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摘要:數(shù)據(jù)中心能耗巨大，文中基于熱成像技術(shù)，自動(dòng)監(jiān)測(cè)每個(gè)服務(wù)器的表面溫度分布，并提取機(jī)柜中服務(wù)器的輪廓區(qū)域，為下一步的服務(wù)器狀態(tài)診斷提供數(shù)據(jù)支持，從而更好地推進(jìn)數(shù)據(jù)中心節(jié)能工作。文中采用方向邊緣可控濾波器求得待檢測(cè)服務(wù)器橫豎邊緣在紅外圖像中的最優(yōu)角度，然后利用Hough直線檢測(cè)和線性擬合方法，完成紅外圖像中的服務(wù)器設(shè)備自動(dòng)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:相比于傳統(tǒng)的Hough直線檢測(cè)，在相同的拍攝角度下，文中提出的方法可以更準(zhǔn)確地提取服務(wù)器所在區(qū)域的溫度分布。

關(guān)鍵詞:熱紅外圖像;數(shù)據(jù)中心;方向可控邊緣濾波

0引言

隨著全球網(wǎng)絡(luò)化、信息化的推進(jìn)，數(shù)據(jù)中心作為信息載體，其規(guī)模也快速擴(kuò)大，隨之而來(lái)的能耗問(wèn)題日益凸顯。2015年我國(guó)數(shù)據(jù)中心的能耗達(dá)到1000億kWh左右，這相當(dāng)于三峽電站一年的發(fā)電量，并預(yù)計(jì)在2020年將超過(guò)2500億kWh［1－2］。除了正常的IT耗能之外，其中有近40%的能耗用于維持服務(wù)器正常運(yùn)行的空調(diào)系統(tǒng)［3］。服務(wù)器負(fù)荷變化和熱點(diǎn)的存在降低了數(shù)據(jù)中心的制冷效率。如果數(shù)據(jù)中心溫度的變化從10℃～2℃，空調(diào)系統(tǒng)的能耗可降低約25%［4］。因此，對(duì)數(shù)據(jù)中心的溫度場(chǎng)進(jìn)行感知和分析是尋找熱點(diǎn)原因的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)中心的任務(wù)管理和冷卻系統(tǒng)較為復(fù)雜，熱點(diǎn)的位置可能會(huì)發(fā)生動(dòng)態(tài)變化，這將給數(shù)據(jù)中心溫度監(jiān)測(cè)帶來(lái)難度。傳統(tǒng)的解決方案是使用溫度傳感器監(jiān)測(cè)服務(wù)器的熱狀態(tài)，然而溫度傳感器提供的是點(diǎn)信息，如果傳感器未被部署到合適的位置，我們無(wú)法確定熱點(diǎn)的具體位置或大小［5］。遠(yuǎn)程機(jī)器人的移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)克服了溫度傳感器的缺點(diǎn)，然而數(shù)據(jù)中心的熱分布可能隨著時(shí)間的推移而改變，機(jī)器人采集到的溫度數(shù)據(jù)存在時(shí)間延遲，這并不適合熱點(diǎn)的進(jìn)一步分析［6］。熱成像攝像頭的優(yōu)點(diǎn)是可以實(shí)時(shí)獲取更直觀的二維熱分布圖像，利用圖像處理技術(shù)能夠進(jìn)一步地分析熱點(diǎn)的成因以及進(jìn)行故障診斷。相比于人臉識(shí)別或是車道線檢測(cè)，本文采用的數(shù)據(jù)中心機(jī)柜熱紅外圖像(機(jī)柜中有數(shù)臺(tái)服務(wù)器)具有邊緣信息密度低的特點(diǎn)，不能利用閾值分割算法分離圖像中的前景和背景，并且現(xiàn)有算法不能有效檢測(cè)出數(shù)據(jù)中心服務(wù)器熱紅外圖像中的邊界特征，完成服務(wù)器子單元的提取工作［7］。針對(duì)此問(wèn)題，本文首先采用方向可控濾波算法尋找最優(yōu)濾波角度，其次，考慮到服務(wù)器送風(fēng)方式，本文結(jié)合Hough直線檢測(cè)及線性擬合算法提取服務(wù)器邊緣，完成紅外圖像中的服務(wù)器設(shè)備自動(dòng)檢測(cè)，進(jìn)而可以根據(jù)服務(wù)器單元溫度分布圖像來(lái)分析產(chǎn)生熱點(diǎn)的原因，以及采取針對(duì)性處理措施推進(jìn)數(shù)據(jù)中心節(jié)能工作［8］。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的算法能夠較為準(zhǔn)確地提取正向拍攝的紅外圖像中服務(wù)器子單元區(qū)域。

1方向可控邊緣濾波器

方向可控邊緣濾波器［9］可以檢測(cè)特征點(diǎn)的主要方向和局部能量，能真正實(shí)現(xiàn)任意方向的特征檢測(cè)。它是由一系列“基濾波器”進(jìn)行線性組合所合成的濾波器。

2算法描述

在機(jī)柜熱紅外圖像中，機(jī)柜與其中的服務(wù)器邊緣之間存在水平與豎直方向的平行關(guān)系，但由于拍攝角度會(huì)導(dǎo)致圖像的幾何畸變［10］，紅外圖像中服務(wù)器的邊界直線(待檢測(cè)直線)的角度也會(huì)隨之改變。本文提出一種利用方向可控邊緣濾波器與Hough直線檢測(cè)算法相結(jié)合的方法來(lái)準(zhǔn)確定位圖像中的直線，具體的算法流程如下:①利用方向可控邊緣濾波器對(duì)圖像I在θ(θ=1，2，…，360)方向?yàn)V波，得到每個(gè)濾波方向的極值集合Rθ。Rθ中的兩個(gè)極大值對(duì)應(yīng)的角度為待檢測(cè)直線的豎直最優(yōu)濾波角度θ1和水平最優(yōu)濾波角度θ2。取最優(yōu)角度的濾波結(jié)果Iθ1，Iθ2作為候選直線所在區(qū)域。②Iθ1中服務(wù)器單元上邊沿和下邊沿的判定。③Hough直線檢測(cè)，剔除干擾直線，得到最終結(jié)果。

2．1最優(yōu)濾波角度的計(jì)算采用方向邊緣濾波算法的目的是檢測(cè)特征點(diǎn)的主要方向和局部能量，即找到圖像中待檢測(cè)直線的方向和局部位置。利用方向可控邊緣濾波器對(duì)圖像I經(jīng)過(guò)θ度(θ=0，1，2，…，360)濾波后將得到每個(gè)方向的濾波子圖集合Iθ。取各方向極值集合Rθ中的兩個(gè)極大值θ1，θ2作為服務(wù)器橫豎邊待檢測(cè)直線的角度。根據(jù)極值方向?yàn)V波得到濾波子圖，將其作為該方向直線段的特征量。

2．2服務(wù)器上下邊沿的判定本文拍攝的數(shù)據(jù)中心服務(wù)器機(jī)柜采用的是地板下送風(fēng)方式，由下而上機(jī)柜中的服務(wù)器環(huán)境溫度會(huì)逐漸升高，這會(huì)導(dǎo)致所拍攝的熱紅外圖像中服務(wù)器的上邊沿沒(méi)有下邊沿明顯，因此在直線檢測(cè)的時(shí)候上邊沿的閾值要小于下邊沿的閾值。另外正常工作的服務(wù)器表面溫度要高于其邊沿溫度，因此單個(gè)服務(wù)器上下邊沿梯度的大小不同且方向相反，對(duì)應(yīng)特征圖Iθ1位置的數(shù)據(jù)正好正負(fù)相反。據(jù)此可以快速區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)中心熱紅外圖像中服務(wù)器的上下邊沿。

2．3剔除干擾直線Hough直線檢測(cè)原理是將圖像空間y=a*x+b上的點(diǎn)映射到參數(shù)空間b=－x*a+y上相交于一點(diǎn)的多條線的點(diǎn)線對(duì)偶關(guān)系［11］。在得到水平和豎直方向的濾波圖像后，本文采用Hough直線檢測(cè)算法獲取服務(wù)器單元的邊緣。由于濾波后顯示的是水平和豎直方向服務(wù)器邊緣直線所在位置的區(qū)域，直接對(duì)其進(jìn)行Hough直線檢測(cè)會(huì)存在干擾直線。因此本文引入一個(gè)補(bǔ)償角度Dn用于直線校準(zhǔn)，即僅保留與最優(yōu)角度相近的直線。候選直線區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)分布隨機(jī)且不連續(xù)，Dn的大小會(huì)直接影響到檢測(cè)直線的準(zhǔn)確性。本文采用方向?yàn)V波算法已經(jīng)獲取待檢測(cè)水平和豎直直線的最優(yōu)角度，因此只要保證檢測(cè)到的直線角度接近于最優(yōu)角度即可，那么Dn的影響也就相對(duì)變?nèi)酢Ｎ闹醒a(bǔ)償角度Dn的值取5。

2．4豎直直線檢測(cè)本文拍攝的機(jī)柜熱紅外圖像中服務(wù)器與機(jī)柜的豎直邊界的梯度差異小，導(dǎo)致直線檢測(cè)的效果差，所以利用橫線端點(diǎn)進(jìn)行擬合。即根據(jù)服務(wù)器單元上下邊沿線的左右端點(diǎn)，利用最小二乘法擬合出兩條直線線作為服務(wù)器的豎直邊界。擬合直線的準(zhǔn)確性依賴于檢測(cè)到的上下邊沿的完整性。

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析本方法

應(yīng)用于某小型數(shù)據(jù)中心。采用FLIR紅外攝像儀拍攝不同環(huán)境溫度及不同角度下的機(jī)柜服務(wù)器。數(shù)據(jù)中心環(huán)境溫度為19℃～23℃。

3．1服務(wù)器溫度不同圖6為最高溫度不同的三組服務(wù)器熱紅外圖像及其邊界檢測(cè)結(jié)果。其中圖6(b)為圖像經(jīng)過(guò)Can-ny算子邊緣檢測(cè)后，利用Hough變換直線檢測(cè)的結(jié)果;圖6(c)為文中算法直線檢測(cè)結(jié)果。傳統(tǒng)的Hough變換直線檢測(cè)的準(zhǔn)確性較大程度依賴于邊緣檢測(cè)算子，而大部分邊緣檢測(cè)算子例如prewitt，Log，Canny，sobel，roberts算子等都只對(duì)邊緣明顯無(wú)干擾的圖像具有較好的效果［12］。服務(wù)器熱紅外圖像的低分辨率，背景復(fù)雜度高，傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算子很難獲得完整的服務(wù)器邊緣，Hough直線檢測(cè)的結(jié)果也就不言而喻［13－14］。圖6(b)未能檢測(cè)大部分低對(duì)比度的直線。本文算法的創(chuàng)新點(diǎn)在于結(jié)合服務(wù)器熱紅外圖像的特點(diǎn)，通過(guò)方向邊緣濾波獲取待檢測(cè)直線的最優(yōu)角度，從待檢測(cè)直線的角度入手，準(zhǔn)確得到候選直線所在的位置區(qū)域。另一方面，在進(jìn)行方向邊緣濾波之前并未進(jìn)行任何圖像增強(qiáng)處理，避免檢測(cè)過(guò)程中引入噪聲，從而更加精確地計(jì)算出直線最優(yōu)方向。

3．2服務(wù)器拍攝角度不同相對(duì)于服務(wù)器進(jìn)風(fēng)口正向拍攝的紅外圖像而言，傾斜拍攝的服務(wù)器熱紅外圖像中的直線檢測(cè)更具困難。然而在現(xiàn)實(shí)使用過(guò)程中拍攝到的圖像不可避免地會(huì)發(fā)生傾斜。斜拍會(huì)使服務(wù)器和機(jī)柜邊緣產(chǎn)生幾何形變，且邊緣對(duì)比度降低。針對(duì)這種情況，本文采用調(diào)整方向邊緣濾波器的參數(shù)的方法確保最優(yōu)方向和直線檢測(cè)的準(zhǔn)確性。對(duì)于正拍和斜拍的圖像各用不同參數(shù)的濾波器對(duì)其進(jìn)行濾波，然后利用Hough直線檢測(cè)和線性擬合方法，完成紅外圖像中的服務(wù)器設(shè)備自動(dòng)檢測(cè)。

4結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)數(shù)據(jù)中心熱紅外圖像，提出了基于方向?yàn)V波的最佳濾波角估計(jì)方法，并結(jié)合Hough直線檢測(cè)及線性擬合算法，自動(dòng)地提取了機(jī)柜中服務(wù)器的輪廓區(qū)域，為后續(xù)的服務(wù)器狀態(tài)診斷提供數(shù)據(jù)支持。在獲取最佳濾波角度的基礎(chǔ)上，考慮到送風(fēng)方向及熱傳導(dǎo)的影響，本文提出了分別檢測(cè)服務(wù)器上下邊沿的方法，提高了服務(wù)器區(qū)域提取的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)Hough直線檢測(cè)算法，在相同拍攝角度下，本文提出的方法可以更準(zhǔn)確地提取服務(wù)器所在區(qū)域的溫度分布。另外傾斜拍攝的紅外圖像邊緣檢測(cè)結(jié)果顯示，拍攝角度在一定程度上會(huì)影響檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

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作者：劉航1；謝婷1；冉建1；宋先霖2；王維娜2 單位：1.大連理工大學(xué)電子科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，2.吉林寰球和創(chuàng)機(jī)械制造清洗有限公司