[发明专利]一种新能源汽车充电桩预警决策方法及装置

权利要求书

1.一种新能源汽车充电桩预警决策方法，其特征在于，包括：

获取充电桩区域的温度、烟雾、火焰特征数据；

将所述温度、所述烟雾、所述火焰特征数据分别与温度阈值、烟雾阈值、火焰特征数据阈值进行比较；

若所述温度、所述烟雾、所述火焰特征数据中至少一个等于或者大于对应的阈值，基于预置的预警阈值计算方案计算出温度风险值、烟雾风险值、火焰特征风险值；

基于预置的风险指标权重库，通过所述温度风险值、所述烟雾风险值、所述火焰特征风险值计算出加权风险值；

基于所述加权风险值和预置的预警等级分类库输出预警信息；

通过传感器实时采集温度和空气烟雾值两项外部环境数据指标，并传输到对应后台数据中心；在温度和空气烟雾值指标未达到预警阈值范围即为正常时，后台系统按照预设时间间隔1分钟，每间隔1分钟数据更新一次，且历史数据被新获取的数据覆盖；当温度和空气烟雾值指标测度为异常时，后台系统预设数据采集时间间隔自动调整为10s；若反复测度10次，数据仍为异常，则确定异常数据测定无误，触发系统自动的故障判定机制；若反复测度过程中出现大于3次连续测度到数据恢复正常值时，系统判定为环境数据恢复正常，不进行故障判定流程，后台系统数据更新时间恢复到时间间隔为1分钟；

通过外部智能摄像头设备实时采集充电桩现场图片，进行火焰特征数据识别处理，来监测充电桩现场环境的火焰异常情况；数据采集规则与上述温度和空气烟雾值指标相同，在火焰特征指标未达到预警阈值范围即为正常时，摄像头图片每间隔1分钟采集一次并传输到后台数据中心；当火焰特征指标测度为异常时，后台系统预设数据采集时间间隔自动调整为10s，并从异常判定采集的第1张图片开始，反复测度10次；若数据仍为异常，则确定异常数据测定无误，触发系统自动的故障判定机制；若反复测度过程中出现大于3次连续测度到数据恢复正常值时，系统判定为环境数据恢复正常，不进行故障判定流程，后台系统数据更新时间恢复到时间间隔为1分钟；

加权风险值F具体计算公式如下：

其中，W是温度异常风险值，Y是烟雾异常风险值，H是火焰特征异常风险值；当只有一项或两项数据指标为异常时，正常指标的异常风险值取值为0。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述获取火焰特征数据，包括：

获取火焰颜色特征和/或火焰面积特征；

所述将所述火焰特征数据与火焰特征数据阈值进行比较，包括：

将所述火焰颜色特征和/或所述火焰面积特征分别与火焰颜色阈值和/或火焰面积阈值进行比较。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述获取火焰颜色特征，包括：

获取火焰图像；

将所述火焰图像分离成RGB三通道，进行二值化处理，并进行RGB颜色模型和HSI颜色模型比对，得到所述火焰图像的三色分量以及饱和度；

所述将所述火焰颜色特征与火焰颜色阈值进行比较，包括：

基于所述火焰图像的三色分量以及饱和度与预置的火焰颜色特征规则进行比较。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述获取火焰面积特征，包括：

获取火焰图像；

将所述火焰图像分离成RGB三通道，进行二值化处理，并进行RGB颜色模型和HSI颜色模型比对，得到所述火焰图像的三色分量以及饱和度；

基于所述火焰图像的三色分量以及饱和度与预置的火焰颜色特征规则进行比较；

若所述火焰图像的三色分量以及饱和度符合所述火焰颜色特征规则，将所述火焰图像的三色分量以及饱和度处的图像像素点标记为火焰像素点，得出火焰面积。

5.如权利要求2或4所述的方法，其特征在于，所述将所述火焰面积特征与火焰面积阈值进行比较，包括：

基于所述火焰面积计算得到火焰面积变化率；

将所述火焰面积变化率与预置的火焰面积变化率阈值进行比较。