中线段及线段上的箭头指示，进一步示出了监控摄像头的调试方向。

[0071] 实施例2：

[0072] 在具体实施层面，在实施例1的基础上，本实施例参照图1对实施例1中一种物联网智慧工厂监控系统的调试方法做进一步具体说明：

[0073] 噪声音频中音频参数包括：频率、带宽、音量、动态范围，噪声音频为各组来源于同一监控摄像头的音频传感器最新一秒捕捉到的噪声音频；

[0074] 其中，环境噪声模型在完成构建后，进一步对环境噪声模型进行储存，且环境噪声模型在储存阶段，同步对环境噪声模型进行区别标记，标记内容为环境噪声模型构建用音频参数来源噪声音频的采集时间戳；

[0075] 监控摄像头上所有音频传感器对应的环境噪声模型构造参数在求取后，进一步设置环境噪声模型构造面，应用环境噪声模型构造参数对环境噪声模型构造面进行拉伸以构建环境噪声模型；

[0076] 其中，环境噪声模型构造面的形状及规格由用户端自定义，环境噪声模型构造面的数量与健康摄像头上部署音频传感器数量相等，环境噪声模型构造面的分布状态与音频传感器相对监控摄像头的部署位姿一致；

[0077] 监控摄像头的静默时长由用户端自定义，监控摄像头在每次完成调试后的静默时长对应时域内，实时执行音频传感器运行感知噪声音频的删除操作。

[0078] 在本实施例中，通过上述设置，为实施例1中方法的执行提供了步骤执行的逻辑及数据支持，确保实施例1中方法稳定执行，对智慧工厂的监控系统进行智能的调试。

[0079] 如图1所示，监控摄像头通过电动万向轴安装于工厂墙面，监控摄像头基于电动万向轴完成方向、距离的调试；

[0080] 监控摄像头有若干组，若干组监控摄像头实时运行监控视频向同一显示器传输，于显示器上集中显示，且各监控摄像头实时运行监控视频于显示器上显示时，基于监控摄像头的调试进行优先级队列排序，使最近执行调试操作的监控摄像头的监控视频于显示器上前置显示位同步播放。

[0081] 基于上述设置，进一步完善实施例1中方法的执行条件，并基于监控摄像头的调试，对监控影像的显示反馈带来逻辑协调控制效果，进一步优化本方案对智慧工厂中监控系统的调试效果。

[0082] 综上而言，上述实施例中方法在执行过程中，通过部署音频传感器的方式，为监控摄像头提供以自主的追踪式调试逻辑，确保监控摄像头能够自主运行，有效降低监控摄像头运维过程对人工的需求，确保监控摄像头能够自适应调试，对智慧工厂实施有效的视频监控，为智慧工厂的安全生产管理提供辅助服务。

[0083] 以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。