[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

说明书

本申请涉及一种基于人工智能的电动汽车充电设施管理方法及系统，依次通过获取设定的当前设定设施检测区块，锁定初始锁定充电设施，并分别获取实际投入使用时间，生成当前确定待管理充电设施；获取目标设施实际定位，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，划定亮度异常图像区块；获取异常区块定位坐标，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，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，本发明进而实现提高对电动汽车充电设施实体结构部分的质量把控及监测效率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种基于人工智能的电动汽车充电设施管理方法及系统。

背景技术

电动汽车充电设施，包括充电站、充电桩以及换电站，其中的充电站一般配备多个DC充电器和交流充电桩，根据使用场所的不同，充电站可分为平板充电站和立体充电站，大部分平面充电站都是在土地资源丰富的地方逐年建设；充电站一般建在人口密集的小区、商业区或停车库，占地面积小，利用率高在空之间，而换电站大多建在土地资源丰富的地方，占地面积大，需要专门的仓库存放电池组，同时配备必要的电池更换设施，一般换电站还配有DC充电器或交流充电桩，对更换的电池组进行集中充电。

可以看出，在电动汽车充电设施中，无论是充电站还是换电站均具有配置有充电桩，故对于充电桩的重要性不言而喻，目前，对于充电桩的设施管理，多为检测其充电功能是否可用，如申请号为CN202011322925.X的发明专利中公开了一种充电桩可用状态检测方法、装置、设备以及存储介质。检测方法包括：获取车辆充电相关的车辆使用数据并对车辆使用数据进行预处理以得到待检测数据，根据训练好的检测模型对待检测数据进行检测，检测模型由车辆充电相关的历史使用数据训练得到，根据检测结果判断对应充电桩的状态。本申请实施方式的检测方法中，通过对车辆充电相关的车辆使用数据处理得到待检测数据，并由检测模型根据待检测数据实现对充电桩进行判断确认充电桩的可用状态。

显然，上述技术方案虽然能够准确有效地检测出电性能不可用的充电桩，但是其对于充电桩的实体组装结构部分无法进行有效管理和质量把控，存在着无法实现质量把控及监测的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高对电动汽车充电设施实体结构部分的质量把控及监测效率的基于人工智能的电动汽车充电设施管理方法及系统。

本发明技术方案如下：

一种基于人工智能的电动汽车充电设施管理方法，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。

进一步地说，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：