[發明專利]基于人工智能的電動汽車充電設施管理方法及系統

在審

• 申請號: 202211340891.6
• 申請日: 2022-10-30
• 公開（公告）號: CN115760711A
• 公開（公告）日: 2023-03-07
• 發明（設計）人: 曾煒
• 申請（專利權）人: 湖北車互寶信息技術有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06F16/9535;G06Q50/06;B60L53/31
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于人工智能的電動汽車充電設施管理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取設定的當前設定設施檢測區塊，并基于人工智能鎖定所述當前設定設施檢測區塊中存在的初始鎖定充電設施，并分別獲取所述初始鎖定充電設施的實際投入使用時間，根據所述實際投入使用時間對所述初始鎖定充電設施進行篩選，篩選完成后生成當前確定待管理充電設施；獲取所述當前確定待管理充電設施的目標設施實際定位，根據所述目標設施實際定位指引設施管理人員到達所述當前確定待管理充電設施，并在到達所述當前確定待管理充電設施后，基于預設的圖像采集終端從預設的特定拍攝角度拍攝所述當前確定待管理充電設施的內部，并獲取當前充電設施內部圖像，對所述當前充電設施內部圖像進行分析并劃定亮度異常圖像區塊；獲取所述亮度異常圖像區塊在所述當前充電設施內部圖像中的異常區塊定位坐標，以所述異常區塊定位坐標為參考，將所述亮度異常圖像區塊與預設的標準充電設施內部圖像進行對比，并篩選出亮度不合格圖像區塊；對所述亮度不合格圖像區塊的亮度的可靠度進行計算，并在計算完成后生成所述亮度不合格圖像區塊的實際亮度可靠度，判斷所述實際亮度可靠度是否大于預設的標準亮度可靠度，若判斷為是，則生成除水管理指示，若判斷為否，則生成混合處理指示。

2.根據權利要求1所述的基于人工智能的電動汽車充電設施管理方法，其特征在于，對所述亮度不合格圖像區塊的亮度的可靠度進行計算，并在計算完成后生成所述亮度不合格圖像區塊的實際亮度可靠度，判斷所述實際亮度可靠度是否大于預設的標準亮度可靠度，若判斷為是，則生成除水管理指示，若判斷為否，則生成混合處理指示；具體包括：

根據所述亮度不合格圖像區塊，獲取所述亮度不合格圖像區塊的待定異常亮度區塊數量，并根據所述待定異常亮度區塊數量生成所述待定異常亮度區塊的連續性；根據所述待定異常亮度區塊數量和所述連續性按照以下公式生成所述實際亮度可靠度：

其中，其中，Z為異常亮度可靠度，exp()為以自然常數為底的指數函數，Q為連續性，Abp為第j個待定異常亮度區塊的異常亮度程度，p為待定異常亮度區塊數量；

為亮度不合格圖像區塊上待定異常亮度區塊的總體異常亮度強度均值；

為亮度不合格圖像區塊中所有所述待定異常亮度區塊的異常亮度強度的總連續性，反映了當前亮度不合格圖像區塊的亮度的可靠度；判斷所述實際亮度可靠度是否大于預設的標準亮度可靠度，若判斷為是，則說明出現水聚集，故生成除水管理指示，若判斷為否，則說明出現水及雜質聚集，則生成混合處理指示。

3.根據權利要求1所述的基于人工智能的電動汽車充電設施管理方法，其特征在于，獲取所述亮度異常圖像區塊在所述當前充電設施內部圖像中的異常區塊定位坐標，以所述異常區塊定位坐標為參考，將所述亮度異常圖像區塊與預設的標準充電設施內部圖像進行對比，并篩選出亮度不合格圖像區塊；具體包括：

以所述當前充電設施內部圖像的左上拐角點為0坐標點，建立第一平面坐標系；基于所述第一平面坐標系獲取所述亮度異常圖像區塊在所述當前充電設施內部圖像中的異常區塊定位坐標；以所述標準充電設施內部圖像的左上拐角點為0坐標點，建立與所述第一平面坐標系相同的第二平面坐標系，以所述異常區塊定位坐標為參考，定位所述標準充電設施內部圖像中與所述異常區塊定位坐標相同的當前實際定位區塊；獲取所述當前實際定位區塊的當前標準區塊亮度；基于以下公式獲取所述亮度異常圖像區塊的當前待比對區塊亮度：

其中，Y為當前待比對區塊亮度，c為亮度異常圖像區塊中的像素點數量，I_h為亮度異常圖像區塊中第h個像素點的像素值；將所述當前標準區塊亮度與所述當前待比對區塊亮度進行對比，并將與所述當前標準區塊亮度不匹配的當前待比對區塊亮度所對應的亮度異常圖像區塊篩選出來，其中，篩選出的亮度異常圖像區塊為亮度不合格圖像區塊。