一种基于AI的巡检方法及系统、存储介质、电子设备与流程

本发明涉及人工智能，具体涉及一种基于ai的巡检方法及系统、存储介质、电子设备。

背景技术：

1、grafana是一个功能强大且易于使用的开源指标分析和监控可视化平台。它能够从时序数据库查询指标，并以图表的形式展示关键指标、进行告警，适合构建监控系统。它提供了强大且漂亮的图表，丰富的仪表盘自定义配置，通过插件可以无限扩展其功能。目前大部分互联网企业要求值班人员在每日的值班时间内，按时在“类grafana监控看板”上完成日常巡检任务。

2、现有技术中，主要都是由各个服务当日的值班人员在固定的时间节点，人工检查grafana监控看板所有相关系统服务的监控指标，根据个人的经验来判断系统服务的健康状况完成巡检。

3、由于值班人员经验的不同，容易遗漏异常信息最终引发故障，并且人工巡检的方式人力消耗较大。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供一种基于ai的巡检方法及系统、存储介质、电子设备，以实现避免遗漏异常，节省人力物力的目的。

2、为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

3、本发明实施例第一方面公开了一种基于ai的巡检方法，所述方法包括：

4、当任一预设的巡检任务执行时，对所述巡检任务指示的监控看板进行截图，得到看板图像；

5、将所述看板图像输入到目标检测模型中利用目标检测技术进行检测，得到所述目标检测模型输出的检测结果；所述目标检测模型预先利用包含异常信息的异常看板图像训练得到；

6、若所述检测结果中存在所述异常信息，则基于所述异常信息生成告警信息，并执行预设的告警流程。

7、优选的，所述异常检测模型的训练过程包括：

8、获取多个包含异常信息的异常看板图像；

9、对每一所述异常看板图像进行标注，得到对应的包含标注信息的标注文件；所述标注信息包括：异常类型和坐标信息；

10、基于各个所述异常看板图像和各个所述标注文件，构建得到训练集；

11、创建待训练目标检测模型；

12、基于所述训练集和预先编写的训练脚本，对所述待训练目标检测模型进行训练，得到训练完成的目标检测模型。

13、优选的，所述若所述检测结果中存在所述异常信息，则基于所述异常信息生成告警信息，并执行预设的告警流程，包括：

14、若所述检测结果中存在所述异常信息，则将所述异常信息标注在所述看板图像中，得到告警图像；

15、基于所述异常信息和所述告警图像生成告警信息，并执行预设的告警流程。

16、优选的，所述执行预设的告警流程，包括：

17、获取巡检任务配置的告警策略中设置的通讯工具的推送接口；每一所述推送接口对应的一个值班人员；

18、通过所述推送接口发送所述告警信息。

19、优选的，所述方法还包括：

20、对所述告警信息添加初始状态的生命周期状态标记；所述生命周期状态标记用于表征所述告警信息的处理进度；

21、响应于值班人员输入的跟进指令，基于所述跟进指令修改所述生命周期状态标记。

22、优选的，所述方法还包括：

23、轮询预设的配置信息数据库，获取巡检任务对应的巡检配置信息；

24、从所述巡检配置信息中获取cron表达式；所述cron表达式用于表征所述巡检任务的执行时间；

25、基于所述cron表达式触发执行所述巡检配置信息对应的所述巡检任务。

26、优选的，在得到所述目标检测模型输出的检测结果之后，所述方法还包括：

27、将所述检测结果存储到预设的检测结果数据库中。

28、本发明实施例第二方面公开了一种基于ai的巡检系统，所述系统包括：

29、截图模块，用于当任一预设的巡检任务执行时，对所述巡检任务指示的监控看板进行截图，得到看板图像；

30、ai检测模块，用于将所述看板图像输入到目标检测模型中利用目标检测技术进行检测，得到所述目标检测模型输出的检测结果；所述目标检测模型预先利用包含异常信息的异常看板图像训练得到；

31、告警模块，用于若所述检测结果中存在所述异常信息，则基于所述异常信息生成告警信息，并执行预设的告警流程。

32、本发明实施例第三方面公开了一种存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序被执行时，具体用于实现本发明实施例第一方面任一所述的基于ai的巡检方法。

33、本发明实施例第四方面公开了一种电子设备，包括：存储器和处理器；

34、所述存储器用于存储计算机程序；

35、所述处理器用于执行所述计算机程序，具体用于实现本发明实施例第一方面任一所述的基于ai的巡检方法。

36、基于上述本发明实施例提供的一种基于ai的巡检方法及系统、存储介质、电子设备，当任一预设的巡检任务执行时，对所述巡检任务指示的监控看板进行截图，得到看板图像；将所述看板图像输入到目标检测模型中利用目标检测技术进行检测，得到所述目标检测模型输出的检测结果；所述目标检测模型预先利用包含异常信息的异常看板图像训练得到；若所述检测结果中存在所述异常信息，则基于所述异常信息生成告警信息，并执行预设的告警流程。在本方案中，对监控看板进行截图得到看板图像，利用具备目标检测功能的ai模型，对看板图像进行目标检测得到检测结果，能够极大地提高巡检人员的工作效率以及巡检结果的准确性，从而实现避免遗漏异常，节省人力物力的目的。

技术特征：

1.一种基于ai的巡检方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常检测模型的训练过程包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述检测结果中存在所述异常信息，则基于所述异常信息生成告警信息，并执行预设的告警流程，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述执行预设的告警流程，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，在得到所述目标检测模型输出的检测结果之后，所述方法还包括：

8.一种基于ai的巡检系统，其特征在于，所述系统包括：

9.一种存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，所述计算机程序被执行时，具体用于实现如权利要求1至7任意一项所述的基于ai的巡检方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；

技术总结
本发明提供一种基于AI的巡检方法及系统、存储介质、电子设备，当任一预设的巡检任务执行时，对巡检任务指示的监控看板进行截图，得到看板图像；将看板图像输入到目标检测模型中利用目标检测技术进行检测，得到目标检测模型输出的检测结果；目标检测模型预先利用包含异常信息的异常看板图像训练得到；若检测结果中存在异常信息，则基于异常信息生成告警信息，并执行预设的告警流程。在本方案中，对监控看板进行截图得到看板图像，利用具备目标检测功能的AI模型，对看板图像进行目标检测得到检测结果，能够极大地提高巡检人员的工作效率以及巡检结果的准确性，从而实现避免遗漏异常，节省人力物力的目的。

技术研发人员：陈伟
受保护的技术使用者：深圳依时货拉拉科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/11/26