基于智能識別的智能園區(qū)電動汽車有序充電系統(tǒng)及方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及基于智能識別的智能園區(qū)電動汽車有序充電管理系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002]智能園區(qū)是一個涵蓋電網(wǎng)系統(tǒng)和智能用電系統(tǒng)的應用示范基地，建設智能園區(qū)有序充電管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了對園區(qū)內(nèi)電動汽車智能識別、充電預約、充電監(jiān)控自保護、智能停車為一體的智能管理系統(tǒng)。
[0003]現(xiàn)有的電動汽車有序充電管理系統(tǒng)存在的技術缺點是:
[0004]1.現(xiàn)有充電系統(tǒng)僅僅是單純的充電模塊，多會有一些和電網(wǎng)的調(diào)度功能，缺乏充電過程監(jiān)控、防護等方面的功能。
[0005]2.現(xiàn)有充電系統(tǒng)往往作為一個獨立的系統(tǒng)存在，缺乏對應具體工作場景的集成度，例如在智能園區(qū)內(nèi)單獨部署有序充電系統(tǒng)就會稍顯單薄，不足以支撐其整個園區(qū)的智能信息化程度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]為解決現(xiàn)有技術存在的不足，本發(fā)明公開了基于智能識別的智能園區(qū)電動汽車有序充電管理系統(tǒng)，首先，依托電動汽車智能識別技術，構(gòu)建園區(qū)電動汽車集中管理平臺，實現(xiàn)了充電預約、有序充電、統(tǒng)一管理和調(diào)度電動汽車；其次，利用障礙物智能識別技術，構(gòu)建統(tǒng)一的智能停車管理平臺，對整個園區(qū)內(nèi)的車位進行統(tǒng)一調(diào)度管理；最后，利用對充電過程中的實時狀態(tài)數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)對充電過程的智能化監(jiān)控和主動保護。
[0007]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的具體方案如下:
[0008]基于智能識別的智能園區(qū)電動汽車有序充電方法，包括:
[0009]基于模式識別算法實現(xiàn)對電動汽車智能識別:建立基于車輛號牌的電動汽車統(tǒng)一管理模型，利用顏色和紋理分析相結(jié)合的車牌定位算法實現(xiàn)車牌號牌識別；
[0010]車牌號牌作為園區(qū)內(nèi)管理電動汽車的主鍵，建立園區(qū)內(nèi)電動汽車的統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)庫，為主動防護提供基礎數(shù)據(jù)；
[0011]基于障礙物分類器實現(xiàn)障礙物智能識別:捕獲危圖像信號，采用基于SVM算法的障礙物分類器實現(xiàn)數(shù)據(jù)樣本分類，通過對樣本數(shù)據(jù)進行訓練，構(gòu)建出不同狀況下的應急處理預案，形成主動防護模板庫；
[0012]基于實時數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)主動防護:通過數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺連通園區(qū)內(nèi)所有的充電粧，實時抽取并分析充電粧的狀態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)不同狀況調(diào)用主動防護模板庫中對應的應急處理預案進而實現(xiàn)對充電粧狀態(tài)的主動防護。
[0013]兩個智能識別和一個主動防護都是基于識別算法和物聯(lián)技術實現(xiàn)的，其中第一個識別方法主要使用圖形圖像識別算法識別車牌，車牌會作為園區(qū)內(nèi)管理電動汽車的主鍵，即通過第一個智能識別建立園區(qū)內(nèi)電動汽車的統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)庫，它會為主動防護提供基礎數(shù)據(jù)，例如通過建立以車牌為主健的電動汽車，就可以動態(tài)的存儲具體電動汽車上電池模塊的狀態(tài)信息，為有序充電服務，進而為基于實時數(shù)據(jù)分析的主動防護提供數(shù)據(jù)。
[0014]第二個部分相對獨立，但是也是為第三部分提供數(shù)據(jù)的來源，它通過障礙物感應、識別、分類，來判斷車位空閑、充電位置是否有阻礙物等情況。為第三部分有序充電、充電過程安全性提供數(shù)據(jù)支持。
[0015]利用SVM算法提供的線性分類器，通過對樣本數(shù)據(jù)進行訓練，構(gòu)建出不同狀況下的應急處理預案，形成主動防護模板庫。
[0016]進一步的，實現(xiàn)號牌識別時，在園區(qū)的每一個入口和出口通道都安裝帶有高清攝像頭的控制機，基于“一桿一車”的原則，每個進入園區(qū)的車輛在桿前等待時，高清攝像頭會對號牌進行拍照，將照片上傳到系統(tǒng)后臺進行處理，系統(tǒng)后臺使用基于車牌定位算法的智能識別方法進行車牌識別。
[0017]進一步的，基于車牌定位算法的智能識別方法包括:
[0018]A、利用顏色空間距離及相似度計算，從圖像中分割出想要的顏色區(qū)域；
[0019]B、利用顏色對比算法從區(qū)域中分離出背景色和車牌號；
[0020]C、利用圖形圖像處理算法識別出車輛號牌。
[0021]進一步的，SVM通過構(gòu)造最優(yōu)分類超平面實現(xiàn)數(shù)據(jù)樣本分類，采用線性核函數(shù)構(gòu)建模型。
[0022]進一步的，捕獲、識別障礙物時，高清攝像頭和激光測距儀捕獲到圖像信息，進行圖像處理，形成可用來解析的標準圖像信息，通過圖像解析算法獲取當前物體的標準樣本數(shù)據(jù)，從而為下一步樣本訓練甄別障礙物提供基礎數(shù)據(jù)。
[0023]進一步的，捕獲到圖像信息，進行圖像處理，首先進行圖像的預處理工作，將靜態(tài)圖像通過前后幀的比對處理成線性連續(xù)的圖像信息，然后通過噪點、濾波的處理及清晰度的還原，最終形成可用來解析的標準圖像信息。
[0024]進一步的，障礙物甄別處理，使用基于SVM的障礙物分類器甄別障礙物，事件處置功能。事件處置功能在實現(xiàn)時，基于SVM算法，通過對動態(tài)樣本數(shù)據(jù)的訓練，獲得超平面(危險事件邊界)的結(jié)果集，進而利用這個結(jié)果集，構(gòu)建危險事件分類模板，利用不同的結(jié)果集的表現(xiàn)處的差異構(gòu)建模板，每個分類模板對應有具體的解決方式，最終形成動態(tài)的事件處置功能。
[0025]進一步的，構(gòu)建實時數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺，監(jiān)控平臺還包括:通過在電動汽車上加裝額外的電池監(jiān)控傳感器設備，實現(xiàn)對需要充電的電動汽車車載電池的狀態(tài)信息的實時獲取，并通過系統(tǒng)的實施數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺抽取分析，進而實現(xiàn)對充電過程車載電池的狀態(tài)分析。
[0026]基于智能識別的智能園區(qū)電動汽車有序充電系統(tǒng)，包括:
[0027]電動汽車智能識別模塊:建立基于車輛號牌的電動汽車統(tǒng)一管理模型，利用顏色和紋理分析相結(jié)合的車牌定位算法實現(xiàn)號牌識別；
[0028]障礙物智能識別模塊:捕獲危圖像信號，采用基于SVM算法的障礙物分類器實現(xiàn)數(shù)據(jù)樣本分類；
[0029]主動防護模塊:通過數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺連通園區(qū)內(nèi)所有的充電粧，實時抽取并分析充電粧的狀態(tài)數(shù)據(jù)，進而實現(xiàn)對充電粧狀態(tài)的監(jiān)控；
[0030]利用SVM算法提供的線性分類器，通過對樣本數(shù)據(jù)進行訓練，構(gòu)建出不同狀況下的應急處理預案，形成主動防護模板庫。
[0031]進一步的，電動汽車智能識別模塊實現(xiàn)號牌識別時，在園區(qū)的每一個入口和出口通道都安裝帶有高清攝像頭的控制機，基于“一桿一車”的原則，每個進入園區(qū)的車輛在桿前等待時，高清攝像頭會對號牌進行拍照，將照片上傳到系統(tǒng)后臺進行處理，系統(tǒng)后臺使用基于車牌定位算法的智能識別模塊進行車牌識別。
[0032]進一步的，基于車牌定位算法的智能識別模塊包括:
[0033]利用顏色空間距離及相似度計算，從圖像中分割出想要的顏色區(qū)域；
[0034]利用顏色對比算法從區(qū)域中分離出背景色和車牌號；
[0035]利用圖形圖像處理算法識別出車輛號牌。
[0036]進一步的，障礙物智能識別模塊中，還包括:
[0037]樣本分類模塊，SVM通過構(gòu)造最優(yōu)分類超平面實現(xiàn)數(shù)據(jù)樣本分類，采用線性核函數(shù)構(gòu)建模型。
[0038]圖像獲取模塊，捕獲、識別障礙物時，高清攝像頭和激光測距儀捕獲到圖像信息，進行圖像處理，形成可用來解析的標準圖像信息，通過圖像解析算法獲取當前物體的標準樣本數(shù)據(jù)，從而為下一步樣本訓練甄別障礙物提供基礎數(shù)據(jù)。
[0039]圖像處理模塊，捕獲到圖像信息，進行圖像處理，首先進行圖像的預處理工作，將靜態(tài)圖像通過前后幀的比對處理成線性連續(xù)的圖像信息，然后通過噪點、濾波的處理及清晰度的還原，最終形成可用來解析的標準圖像信息。
[0040]障礙物甄別處理模塊，使用基于SVM的障礙物分類器甄別障礙物，事件處置功能。
[0041]進一步的，主動防護模塊中構(gòu)建實時數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺，監(jiān)控平臺還包括:通過在電動汽車上加裝額外的電池監(jiān)控傳感器設備，實現(xiàn)對需要充電的電動汽車車載電池的狀態(tài)信息的實時獲取，并通過系統(tǒng)的實施數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺抽取分析，進而實現(xiàn)對充電過程車載電池的狀態(tài)分析。
[0042]本發(fā)明的有益效果:
[0043]1.從簡單的充電管理模塊提升到全過程監(jiān)控，可以對整個園區(qū)內(nèi)電動汽車，從入園、停車、充電過程實時監(jiān)控，提高了園區(qū)的智能化水平，提升了充電過程中的安全性可可監(jiān)控性。
[0044]2.針對具體場景設計，系統(tǒng)集成度高，對提升整個園區(qū)的智能化水平有顯著的作用。
[0045]3.基于實時數(shù)據(jù)的主動防護，將以前電動汽車充電過程中危險發(fā)生時被動的預警方式更改為集“監(jiān)控、預警、危險處置”為一體的主動防護方式，盡可能的在智能化層面將危險處置掉。
【附圖說明】
[0046]圖1高清攝像頭用來捕獲危圖像信號處理流程；
[0047]圖2圖像處理模塊截圖；
[0048]圖3訓練結(jié)果簡報。
【具體實施方式】