电网异常事件监控方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种电网异常事件监控方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着电网调控的智能化和数字化转型，电网的配网馈线和设备的数量均不断增长，从而导致电网异常事件也随之增长，为了确保电网异常能够被顺序修复，往往需要对电网异常事件的处理过程进行监控。

目前，对电网异常事件进行监控的方式通常为人工通过书面记录或录音等方式进行。但是，随着业务量的增大，且电网异常事件监控过程中涉及多个业务系统的协调应用，上述电网异常事件进行监控的方式存在监控力度小、效率低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高异常事件监控效率的电网异常事件监控方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请提供了一种电网异常事件监控方法。该方法包括：

接收电网数据监控请求，根据电网数据监控请求采集异常数据；

对异常数据对应的异常事件的事件处置过程进行录制，得到录制视频数据；

对录制视频数据中的各帧图像进行图像识别处理，得到目标图像识别结果，目标图像识别结果用于表征事件处置过程。

在其中一个实施例中，方法还包括：

获取图像识别结果与异常事件处置标准之间的目标匹配值；

若目标匹配值小于匹配值阈值，则根据图像识别结果对异常事件处置标准进行更新。

在其中一个实施例中，图像识别结果包括操作步骤识别结果，异常事件处置标准包括操作步骤处置标准，获取图像识别结果与异常事件处置标准之间的目标匹配值，包括：

对操作步骤识别结果与操作步骤处置标准进行一致性比较，得到第一匹配值；

根据第一匹配值，获取目标匹配值。

在其中一个实施例中，图像识别结果还包括装备穿戴识别结果，异常事件处置标准还包括装备穿戴处置标准，根据第一匹配值，获取目标匹配值，包括：

对装备穿戴识别结果与装备穿戴处置标准进行一致性比较，得到第二匹配值；

对第一匹配值和第二匹配值进行统计处理，得到目标匹配值。

在其中一个实施例中，方法还包括：

根据第一匹配值，确定操作步骤识别结果对图像识别结果的第一影响参数；

根据第二匹配值，确定装备穿戴识别结果对图像识别结果的第二影响参数；

若第一影响参数和第二影响参数之和大于影响参数阈值，则输出事故告警信息。

在其中一个实施例中，根据电网数据监控请求采集异常数据之后，方法还包括：

根据异常数据，查找异常数据对应的历史处置过程对应的历史图像识别结果；

输出历史图像识别结果。

第二方面，本申请还提供了一种电网异常事件监控装置。该装置包括：

数据采集模块，用于接收电网数据监控请求，根据电网数据监控请求采集异常数据；

视频录制模块，用于对异常数据对应的异常事件的事件处置过程进行录制，得到录制视频数据；

视频识别模块，用于对录制视频数据中的各帧图像进行图像识别处理，得到目标图像识别结果，目标图像识别结果用于表征事件处置过程。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

接收电网数据监控请求，根据电网数据监控请求采集异常数据；

对异常数据对应的异常事件的事件处置过程进行录制，得到录制视频数据；

对录制视频数据中的各帧图像进行图像识别处理，得到目标图像识别结果，目标图像识别结果用于表征事件处置过程。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

接收电网数据监控请求，根据电网数据监控请求采集异常数据；

对异常数据对应的异常事件的事件处置过程进行录制，得到录制视频数据；

对录制视频数据中的各帧图像进行图像识别处理，得到目标图像识别结果，目标图像识别结果用于表征事件处置过程。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

接收电网数据监控请求，根据电网数据监控请求采集异常数据；

对异常数据对应的异常事件的事件处置过程进行录制，得到录制视频数据；

对录制视频数据中的各帧图像进行图像识别处理，得到目标图像识别结果，目标图像识别结果用于表征事件处置过程。

上述电网异常事件监控方法、装置、计算机设备和存储介质。接收电网数据监控请求，根据电网数据监控请求采集异常数据；对异常数据对应的异常事件的事件处置过程进行录制，得到录制视频数据；对录制视频数据中的各帧图像进行图像识别处理，得到目标图像识别结果，目标图像识别结果用于表征事件处置过程。可见，本申请实施例能够对异常事件的处理过程进行录制，并通过录制视频数据的目标图像识别结果来记录异常事件的事件处置过程，从而能够更加清晰和直观地实现对故障处理过程的操作回溯，不但加大了对异常事件处置过程的监控力度，且由于不需要人工进行记录，也大大增加了监控效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为一个实施例中电网异常事件监控方法的应用环境图；

图2为一个实施例中电网异常事件监控方法的流程示意图；

图3为一个实施例中对异常事件处理标准进行更新的流程示意图；

图4为另一个实施例中电网异常事件监控方法的流程示意图；

图5为一个实施例中电网异常事件监控装置的结构框图；

图6为另一个实施例中电网异常事件监控装置的结构框图；

图7为又一个实施例中电网异常事件监控装置的结构框图；

图8为再一个实施例中电网异常事件监控装置的结构框图；

图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的电网异常事件监控方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图1所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储做相关处理时所需的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现下述任意实施例所示的电网异常事件监控方法。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种电网异常事件监控方法，以该方法应用于图1中的计算机设备为例进行说明，包括以下步骤：

S201，接收电网数据监控请求，根据电网数据监控请求采集异常数据。

其中，异常数据可以包括电网设备的异常信号数据、电网线路的异常信号数据以及电网相关的突发情况数据等中的至少一种；电网数据监控请求为用户上传的用于对电网数据进行监控的请求，电网数据监控请求中携带有异常数据名称。

具体的，当接受到用户上传的电网数据监控请求时，从中解析出需要进行监控的异常数据名称，并根据异常数据名称，搜索并采集该异常数据名称对应的异常数据。

可选的，在采集异常数据后，还可以根据异常数据，查找异常数据对应的历史处置过程对应的历史图像识别结果；输出历史图像识别结果。

其中，历史图像识别结果为同一种异常数据在历史时段对应的异常事件的录制视频数据的识别结果。

具体的，根据异常数据名称在计算机设备的存储系统中搜索与该异常数据名称关联的历史图像识别结果，并输出该历史图像识别结果，以供运维人员对异常数据对应的异常事件进行处置时，将历史图像识别结果作为参考，从而增加处置效率。

S202，对异常数据对应的异常事件的事件处置过程进行录制，得到录制视频数据。

具体的，对异常数据对应的异常事件的事件处置过程进行录制可以包括对事件处置过程的全方位、全流程进行录制；例如，当设备故障时，对处理该设备故障的操作过程以及记录过程进行录制，操作过程可以包括对该设备的故障检查过程、故障原因分析过程、故障定位过程、故障解决过程以及设备复位过程等中的至少一种，记录过程包括对该设备的检修记录、故障原因记录、故障解决是的步骤记录以及处理该故障的操作人员的信息记录等中的至少一种，整个处置过程录制完毕后，即得到录制视频数据。

S203，对录制视频数据中的各帧图像进行图像识别处理，得到目标图像识别结果。

其中，目标图像识别结果用于表征事件处置过程。

具体的，可以将录制视频数据输入至视频图像识别模型中，该模型的输出结果即为目标图像识别结果。

可选的，还可以将录制视频数据按照预设的帧数要求，将录制视频数据分割为多个视频图像，将视频图像输入至视频图像识别模型中，该模型的输出结果即为目标图像识别结果。

上述实施例中，接收电网数据监控请求，根据电网数据监控请求采集异常数据；对异常数据对应的异常事件的事件处置过程进行录制，得到录制视频数据；对录制视频数据中的各帧图像进行图像识别处理，得到目标图像识别结果，目标图像识别结果用于表征事件处置过程。可见，本申请实施例能够对异常事件的处理过程进行录制，并通过录制视频数据的目标图像识别结果来记录异常事件的事件处置过程，从而能够更加清晰和直观地实现对故障处理过程的操作回溯，不但加大了对异常事件处置过程的监控力度，且由于不需要人工进行记录，也大大增加了监控效率。

上述实施例中讲述了如何加强对异常事件的时间处置过程的监控，而为了使方案更加完整，如图3所示，讲述了如何对异常事件处置标准进行更新，具体方法包括：

S301，获取图像识别结果与异常事件处置标准之间的目标匹配值。

其中，异常事件处置标准为运维人员对异常事件进行处置时的标准；图像识别结果即为运维人员对异常事件进行处置的过程。

具体的，根据异常事件的名称从计算机设备的存储系统中搜索并获取该异常事件的异常事件处置标准，并对图像识别结果与异常事件处置标准进行一致性比较，得到两者之间的目标匹配值。

可选的，图像识别结果可以包括操作步骤识别结果，异常事件处置标准可以包括操作步骤处置标准，因此，还可以先对操作步骤识别结果与操作步骤处置标准进行一致性比较，再根据第一匹配值，获取目标匹配值。

具体的，可以直接将第一匹配值作为目标匹配值，还可以对第一匹配值进行统计处理后，作为目标匹配值。

可选的，图像识别结果还可以包括装备穿戴识别结果，异常事件处置标准还可以包括装备穿戴处置标准，因此获取目标匹配值的方法还可以是，对装备穿戴识别结果与装备穿戴处置标准进行一致性比较，得到第二匹配值；对第一匹配值和第二匹配值进行统计处理，得到目标匹配值。

具体的，根据第一匹配值和第二匹配值预设的权重，对第一匹配值和第二匹配值进行加权求和处理，将加权求和后的结果作为目标匹配值；还可以将第一匹配值和第二匹配值的平均值作为目标匹配值。

S302，若目标匹配值小于匹配值阈值，则根据图像识别结果对异常事件处置标准进行更新。

具体的，对目标匹配值和预设的匹配值阈值进大小比较，如果述目标匹配值小于匹配值阈值，则证明异常事件的事件处置过程与异常事件处置标准不符，此时需要对图像识别结果和异常事件处置标准进行评估，例如，将图像识别结果和异常事件处置标准输入至评估模型中，得到图像识别结果评分和异常事件处置标准评分，若图像识别结果评分高于异常事件处置标准评分，则说明了异常事件处置标准已经过时，此时需要基于图像识别结果对异常事件处置标准进行更新。

可选的，还可以根据第一匹配值，确定操作步骤识别结果对图像识别结果的第一影响参数；根据第二匹配值，确定装备穿戴识别结果对图像识别结果的第二影响参数；若第一影响参数和第二影响参数之和大于影响参数阈值，则输出事故告警信息。

具体的，可以将第一匹配值与匹配值阈值之间的差值作为操作步骤识别结果对图像识别结果的第一影响参数；将第二匹配值与匹配值阈值之间的差值作为装备穿戴识别结果对图像识别结果第二影响参数，将第一影响参数与第二影响参数之和与影响参数阈值作比较，若第一影响参数与第二影响参数之和大于影响参数阈值，则证明运维人员的操作步骤和装备穿戴与异常事件处置标准相差较大，即存在处置异常的风险，此时输出事故告警信息，以提醒运维人员，可能会发生事故。

上述实施例中，能够根据图像识别结果与异常事件处置标准之间的目标匹配值对异常事件处置标准进行更新，能够使得异常事件的处置过程更加规范标准化。

上述实施例中，以历史图像识别结果作为对异常事件处置的参考，增加了异常事件的处置效率和准确性。

为了更全面的展示本方案，本实施例给出了一种电网异常事件监控方法的可选方式，如图4所示：

S401，接收电网数据监控请求，根据电网数据监控请求采集异常数据。

S402，根据异常数据，查找异常数据对应的历史处置过程对应的历史图像识别结果。

S403，输出历史图像识别结果。

S404，对异常数据对应的异常事件的事件处置过程进行录制，得到录制视频数据。

S405，对录制视频数据中的各帧图像进行图像识别处理，得到目标图像识别结果。

其中，目标图像识别结果用于表征事件处置过程。

S406，对操作步骤识别结果与操作步骤处置标准进行一致性比较，得到第一匹配值。

S407，对装备穿戴识别结果与装备穿戴处置标准进行一致性比较，得到第二匹配值。

S408，对第一匹配值和第二匹配值进行统计处理，得到目标匹配值。

S409，根据第一匹配值，确定操作步骤识别结果对图像识别结果的第一影响参数。

S410，根据第二匹配值，确定装备穿戴识别结果对图像识别结果的第二影响参数。

S411，若第一影响参数和第二影响参数之和大于影响参数阈值，则输出事故告警信息。

上述S401-S411的具体过程可以参见上述方法实施例的描述，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

应该理解的是，虽然如上的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的电网异常事件监控方法的电网异常事件监控装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个电网异常事件监控装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于电网异常事件监控方法的限定，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图5所示，提供了一种电网异常事件监控装置5，包括：数据采集模块50、视频录制模块51和视频识别模块52，其中：

数据采集模块50，用于接收电网数据监控请求，根据电网数据监控请求采集异常数据；

视频录制模块51，用于对异常数据对应的异常事件的事件处置过程进行录制，得到录制视频数据；

视频识别模块52，用于对录制视频数据中的各帧图像进行图像识别处理，得到目标图像识别结果，目标图像识别结果用于表征事件处置过程。

在另一个实施例中，如图6所示，上述图5中的电网异常事件监控装置5，还包括：

数值获取模块53，用于获取图像识别结果与异常事件处置标准之间的目标匹配值。

标准更新模块54，用于若目标匹配值小于匹配值阈值，则根据图像识别结果对异常事件处置标准进行更新。

在另一个实施例中，图像识别结果包括操作步骤识别结果，异常事件处置标准包括操作步骤处置标准，如图7所示，上述图6中的数值获取模块53，包括：

数值比对单元530，用于对操作步骤识别结果与操作步骤处置标准进行一致性比较，得到第一匹配值。

数值获取单元531，用于根据第一匹配值，获取目标匹配值。

在另一个实施例中，图像识别结果还包括装备穿戴识别结果，异常事件处置标准还包括装备穿戴处置标准，上述图7中的数值获取单元531具体用于：

对装备穿戴识别结果与装备穿戴处置标准进行一致性比较，得到第二匹配值；对第一匹配值和第二匹配值进行统计处理，得到目标匹配值。

在另一个实施例中，上述图6中的数值获取模块53，还具体用于：

根据第一匹配值，确定操作步骤识别结果对图像识别结果的第一影响参数；根据第二匹配值，确定装备穿戴识别结果对图像识别结果的第二影响参数；若第一影响参数和第二影响参数之和大于影响参数阈值，则输出事故告警信息。

在另一个实施例中，如图8所示，上述图5中的数据采集模块50，包括：

结果查找单元500，用于根据异常数据，查找异常数据对应的历史处置过程对应的历史图像识别结果。

结果输出单元501，用于输出历史图像识别结果。

上述电网异常事件监控装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个示例性的实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O)和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储电网异常数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种电网异常事件监控方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种电网异常事件监控方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

接收电网数据监控请求，根据电网数据监控请求采集异常数据；

对异常数据对应的异常事件的事件处置过程进行录制，得到录制视频数据；

对录制视频数据中的各帧图像进行图像识别处理，得到目标图像识别结果，目标图像识别结果用于表征事件处置过程。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取图像识别结果与异常事件处置标准之间的目标匹配值；若目标匹配值小于匹配值阈值，则根据图像识别结果对异常事件处置标准进行更新。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

对操作步骤识别结果与操作步骤处置标准进行一致性比较，得到第一匹配值；根据第一匹配值，获取目标匹配值。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

对装备穿戴识别结果与装备穿戴处置标准进行一致性比较，得到第二匹配值；对第一匹配值和第二匹配值进行统计处理，得到目标匹配值。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

根据第一匹配值，确定操作步骤识别结果对图像识别结果的第一影响参数；根据第二匹配值，确定装备穿戴识别结果对图像识别结果的第二影响参数；若第一影响参数和第二影响参数之和大于影响参数阈值，则输出事故告警信息。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

根据异常数据，查找异常数据对应的历史处置过程对应的历史图像识别结果；输出历史图像识别结果。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

接收电网数据监控请求，根据电网数据监控请求采集异常数据；

对异常数据对应的异常事件的事件处置过程进行录制，得到录制视频数据；

对录制视频数据中的各帧图像进行图像识别处理，得到目标图像识别结果，目标图像识别结果用于表征事件处置过程。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取图像识别结果与异常事件处置标准之间的目标匹配值；若目标匹配值小于匹配值阈值，则根据图像识别结果对异常事件处置标准进行更新。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

对操作步骤识别结果与操作步骤处置标准进行一致性比较，得到第一匹配值；根据第一匹配值，获取目标匹配值。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

对装备穿戴识别结果与装备穿戴处置标准进行一致性比较，得到第二匹配值；对第一匹配值和第二匹配值进行统计处理，得到目标匹配值。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据第一匹配值，确定操作步骤识别结果对图像识别结果的第一影响参数；根据第二匹配值，确定装备穿戴识别结果对图像识别结果的第二影响参数；若第一影响参数和第二影响参数之和大于影响参数阈值，则输出事故告警信息。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据异常数据，查找异常数据对应的历史处置过程对应的历史图像识别结果；输出历史图像识别结果。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

接收电网数据监控请求，根据电网数据监控请求采集异常数据；

对异常数据对应的异常事件的事件处置过程进行录制，得到录制视频数据；

对录制视频数据中的各帧图像进行图像识别处理，得到目标图像识别结果，目标图像识别结果用于表征事件处置过程。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取图像识别结果与异常事件处置标准之间的目标匹配值；若目标匹配值小于匹配值阈值，则根据图像识别结果对异常事件处置标准进行更新。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

对操作步骤识别结果与操作步骤处置标准进行一致性比较，得到第一匹配值；根据第一匹配值，获取目标匹配值。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

对装备穿戴识别结果与装备穿戴处置标准进行一致性比较，得到第二匹配值；对第一匹配值和第二匹配值进行统计处理，得到目标匹配值。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据第一匹配值，确定操作步骤识别结果对图像识别结果的第一影响参数；根据第二匹配值，确定装备穿戴识别结果对图像识别结果的第二影响参数；若第一影响参数和第二影响参数之和大于影响参数阈值，则输出事故告警信息。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据异常数据，查找异常数据对应的历史处置过程对应的历史图像识别结果；输出历史图像识别结果。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。