随着数据经济的快速发展，企事业单位的信息化建设逐步深入，机房内服务器设备的数量也在不断增加。为了保证信息系统的稳定运行，提高机房系统的管理水平，保证信息系统的安全、稳定、可靠运行，有必要建立机房机热负荷监测系统实时在线监测。

随着IDC数据中心规模的不断扩大，机房的运行、维护和管理工作量也在不断增加，机房内的服务器、机柜等设备数量不断增加。机柜容量管理的好坏直接影响到数据中心的安全运行、运行效率和运营成本。目前仍缺乏对机柜内温度的在线监测，尤其是温度分布的在线监测。大多数机房热负荷监测系统的在线监测是运行管理中的薄弱环节。但是，随着机柜内存储、计算等服务器容量和计算能力的增加，机柜的功率密度大大增加，机柜内的高温，特别是局部温度，会给机房的运行安全带来隐患。目前，很多机房仍采用测温枪对机柜的热负荷监测系统进行检测，但这种测量方法相对简单，只能离线检测机柜的一个点。为了实现对机柜热负荷的全方位在线监测，成本高，传感器铺设困难，温度测量工作量很大，采集的负荷数据量也很大，测量数据不直观，难以分析。

热负荷监测系统技术利用目标物体红外辐射的可探测性，采然后通过一定的光电转换等手段将温度分布图像转换为红外热辐射图像。将红外热视觉技术引入到机柜热负荷监测中，对机房的安全有效管理具有十分重要的现实意义。

数据网络传输模块包括千兆以太网网络传输装置；数据处理控制模块通过数据网络传输模块从数据存储模块实时获取热成像图像，对机柜进行实时在线监控。

数据处理控制模块包括人工智能模块；人工智能模块对采集到的热成像图像进行序列增强优化，提高红外热成像的分辨率。

数据处理控制模块包括降噪模块；降噪模块采用内置的降噪算法对采集到的热成像图像进行降噪；内置的降噪算法包括中值滤波或小波算法。

机柜热负荷监测系统还包括报警模块；当在机房内检测到发热异常的机柜时，报警模块会提醒用户在个别机柜服务器或本地设备上进行过载操作，以便用户根据过载情况进行较优控制。