1.一种基于ai模型比对的机房设备状态预警识别设备，包括移动组件(1)，其特征在于：所述移动组件(1)包括箱体(101)，所述箱体(101)的顶面固定连接有操控箱(104)，所述操控箱(104)的一侧设置有第一壳体(105)，所述第一壳体(105)的内部设置有调节组件(2)，所述第一壳体(105)的上方设置有翻转组件(3)，所述翻转组件(3)包括第二壳体(302)，所述第二壳体(302)的一侧设置有摄像头防护壳(301)。
2.根据权利要求1所述的一种基于ai模型比对的机房设备状态预警识别设备，其特征在于：所述第一壳体(105)的底面与箱体(101)的顶面固定连接，所述箱体(101)的底面两侧均固定连接有凸板(102)，所述凸板(102)的一侧设置有车轮(103)。
3.根据权利要求1所述的一种基于ai模型比对的机房设备状态预警识别设备，其特征在于：所述调节组件(2)包括第一电机(201)，所述第一电机(201)的输出轴端固定连接有第一齿轮(204)，所述第一齿轮(204)的侧壁啮合设置有第二齿轮(205)，所述第二齿轮(205)的顶面中部穿插固定连接有传动轴(206)，所述传动轴(206)的顶端贯穿于第一壳体(105)的顶面，所述传动轴(206)与第一壳体(105)转动连接，且所述传动轴(206)的顶端与第二壳体(302)的侧壁固定连接。
4.根据权利要求3所述的一种基于ai模型比对的机房设备状态预警识别设备，其特征在于：所述第一电机(201)的侧壁固定套设有第一基座(202)，所述第一基座(202)的侧壁固定连接有固定板(203)，所述固定板(203)的侧壁与第一壳体(105)的内壁固定连接。
5.根据权利要求3所述的一种基于ai模型比对的机房设备状态预警识别设备，其特征在于，所述传动轴(206)的侧壁下部套设有轴承座(213)，所述传动轴(206)与轴承座(213)转动连接，所述轴承座(213)的一侧设置有第二电机(207)，所述第二电机(207)的输出轴端固定连接有套管(209)，所述套管(209)的侧壁固定连接有连接杆(210)，所述连接杆(210)远离套管(209)的一端固定连接有凹形架(211)，所述凹形架(211)的侧壁穿插固定连接有凸轴(212)，所述凸轴(212)远离凹形架(211)的一端延伸至轴承座(213)内，且所述凸轴(212)与轴承座(213)转动连接。
6.根据权利要求5所述的一种基于ai模型比对的机房设备状态预警识别设备，其特征在于：所述第二电机(207)的侧壁设置有第二基座(208)，所述第二基座(208)的底面固定连接有连接板(214)，所述连接板(214)的侧壁与第一壳体(105)的内壁固定连接，所述连接板(214)的下方设置有筒体(215)，所述传动轴(206)位于筒体(215)内，且所述传动轴(206)与筒体(215)滑动连接，所述筒体(215)的底面与第一壳体(105)的内底壁固定连接。
7.根据权利要求1所述的一种基于ai模型比对的机房设备状态预警识别设备，其特征在于：所述第二壳体(302)的内壁固定连接有旋转气缸(303)，所述旋转气缸(303)的输出轴端固定连接有转动轴(304)，所述转动轴(304)的一端延伸至第二壳体(302)的外部，且所述转动轴(304)与第二壳体(302)转动连接，所述转动轴(304)远离旋转气缸(303)的一端与摄像头防护壳(301)的侧壁固定连接，所述摄像头防护壳(301)的内部设置有摄像头。
8.基于权利要求1～7所述的一种基于ai模型比对的机房设备状态预警识别设备的方法，其特征在于：包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的一种基于ai模型比对的机房设备状态预警识别设备的方法，其特征在于：所述步骤一中在输入端采用mosaic数据增强、自适应锚框计算，自适应图片缩放，在主干网络，采用focus结构和csp结构，在neck部分，采用fpn+pan的结构，在训练时，采用αiou_loss，
10.根据权利要求9所述的一种基于ai模型比对的机房设备状态预警识别设备的方法，其特征在于：所述步骤一中还包括对临近帧图像检测结果进行合并，合并规则为：若相邻两帧之间的对应位置，颜色信息一致则利用两个指示灯区域取并集的方式进行区域合并，否则不进行区域合并，具体计算方式如下：