[发明专利]基于人工智能的电动汽车充电设施管理方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的电动汽车充电设施管理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取设定的当前设定设施检测区块，并基于人工智能锁定所述当前设定设施检测区块中存在的初始锁定充电设施，并分别获取所述初始锁定充电设施的实际投入使用时间，根据所述实际投入使用时间对所述初始锁定充电设施进行筛选，筛选完成后生成当前确定待管理充电设施；获取所述当前确定待管理充电设施的目标设施实际定位，根据所述目标设施实际定位指引设施管理人员到达所述当前确定待管理充电设施，并在到达所述当前确定待管理充电设施后，基于预设的图像采集终端从预设的特定拍摄角度拍摄所述当前确定待管理充电设施的内部，并获取当前充电设施内部图像，对所述当前充电设施内部图像进行分析并划定亮度异常图像区块；获取所述亮度异常图像区块在所述当前充电设施内部图像中的异常区块定位坐标，以所述异常区块定位坐标为参考，将所述亮度异常图像区块与预设的标准充电设施内部图像进行对比，并筛选出亮度不合格图像区块；对所述亮度不合格图像区块的亮度的可靠度进行计算，并在计算完成后生成所述亮度不合格图像区块的实际亮度可靠度，判断所述实际亮度可靠度是否大于预设的标准亮度可靠度，若判断为是，则生成除水管理指示，若判断为否，则生成混合处理指示。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的电动汽车充电设施管理方法，其特征在于，对所述亮度不合格图像区块的亮度的可靠度进行计算，并在计算完成后生成所述亮度不合格图像区块的实际亮度可靠度，判断所述实际亮度可靠度是否大于预设的标准亮度可靠度，若判断为是，则生成除水管理指示，若判断为否，则生成混合处理指示；具体包括：

根据所述亮度不合格图像区块，获取所述亮度不合格图像区块的待定异常亮度区块数量，并根据所述待定异常亮度区块数量生成所述待定异常亮度区块的连续性；根据所述待定异常亮度区块数量和所述连续性按照以下公式生成所述实际亮度可靠度：

其中，其中，Z为异常亮度可靠度，exp()为以自然常数为底的指数函数，Q为连续性，Abp为第j个待定异常亮度区块的异常亮度程度，p为待定异常亮度区块数量；

为亮度不合格图像区块上待定异常亮度区块的总体异常亮度强度均值；

为亮度不合格图像区块中所有所述待定异常亮度区块的异常亮度强度的总连续性，反映了当前亮度不合格图像区块的亮度的可靠度；判断所述实际亮度可靠度是否大于预设的标准亮度可靠度，若判断为是，则说明出现水聚集，故生成除水管理指示，若判断为否，则说明出现水及杂质聚集，则生成混合处理指示。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的电动汽车充电设施管理方法，其特征在于，获取所述亮度异常图像区块在所述当前充电设施内部图像中的异常区块定位坐标，以所述异常区块定位坐标为参考，将所述亮度异常图像区块与预设的标准充电设施内部图像进行对比，并筛选出亮度不合格图像区块；具体包括：

以所述当前充电设施内部图像的左上拐角点为0坐标点，建立第一平面坐标系；基于所述第一平面坐标系获取所述亮度异常图像区块在所述当前充电设施内部图像中的异常区块定位坐标；以所述标准充电设施内部图像的左上拐角点为0坐标点，建立与所述第一平面坐标系相同的第二平面坐标系，以所述异常区块定位坐标为参考，定位所述标准充电设施内部图像中与所述异常区块定位坐标相同的当前实际定位区块；获取所述当前实际定位区块的当前标准区块亮度；基于以下公式获取所述亮度异常图像区块的当前待比对区块亮度：

其中，Y为当前待比对区块亮度，c为亮度异常图像区块中的像素点数量，I_h为亮度异常图像区块中第h个像素点的像素值；将所述当前标准区块亮度与所述当前待比对区块亮度进行对比，并将与所述当前标准区块亮度不匹配的当前待比对区块亮度所对应的亮度异常图像区块筛选出来，其中，筛选出的亮度异常图像区块为亮度不合格图像区块。