Presentation Information
[A-14-07]データセンタ機器監視における適応的LED分離手法の検討
◎Yuichi Hosokawa1, Tatsuya Yamazaki2 (1. Graduate School, Niigata University, 2. Niigata University)
Keywords:
Anomaly Detection,Data Center,LED Extraction,K-means
データセンタでは電子機器の監視に目視監視が用いられ，LED（Light Emitting Diode）ランプの点灯パターン及び色の状態から正常，異常を判断している．しかし，監視対象が膨大であるためヒューマンエラーを皆無にすることは困難であり，定期的な巡回の間に生じる異常の検出が遅れることも問題となっている．本研究では，人による監視を代替するため，カメラを用いたサーバ機器の自動異常検知システムの実現を目的とする．先行研究では，LEDの抽出にグレースケール画像の輝度情報を用いたK-means法が適用されていたが，実環境ではLEDの明るさが不均一であるため，一部のLEDが消灯とみなされたり，隣接するLEDが結合して抽出されたりする問題が生じていた．本稿では，LEDのバウンディングボックスの面積に応じて三段階のしきい値を設定することで，結合LEDを分離して抽出する手法を提案する．3種類のカメラで収集した実データを用いて検証実験を行った．実際の結合LEDのうちしきい値変更の対象となった割合をカバー率，対象となった結合LEDのうち分離に成功した割合を分離率と定義し評価した結果，一定のカバー率は得られたものの分離率の向上が今後の課題であることを示した．