新能源汽车充电桩智能管理系统pdf

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　　2、57)摘要 一种新能源汽车充电桩智能管理系统， 包括 参数检测模块、 图像检测模块、 信息传输模块和 智能管理终端， 所述参数检测模块用于采集新能 源汽车充电桩表面的温度数据， 所述图像检测模 块用于采集新能源汽车充电桩的图像， 所述信息 传输模块用于将采集的温度数据和图像传输至 智能管理终端， 所述智能管理终端用于对接收到 的温度数据进行处理和判断， 并对接收到的图像 进行处理和显示。 采用本发明确定的最终局部邻 域能够实现对待检测像素的有效检测的同时， 保 证图像的细节信息； 根据确定的局部邻域计算待 检测像素对应的像素检测阈值， 根据待检测像素 和像素检测阈值之间的情况判断所述待检测像 。

　　3、素是否为噪声像素， 从而能够有效的检测出图像 中的噪声像素。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 111775759 A 2020.10.16 CN 111775759 A 1.一种新能源汽车充电桩智能管理系统， 其特征是， 包括参数检测模块、 图像采集模 块、 信息传输模块和智能管理终端， 所述参数检测模块采用传感器节点采集新能源汽车充 电桩表面的温度数据， 并将采集到的温度数据通过信息传输模块传输至智能管理终端， 所 述图像采集模块包括采集控制单元和图像采集单元， 所述采集控制单元用于根据接收到的 采集指令控制图像采集单元采集新能源汽车充电桩的图像， 所述图像采集单元通过信息传 输。

　　4、模块将采集到的新能源汽车充电桩的图像传输至智能管理终端， 所述智能管理终端包括 危险分析单元、 图像优化单元和图像显示单元， 所述危险分析单元用于对接收到的温度数 据进行处理， 并将处理后的温度数据和预设的安全阈值进行比较， 当所述温度数据超过预 设的安全阈值时进行预警， 并通过信息传输模块向采集控制单元发送采集指令， 所述图像 优化单元用于对接收到的图像进行处理， 并将处理后的图像在图像显示单元进行显示； 所述图像优化单元用于对采集到图像进行去噪， 设I表示待去噪的图像， I(x， y)表示图 像I中坐标(x， y)处的像素， 采用迭代的方式确定像素I(x， y)的局部邻域， 设r(x， y。

　　5、)表示 在第r次迭代时以像素I(x， y)为中心的(2r+1)(2r+1)的局部邻域， Nr(x， y)表示局部邻域 r(x， y)中的像素集合， 对局部邻域r(x， y)中的像素进行筛选， 具体为： 设表示局部邻域r(x， y)中像素灰度值的最大值，表示局部邻域 r(x， y)中像素灰度值的最小值， 给定第一筛选阈值和第二筛选阈值且 其中， Mr(x， y)表示局部邻域r(x， y)中的像 素数， r-1(x， y)表示在第(r-1)次迭代时以像素I(x， y)为中心的(2(r-1)+1)(2(r-1)+1 的局部邻域， Mr-1x， y表示局部邻域r-1(x， y)中的像素数， MI表示图。

　　9、示集合N(r-1)(x， y)中的像素数； 当局部邻域r(x， y)对应的迭代判断函数Wr(x， y)满足时， 则继续 采用迭代的方式确定像素I(x， y)的局部邻域， 直到Wr(x， y)满足时， 停 止继续迭代， 则当前迭代的上一次迭代时的局部邻域即为像素I(x， y)的最终局部邻域； 设 (x， y)表示采用上述方法确定的像素I(x， y)的最终局部邻域， (x， y)为在第 次 迭代时以像素I(x， y)为中心的(2 +1)(2 +1)的局部邻域， N (x， y)表示局部邻域(x， y) 中的像素集合， N (x， y)表示集合N (x， y)中筛选剩余的像素组成的集合， 给定像素I。

　　11、(x， y)满足时， 则判定像素I(x， y)为噪声像素， 令当像 素I(x， y)的灰度值f(x， y)满足时， 则判定 像素I(x， y)为正常像素。 2.根据权利要求1所述的新能源汽车充电桩智能管理系统， 其特征是， 所述信息传输模 块采用GPRS通信方式进行信息传输。 3.根据权利要求1所述的新能源汽车充电桩智能管理系统， 其特征是， 所述信息传输模 块采用4G或5G通信方式进行信息传输。 4.根据权利要求1-3任一项所述的新能源汽车充电桩智能管理系统， 所述图像采集单 元采用摄像头采集新能源汽车充电桩的图像。 5.根据权利要求4所述的新能源汽车充电桩智能管理系统， 所述图像采集单元采。

　　12、用高 清摄像头采集新能源汽车充电桩的图像。 权利要求书 2/2 页 3 CN 111775759 A 3 一种新能源汽车充电桩智能管理系统 技术领域 0001 本发明创造涉及安全监控领域， 具体涉及一种新能源汽车充电桩智能管理系统。 背景技术 0002 新能源电动汽车充电桩其功能类似于加油站里面的加油机， 可以固定在地面或墙 壁， 安装于公共建筑(公共楼宇、 商场、 公共停车场等)和居民小区停车场或充电站内， 可以 根据不同的电压等级为各种型号的电动汽车充电。 0003 广东产品质量监督检验研究院首次公布了电动汽车充电桩产品风险监测结果。 结 果显示， 超过70的监测样本存在安全隐患。 此次检。

　　13、测样本的采集， 为研究院从市场采购9 家生产企业的10批次电动汽车充电桩产品， 其中有7批次不符合国标要求， 存在严重的安全 隐患。 风险监测发现， 样品有四个项目不符合国标要求， 容易起火、 导致使用者触电。 我国发 展新能源汽车， 是应对节能减排重大挑战的需要， 同时也是汽车产业跨越式发展和提升国 际竞争力的需要。 电动汽车的普及必定以充电桩的建设为前提， 新能源汽车充电桩以其环 保、 使用便捷和易于安装的优势成为电动汽车获取电能的一种重要方式。 为了提高电动汽 车充电的便利性， 新能源汽车充电桩普遍采用分散布局的安装方式。 为了解决分散安装的 新能源汽车充电桩安全性差， 维护困难和管理低。

　　14、效的问题， 本申请提供一种新能源汽车充 电桩智能管理系统， 能够实现对新能源汽车充电桩安全运营的有效管理。 发明内容 0004 针对上述问题， 本发明旨在提供一种新能源汽车充电桩智能管理系统。 0005 0006 本发明创造的目的通过以下技术方案实现： 0007 一种新能源汽车充电桩智能管理系统， 包括参数检测模块、 图像采集模块、 信息传 输模块和智能管理终端， 所述参数检测模块采用传感器节点采集新能源汽车充电桩表面的 温度数据， 并将采集到的温度数据通过信息传输模块传输至智能管理终端， 所述图像采集 模块包括采集控制单元和图像采集单元， 所述采集控制单元用于根据接收到的采集指令控 制图像采。

　　15、集单元采集新能源汽车充电桩的图像， 所述图像采集单元通过信息传输模块将采 集到的新能源汽车充电桩的图像传输至智能管理终端， 所述智能管理终端包括危险分析单 元、 图像优化单元和图像显示单元， 所述危险分析单元用于对接收到的温度数据进行处理， 并将处理后的温度数据和预设的安全阈值进行比较， 当所述温度数据超过预设的安全阈值 时进行预警， 并通过信息传输模块向采集控制单元发送采集指令， 所述图像优化单元用于 对接收到的图像进行处理， 并将处理后的图像在图像显示单元进行显示。 0008 优选地， 图像优化单元用于对采集到图像进行去噪， 设I表示待去噪的图像， I(x， y)表示图像I中坐标(x， y。

　　16、)处的像素， 采用迭代的方式确定像素I(x， y)的局部邻域， 设r (x， y)表示在第r次迭代时以像素I(x， y)为中心的(2r+1)(2r+1)的局部邻域， Nr(x， y)表 示局部邻域r(x， y)中的像素集合， 对局部邻域r(x， y)中的像素进行筛选， 具体为： 说明书 1/6 页 4 CN 111775759 A 4 0009设表示局部邻域r(x， y)中像素灰度值的最大值，表示局部 邻域 r(x， y)中像素灰度值的最小值， 给定第一筛选阈值 和第二筛选阈值 且 其中， Mr(x， y)表示局部邻域r(x， y)中的像 素数， r-1(x， y)表示在第(r-1)次迭代时以。

　　22、)表 示集合N (x， y)中的像素， 且I (A， B)I(x， y)， (A， B)表示像素I (A， B)在局部邻域 (x， y)中的坐标， f (A， B)表示像素I (A， B)的灰度值， M (x， y)表示集合N (x， y)中的像 素数； 0019 当像素I(x， y)的灰度值f(x， y)满足 对， 则判定像素I(x， y)为噪声像素， 令 当像素 I(x， y)的灰度值f(x， y)满足 时， 则判定像素 I(x， y)为正常像素。 0020 本发明创造的有益效果： 0021 (1)提供一种新能源汽车充电桩智能管理系统， 通过采集新能源汽车充电桩表面 的温度数据判断所述新能。

　　23、源汽车充电桩是否安全运营， 当判断新能源汽车充电桩在运营过 程中出现危险时， 采集新能源汽车充电桩的图像进行显示， 能够更加直观的对当前新能源 汽车充电桩的运营情况进行了解。 0022 (2)本发明在对图像中的像素进行处理时， 采用迭代的方式确定待检测像素的局 部邻域， 给定第一筛选阈值和第二筛选阈值， 根据给定的第一筛选阈值和第二筛选阈值对 每一次迭代时对应的局部邻域中的像素进行筛选， 从而去除局部邻域中存在的噪声像素， 所述第一筛选阈值和第二筛选阈值随着当前迭代时的局部邻域中的像素数的变化量和当 前的迭代次数进行自适应的调整， 当前迭代时的局部邻域中的像素数增加的较多或者当前 迭代时的局部。

　　24、邻域的范围较大时， 较大概率引入更多的噪声数据， 因此， 增加第一筛选阈值 和减小第二筛选阈值， 从而能够筛选掉局部邻域中更多的噪声像素， 避免噪声像素影响局 部邻域的确定结果； 当待检测像素为噪声像素， 并且所述待检测像素处于噪声密度较大的 图像区域中时， 采用传统的方法确定待检测像素的局部邻域时， 容易出现确定的局部邻域 中的像素多为噪声像素， 从而根据所述局部邻域中的像素对待检测像素进行检测时， 并不 能够有效的检测出噪声像素， 针对上述情况， 本优选实施例定义迭代判断函数， 所述迭代判 断函数中的局部检测系数通过像素灰度值之间的差值情况衡量局部邻域中像素的统一性， 所述迭代判断函数通过。

　　25、两次迭代时的局部邻域的局部检测系数的变化情况判断当前迭代 时的局部邻域中像素的统一性相较于上一次迭代时的局部邻域中像素的统一性的变化情 说明书 3/6 页 6 CN 111775759 A 6 况， 当迭代判断函数的值在一定范围时， 继续进行迭代， 从而增加待检测像素的局部邻域中 像素的多样性， 避免出现待检测像素的局部邻域中的像素都为噪声像素的现象， 当迭代判 断函数的值超出一定范围时， 则停止迭代， 从而在增加待检测像素的局部邻域中像素的多 样性的同时， 保证待检测像素的局部邻域中像素之间的统一性， 即采用本优选实施例确定 的最终局部邻域能够实现对待检测像素的有效检测的同时， 保证图像的细。

　　26、节信息； 根据确 定的局部邻域计算待检测像素对应的像素检测阈值， 根据待检测像素和像素检测阈值之间 的情况判断所述待检测像素是否为噪声像素， 从而能够有效的检测出图像中的噪声像素。 附图说明 0023 利用附图对发明创造作进一步说明， 但附图中的实施例不构成对本发明创造的任 何限制， 对于本领域的普通技术人员， 在不付出创造性劳动的前提下， 还可以根据以下附图 获得其它的附图。 0024 图1是本发明结构示意图。 具体实施方式 0025 结合以下实施例对本发明作进一步描述。 0026 参见图1， 本实施例的一种新能源汽车充电桩智能管理系统， 包括参数检测模块、 图像采集模块、 信息传输模块和智。

　　27、能管理终端， 所述参数检测模块采用传感器节点采集新 能源汽车充电桩表面的温度数据， 并将采集到的温度数据通过信息传输模块传输至智能管 理终端， 所述图像采集模块包括采集控制单元和图像采集单元， 所述采集控制单元用于根 据接收到的采集指令控制图像采集单元采集新能源汽车充电桩的图像， 所述图像采集单元 通过信息传输模块将采集到的新能源汽车充电桩的图像传输至智能管理终端， 所述智能管 理终端包括危险分析单元、 图像优化单元和图像显示单元， 所述危险分析单元用于对接收 到的温度数据进行去噪处理， 并将去噪处理后的温度数据和预设的安全阈值进行比较， 当 所述温度数据超过预设的安全阈值时进行预警， 并通过。

　　28、信息传输模块向采集控制单元发送 采集指令， 所述图像优化单元用于对接收到的图像进行去噪处理， 并将去噪处理后的图像 在图像显示单元进行显示。 0027 所述信息传输模块采用GPRS通信方式或者4G， 5G通信方式进行信息传输。 0028 所述图像采集单元采用摄像头采集新能源汽车充电桩的图像。 0029 所述图像优化单元用于对采集到图像进行去噪， 设I表示待去噪的图像， I(x， y)表 示图像 I中坐标(x， y)处的像素， 采用迭代的方式确定像素I(x， y)的局部邻域， 设r(x， y) 表示在第r次迭代时以像素I(x， y)为中心的(2r+1)(2r+1)的局部邻域， Nr(x， y)表。

　　29、示局部 邻域r(x， y)中的像素集合， 对局部邻域r(x， y)中的像素进行筛选， 具体为： 0030设表示局部邻域r(x， y)中像素灰度值的最大值，表示局部 邻域 r(x， y)中像素灰度值的最小值， 给定第一筛选阈值 和第二筛选阈值 且 说明书 4/6 页 7 CN 111775759 A 7 其中， Mr(x， y)表示局部邻域r(x， y)中的 像素数， r-1(x， y)表示在第(r-1)次迭代时以像素I(x， y)为中心的(2(r-1)+1)(2(r-1)+ 1)的局部邻域， Mr-1(x， y)表示局部邻域r-1(x， y)中的像素数， M(I)表示图像I中的像素数， C(I。

　　33、合N(r-1) (x， y)中的像素数； 0036当局部邻域r(x， y)对应的迭代判断函数Wr(x， y)满足时， 则 继续采用迭代的方式确定像素I(x， y)的局部邻域， 直到Wr(x， y)满足 时， 停止继续迭代， 则当前迭代的上一次迭代时的局部邻域即为像素I(x， y)的最终局部邻 域； 0037 设 (x， y)表示采用上述方法确定的像素I(x， y)的最终局部邻域， (x， y)为在 第 次迭代时以像素I(x， y)为中心的(2 +1)(2 +1)的局部邻域， N (x， y)表示局部邻域 (x， y)中的像素集合， N (x， y)表示集合N(x， y)中筛选剩余的像素组成的集。

　　35、灰度值， M (x， y)表示集合N (x， y)中的像 素数； 0040 当像素I(x， y)的灰度值f(x， y)满足 时， 则判定像素I(x， y)为噪声像素， 令 当像素 I(x， y)的灰度值f(x， y)满足 时， 则判定像素 I(x， y)为正常像素。 0041 本优选实施例在对图像中的像素进行处理时， 采用迭代的方式确定待检测像素的 局部邻域， 给定第一筛选阈值和第二筛选阈值， 根据给定的第一筛选阈值和第二筛选阈值 对每一次迭代时对应的局部邻域中的像素进行筛选， 从而去除局部邻域中存在的噪声像 素， 所述第一筛选阈值和第二筛选阈值随着当前迭代时的局部邻域中的像素数的变化量和 当。

　　36、前的迭代次数进行自适应的调整， 当前迭代时的局部邻域中的像素数增加的较多或者当 前迭代时的局部邻域的范围较大时， 较大概率引入更多的噪声数据， 因此， 增加第一筛选阈 值和减小第二筛选阈值， 从而能够筛选掉局部邻域中更多的噪声像素， 避免噪声像素影响 局部邻域的确定结果； 当待检测像素为噪声像素， 并且所述待检测像素处于噪声密度较大 的图像区域中时， 采用传统的方法确定待检测像素的局部邻域时， 容易出现确定的局部邻 域中的像素多为噪声像素， 从而根据所述局部邻域中的像素对待检测像素进行检测时， 并 不能够有效的检测出噪声像素， 针对上述情况， 本优选实施例定义迭代判断函数， 所述迭代 判断函数。

　　37、中的局部检测系数通过像素灰度值之间的差值情况衡量局部邻域中像素的统一 性， 所述迭代判断函数通过两次迭代时的局部邻域的局部检测系数的变化情况判断当前迭 代时的局部邻域中像素的统一性相较于上一次迭代时的局部邻域中像素的统一性的变化 情况， 当迭代判断函数的值在一定范围时， 继续进行迭代， 从而增加待检测像素的局部邻域 中像素的多样性， 避免出现待检测像素的局部邻域中的像素都为噪声像素的现象， 当迭代 判断函数的值超出一定范围时， 则停止迭代， 从而在增加待检测像素的局部邻域中像素的 多样性的同时， 保证待检测像素的局部邻域中像素之间的统一性， 即采用本优选实施例确 定的最终局部邻域能够实现对待检。

　　38、测像素的有效检测的同时， 保证图像的细节信息； 根据 确定的局部邻域计算待检测像素对应的像素检测阈值， 根据待检测像素和像素检测阈值之 间的情况判断所述待检测像素是否为噪声像素， 从而能够有效的检测出图像中的噪声像 素。 0042 最后应当说明的是， 以上实施例仅用以说明本发明的技术方案， 而非对本发明保 护范围的限制， 尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明， 本领域的普通技术人员应 当理解， 可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换， 而不脱离本发明技术方案的实 质和范围。 说明书 6/6 页 9 CN 111775759 A 9 图1 说明书附图 1/1 页 10 CN 111775759 A 10 。