AI边缘分析设备提升充电站运营效率与安全

AI边缘分析设备提升充电站运营效率与安全

随着电动汽车的普及，充电站的智能化管理成为了一个亟待解决的问题。AI边缘分析设备的出现，为充电站的智能化管理提供了新的解决方案。本文将详细介绍AI技术在充电站中的具体应用，以及它如何帮助充电站实现减员增效和安全监管。

电动汽车充电站往往分散在不同位置区域，巡检人员很难短时间巡查辖区内所有站点，需要有分散式部署、集中管理的远程设备进行统一调度。现阶段的视频监控系统，主要用于普通的安防监控，无法智能支持场站高效巡检，且与充电站的运营管理缺乏有效联动。电动汽车、充电桩设备存在一定自燃风险，人员操作、车辆进出存在损坏设备的风险。

视频AI技术助力充电站智能化管理，为充电站无人化管理提供助力，保障充电站有序进行，实时掌握站内全息信息，辅助充电站运营决策全面提升充电站的运营管理能力。

减员增效，降低运营成本，提高运营效益

• 车辆管理：需要对场站内车位使用情况、车辆置放时间过长、燃油车占位等问题进行实时监察；
• 人员管理：需要对设备巡检人员进行工作监督，对无关人员占用场地进行制止驱逐；
• 车流检测：针对当前充电站车辆拥堵情况进行识别上报。

安全监管，实时发现安全隐患，精准防范安全事故

• 环境监测：针对整个场站进行烟火检测，当出现明火、浓烟时及时预警；
• 消防设施监管：针对场站内消防设施进行监管，出现消防设施遗失时进行及时预警；
• 设备管理：需要对充电设备使用进行引导归位，防止人员、车辆损坏站点设备。

新能源电动汽车充电站常用AI算法

车辆相关算法

• 等待区车辆拥挤情况检测；
• 燃油车占用电动汽车车位进行检测；
• (高危)车型检测；
• 车辆接近充电桩检测；

行为相关算法

• 人员进入危险区域检测；
• 充电桩未归位检测；
• 人脸巡更打卡；
• 人群聚集；

环境相关算法

• 场站明烟明火检测；
• 变压器等危险区域入侵检测；
• 车牌识别/车位使用情况检测；
• 充电桩倾倒检测；
• 消防器材遗失检测；

根据场站提出的需求和期望得到的效果进行实地调研考察，选择合适的算法提供场站通用AI解决方案。支持数据上报、接口集成、合作共创，研发高效、实用的管理及展现平台。

总结

AI边缘分析设备在电动汽车充电站的应用，不仅提高了充电站的运营效率和安全性，还降低了运营成本。通过实时监测和智能分析，AI技术能够及时发现潜在的安全隐患，预防安全事故的发生。同时，AI技术还能够优化车辆管理和人员管理，提高充电站的整体运营效益。随着AI技术的不断发展，相信它将在充电站智能化管理中发挥越来越重要的作用。