CN114373157A - 用于换电站的安全监控方法、装置、介质和换电站 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于换电站的安全监控方法、装置、介质和换电站，所述安全监控方法包括如下步骤：S100：获取换电平台的视频流或图像；S200：基于所述视频流或图像，根据预先训练的模型确定目标对象的位置；S300：根据检测结果，发出警示信号；其中，步骤S300包括如下步骤：S310：响应于所述目标对象处于换电平台的防护区域，发出第一警示信号；S320：响应于所述目标对象处于换电平台的过渡区域并且经预设时间到达所述防护区域，发出第二警示信号。通过对换电站中目标对象进行实时监控和对进入临界场景中的目标对象的运动进行预测，根据本发明的方法能够较可靠地保证目标对象在换电过程期间的安全。

Description

用于换电站的安全监控方法、装置、介质和换电站

技术领域

本发明涉及一种用于换电站的安全监控方法、装置、介质和换电站。

背景技术

目前，对于电动汽车的能源补给主要存在有整车充电和换电（即电池更换）这两种模式。整车充电模式能够分为交流慢充以及直流快充，其中，交流慢充所需时间较长且受停车场地的限制。此外，直流快充虽然功率大、充电时间短，然而对电网冲击较大，同时还会降低电池的使用寿命。反之，换电模式在实现对电动汽车的快速的能源补给的同时还能够降低对电池寿命的损害。此外，换电模式能够实现电网电力负荷的“调峰储能”并且由此提高电力设备的综合利用效率。

在换电模式中，需要相应的换电执行机构、例如机械臂来完成包括亏电电池的拆卸和服务电池的安装在内的整个换电过程。这些换电执行机构会对其周围的行人安全带来一定的威胁。尤其在由升降机构所执行的抬升和下降期间车内的驾乘人员突然或执意下车时，这是非常危险的。

发明内容

根据不同的方面，本发明的目的在于一种用于换电站的安全监控方法、执行这样的方法的装置和计算机可读存储介质以及包括这样的装置的换电站。

此外，本发明还旨在解决或者缓解现有技术中存在的其它技术问题。

本发明通过提供一种用于换电站的安全监控方法来解决上述问题，具体而言，其包括如下步骤：

S100：获取换电平台的视频流或图像；

S200：基于所述视频流或图像，根据预先训练的模型确定目标对象的位置；

S300：根据检测结果，发出警示信号；

其中，步骤S300包括如下步骤：

S310：响应于所述目标对象处于换电平台的防护区域，发出第一警示信号；

S320：响应于所述目标对象处于换电平台的过渡区域并且经预设时间到达所述防护区域，发出第二警示信号。

根据本发明的一个方面所提出的用于换电站的安全监控方法，所述模型基于深度学习模型进行构建，以用于检测图像中目标对象的关键点的位置。

根据本发明的一个方面所提出的用于换电站的安全监控方法，在步骤S300中，根据检测结果，基于换电进程信息发出警示信号。

根据本发明的一个方面所提出的用于换电站的安全监控方法，在步骤S300中，根据检测结果，响应于所述换电进程信息表征处于风险阶段，发出警示信号。

根据本发明的一个方面所提出的用于换电站的安全监控方法，所述第一警示信号和所述第二警示信号分别包括用于暂停换电进程的指令，和/或分别包括起警示作用的光学警示信号或声学警示信号。

根据本发明的一个方面所提出的用于换电站的安全监控方法，在步骤S320中，基于当前被输入到模型中的图像的前N帧图像，获取处于所述过渡区域中的关键点的移动速度信息并且基于所述移动速度信息确定下一帧图像中目标对象的位置，其中，N为大于1的整数。

根据本发明的一个方面所提出的用于换电站的安全监控方法，所述移动速度信息包括移动速度和/或移动加速度。

根据本发明的一个方面所提出的用于换电站的安全监控方法，所述方法还包括如下步骤：S400：基于图像中目标对象的关键点的数量与阈值之间的偏差，筛选待输入到模型中的图像。

根据本发明的一个方面所提出的用于换电站的安全监控方法，所述方法还包括如下步骤：S500：获取车辆的载客信息，并且响应于所述载客信息表征车内存在乘客，发出第三警示信号。

根据本发明的另一方面，提供了一种能够用于在换电站中进行安全监控的装置，其包括：

存储器；

处理器；以及

存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序的运行使得下列步骤被执行：

S100：获取换电平台的视频流或图像；

S200：基于所述视频流或图像，根据预先训练的模型确定目标对象的位置；

S300：根据检测结果，发出警示信号；

其中，步骤S300包括如下步骤：

S310：响应于所述目标对象处于换电平台的防护区域，发出第一警示信号；

S320：响应于所述目标对象处于换电平台的过渡区域并且经预设时间到达所述防护区域，发出第二警示信号。

根据本发明的另一方面所提出的装置，所述模型基于深度学习模型进行构建，以用于检测图像中目标对象的关键点的位置。

根据本发明的另一方面所提出的装置，在步骤S300中，根据检测结果，基于换电进程信息发出警示信号。

根据本发明的另一方面所提出的装置，在步骤S300中，根据检测结果，响应于所述换电进程信息表征处于风险阶段，发出警示信号。

根据本发明的另一方面所提出的装置，所述第一警示信号和所述第二警示信号分别包括用于暂停换电进程的指令，和/或分别包括起警示作用的光学警示信号或声学警示信号。

根据本发明的另一方面所提出的装置，在步骤S320中，基于当前被输入到模型中的图像的前N帧图像，获取处于所述过渡区域的关键点的移动速度信息并且基于所述移动速度信息确定下一帧图像中目标对象的位置，其中，N为大于1的整数。

根据本发明的另一方面所提出的装置，所述移动速度信息包括移动速度和/或移动加速度。

根据本发明的另一方面所提出的装置，所述计算机程序的运行使得如下步骤S400被执行：基于图像中目标对象的关键点的数量与阈值之间的偏差，筛选待输入到模型中的图像。

根据本发明的另一方面所提出的装置，所述计算机程序的运行使得如下步骤S500被执行：获取车辆的载客信息，并且响应于所述载客信息表征车内存在乘客，发出第三警示信号。

根据本发明的另一方面所提出的装置，所述装置还包括入侵检测设备，所述入侵检测设备设置在换电平台的防护区域的边界处并且构造为接近式感测元件或压力式感测元件。

根据本发明的再一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，在所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上面所阐述的用于换电站的安全监控方法。

根据本发明的又一方面，还提供了一种换电站，其包括有上面所阐述的用于对换电站进行安全监控的装置。

综上所述，通过对换电站中目标对象进行实时监控和对进入临界场景中的目标对象的运动进行预测，根据本发明的方法能够较可靠地保证目标对象在换电过程期间的安全。

附图说明

参考附图，本发明的上述以及其它的特征将变得显而易见，其中，

图1至图2示出了根据本发明的一实施例的用于换电站的安全监控方法的主要步骤；

图3示出了处于危险场景中的图像的示意图；

图4示出了处于临界场景中的图像的示意图；

图5示出了根据本发明的一实施例的用于在换电站中进行安全监控的装置的示意图。

具体实施方式

容易理解，根据本发明的技术方案，在不变更本发明实质精神下，本领域的一般技术人员可以提出可相互替换的多种结构方式以及实现方式。因此，以下具体实施方式以及附图仅是对本发明的技术方案的示例性说明，而不应当视为本发明的全部或者视为对本发明技术方案的限定或限制。

在本说明书中提到或者可能提到的上、下、左、右、前、后、正面、背面、顶部、底部等方位用语是相对于各附图中所示的构造进行定义的，它们是相对的概念，因此有可能会根据其所处不同位置、不同使用状态而进行相应地变化。所以，也不应当将这些或者其他的方位用语解释为限制性用语。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等或类似表述仅用于描述与区分目的，而不能理解为指示或暗示相应的构件的相对重要性。

参考图1至图2，其示出了根据本发明的用于在换电站中进行安全监控的方法的主要步骤，其主要包括如下步骤：

S100：获取换电平台的视频流或图像，

S200：基于所述视频流或图像，根据预先训练的模型确定目标对象的位置；

S300：根据检测结果，发出警示信号；

其中，步骤S300包括如下步骤：

S310：响应于所述目标对象处于换电平台的防护区域，发出第一警示信号；

S320：响应于所述目标对象处于换电平台的过渡区域并且经预设时间到达所述防护区域，发出第二警示信号。

不仅通过基于输入到模型中的当前帧的图像对目标对象的位置进行检测，而且基于前几帧图像对邻近换电平台的防护区域的目标对象的运动趋势进行监控，由此能够进一步保障在换电期间目标对象的安全。相较于常见的借助于布置在换电平台周围的传感器（例如激光传感器）进行安全监控，根据本发明的安全监控方法能够预先给行人进行警示，这尤其在行人或驾驶员专注于手机而忽略了换电进程的情况下是有利的。

需要说明的是，上文提到的（以及下面还要提到的）步骤名称仅仅用于步骤之间的区分和便于步骤的引用，并不代表步骤之间的顺序关系，包括附图的流程图也仅仅是执行本方法的示例。在没有明显冲突的情况下，步骤之间可以用各种顺序或者同时执行。

需要说明的是，在此所提到的换电站一方面能够理解为与外界隔开的建筑物式的换电站，另一方面还能够被理解为用于对车辆动力电池进行更换作业的换电装置，例如固定不动的、可移动的或可折叠的换电装置。这种类型的换电站还能够涉及到所谓的充换电站。

换电站通常具有用于储存电池的电池仓、用于执行换电作业的换电平台。参考图3和4，其示出了在其上未停泊待换电车辆时的换电平台，所述换电平台被划分成防护区域11、安全区域12和在其间的过渡区域13。这三个区域关于V型槽能够是对称的，为清楚起见仅在一侧设有附图标记。在此，所述防护区域是指在其中会执行相应的换电过程并且由于对行人或其他生物存在一定的危险需要进行监控，由此所述防护区域还能够被称为危险区域或禁入区域。根据本发明，防护区域例如能够基于用于固定车轮的V型槽进行设定。与此相对地，安全区域对于行人或其他生物不会或很少造成危险并且一般情况下不需要进行监控。

需要说明的是，在此所提到的目标对象并不仅仅限于行人（例如车内乘客或换电站的维修人员），其还能够涉及到其它类型的动物（例如流浪猫、流浪狗）。此外，所获取的图像能够但不限于可见光图像或红外图像，其能够是二维的或三维的。

可选地，对于目标对象的位置的获取能够基于深度学习模型、尤其卷积神经网络模型以图像处理的方式来实现。具体地，该深度学习模型预先由包括样本图像和相应的标注信息的多组训练数据进行训练。该卷积神经网络模型包括有卷积层、归一层、激活层、最大池化层、全连接层以及输出层。例如，在输出层中，使用Softmax函数将判断结果输出为概率值，并且采用Softmax交叉熵损失（Cross Entropy loss)，或利用二分类模型输出判断结果。在对模型的训练过程中，为了使训练数据集多元化并且增加模型的鲁棒性，可选地还能够以在线数据增强的方式对训练数据集进行扩充。在此，在待检测图像中，防护区域、过渡区域和安全区域能够表示为梯形、矩形或多边形。

可选地，考虑到人体运动的多变性和不确定性，对于目标对象位置的检测能够借助于基于深度学习方法的关键点检测模型来实现。该关键点对于人体来说，能够涉及到人体骨骼关键点，例如双耳、双眼、手腕、手肘、双肩、双膝、双髋、左右脚踝等。通过调用关键点检测模型并且判断人体关键点是否落入防护区域或过渡区域，能够较准确地对人体安全进行监控。

若在步骤S200中检测到有关键点处于防护区域中（即处于危险场景中，如在图3中所示出的那样），则发出第一警示信号，该第一警示信号能够是用于操控换电进程的指令或用于操控换电站的相应的报警元件（例如光学报警器或声学报警器）的指令。出于较严格的安全要求，可选地，只要检测到有关键点落入防护区域，就发出用于暂停换电进程的指令，在此过程中还能够补充地进行光学或声学警示。在该过程中，能够基于目标对象、尤其人体的关键点在图像中的坐标以及防护区域、过渡区域和安全区域的边界线的坐标进行判断。

通常，整个换电流程包括有亏电电池拆卸阶段、电池输送阶段、服务电池安装阶段，在所述亏电电池拆卸阶段和服务电池安装阶段涉及到机械臂的运动和举升机构的运动，所述运动可能会对周围的行人带来危险。因此，该亏电电池拆卸阶段和服务电池安装阶段能够被称为危险阶段。此外，该危险阶段还能够涉及电池仓的行为，例如电池仓的开合门的运动阶段或其他可能引起危险的阶段。可选地，基于通过站端（换电站）与车端（车辆）进行通讯而获取的车辆换电进程信息，在车辆处于所述危险阶段时或仅仅在车辆处于危险阶段时，发出上面所阐释的第一警示信号。以这种方式，仅在必要的时间点暂停换电进程，能够避免不必要的维修工作并且由此能够缩短换电所需的必要时间。

若在步骤S200中检测到有关键点落入到过渡区域中（即处于临界场景中，如在图4中所示出的那样），对处于过渡区域中的关键点在下一帧或预设时间之后的位置进行预测。对处于过渡区域中的关键点的位置预测能够通过如下方式来实现，基于视频流的前几帧（或前N帧，其中N为大于一的整数）图像或当前图像的前几帧图像，获取所述关键点的包括移动速度（包括移动速度大小和/或移动速度方向）和移动加速度在内的移动速度信息并且基于此预测目标对象在下一帧或经预设时间后的位置。若目标对象、尤其所述关键点有可能进入到防护区域中，发出第二警示信号。该第二警示信号一方面能够涉及仅仅起警示作用的光学或声学警示信号，另一方面还能够涉及用于暂停换电进程的指令以用于保证较可靠的安全性。在此，第一警示信号和第二警示信号还能够是不同的，以便分级地进行警示。

可选地，在将所获取的换电平台的实时图像或视频流的图像输入到模型之前，应该对该图像的可信度进行检测，也即，根据本发明的方法还包括有步骤S400：基于图像中目标对象的关键点的数量与阈值之间的偏差，筛选待输入到模型中的图像。具体地，测定待检测图像中目标对象的关键点数量并且将其与预设的阈值进行比较，若关键点数量少于阈值，则判定该图像不合规。在实践中，所述预设的阈值能够设置为关键点总数的一半，或其还能够根据在人体标准站立姿势下以俯视角度获取的图像中关键点的数量进行设定。

换电站通常借助于云平台或相应的其它的中继装置与待换电车辆进行通讯，根据本发明的方法能够可选地与车端协同地进行安全监控。具体地，根据本发明的方法还能够包括步骤S500：获取车辆的载客信息，并且响应于所述载客信息表征车内存在乘客，发出第三警示信号。所述第三警示信号能够是用于在车辆主仪表板处显示相应信息的指令或能够是用于指示车辆监控车门开闭的指令。当检测到车内有乘客时或当检测到车内有乘客并且处于亏电电池拆卸阶段和服务电池安装阶段时，车端基于所述第三警示信号处于专注模式，以便提醒乘客勿下车。

参考图5，其示出了根据本发明的另一方面所提出的装置100的示意图，其包括存储器110（例如，闪存、ROM、硬盘驱动器、磁盘、光盘之类的非易失存储器）、处理器120以及存储在所述存储器110上并可在所述处理器120上运行的计算机程序130，所述计算机程序的运行实现了根据本发明的一个或多个实施例的用于在换电站中进行安全监控的方法。关于该装置的描述可参考上面关于用于在换电站中进行安全监视的方法的描述，对此不再赘述。

可选地，装置100能够是云端计算设备。示例性地，存储器110与处理器120作为云计算资源不仅能够位于同一物理设备（例如同一服务器）内，而且能够位于不同的物理设备（例如不同的服务器）处。

可选地，装置100还能够是边缘计算设备，其布置在换电站中。以这种方式在靠近数据源处（即在本地边缘计算层中）对换电站进行安全监控，从而能够保证监控的实时性和稳定性。此外，借助一个或多个边缘计算设备，还能够在一定程度上减轻云端的计算负荷并且有助于物联网的实现。

可选地，为了进一步主动地对换电站进行监控，在换电站的防护区域的边界线上还设置有入侵检测设备（未示出），其能够被用于探测爬行动物相对于换电平台的位置并且由此保证其在换电过程中或其他时间点的安全。该入侵检测设备能够构造为接近式感测元件或压力式感测元件，例如电容式触摸感测面板或电阻式触摸感测面板或价格相对偏移的触摸屏。这种类型的入侵检测设备还能够设置在换电站的安全敏感区域、例如设置在有触点危险的插座周边或结构精密而易受损的部件周围等。当有异物触碰或接近时，该感测元件能够直接发送信号给控制器并且操控换电进程。

此外，本发明还涉及一种用于实现根据本发明的一个或多个实施例的用于在换电站中进行安全监控的方法的计算机可读存储介质。在此所提及的计算机可读存储介质包括各种类型的计算机存储介质，可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。举例而言，计算机可读存储介质可以包括RAM、ROM、EPROM、E2PROM、寄存器、硬盘、可移动盘、CD-ROM或其他光盘存储器、磁盘存储器或其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码单元并能够由通用或特定用途计算机、或者通用或特定用途处理器进行存取的任何其他临时性或者非临时性介质。关于根据本发明的计算机可读存储介质的描述能够参考针对根据本发明的方法的阐释，对此不再赘述。

最后，本发明还提出一种换电站，其包括根据本发明的一个或多个实施例的装置。关于根据本发明的换电站的描述能够参考针对根据本发明的方法的阐释，对此不再赘述。

综上所述，通过对换电站中目标对象进行实时监控和对进入临界场景中的目标对象的运动进行预测，根据本发明的方法能够较可靠地保证目标对象在换电过程期间的安全。在本发明的一实施例中，通过基于换电进程信息和各换电阶段的特征来操控警示信号的发出或换电进程的中断，能够避免不必要的维修工作并且由此能够缩短换电所需的必要时间。在本发明的另一实施例中，通过换电站与车辆进行协同，能够进一步保障目标对象、尤其车内的驾乘人员在换电期间的安全。在本发明的另一实施例中，借助边缘计算设备来执行对换电站的安全监控，能够保证监控的实时性和稳定性并且在一定程度上能够减轻云端的计算负荷。

应当理解的是，所有以上的优选实施例都是示例性而非限制性的，本领域技术人员在本发明的构思下对以上描述的具体实施例做出的各种改型或变形都应在本发明的法律保护范围内。

Claims (21)

1.一种用于换电站的安全监控方法，其特征在于，包括如下步骤：

S100：获取换电平台的视频流或图像；

S200：基于所述视频流或图像，根据预先训练的模型确定目标对象的位置；

S300：根据检测结果，发出警示信号；

其中，步骤S300包括如下步骤：

S310：响应于所述目标对象处于换电平台的防护区域，发出第一警示信号；

S320：响应于所述目标对象处于换电平台的过渡区域并且经预设时间到达所述防护区域，发出第二警示信号。

2.根据权利要求1所述的安全监控方法，其特征在于，所述模型基于深度学习模型进行构建，以用于检测图像中目标对象的关键点的位置。

3.根据权利要求2所述的安全监控方法，其特征在于，在步骤S300中，根据检测结果，基于换电进程信息发出警示信号。

4.根据权利要求3所述的安全监控方法，其特征在于，在步骤S300中，根据检测结果，响应于所述换电进程信息表征处于风险阶段，发出警示信号。

5.根据权利要求4所述的安全监控方法，其特征在于，所述第一警示信号和所述第二警示信号分别包括用于暂停换电进程的指令，和/或包括起警示作用的光学警示信号或声学警示信号。

6.根据权利要求2所述的安全监控方法，其特征在于，在步骤S320中，基于当前被输入到模型中的图像的前N帧图像，获取处于所述过渡区域的关键点的移动速度信息并且基于所述移动速度信息确定下一帧图像中目标对象的位置，其中，N为大于1的整数。

7.根据权利要求6所述的安全监控方法，其特征在于，所述移动速度信息包括移动速度和/或移动加速度。

8.根据权利要求2至7中任一项所述的安全监控方法，其特征在于，所述方法还包括如下步骤：S400：基于图像中目标对象的关键点的数量与阈值之间的偏差，筛选待输入到模型中的图像。

9.根据权利要求1至7中任一项所述的安全监控方法，其特征在于，所述方法还包括如下步骤：S500：获取车辆的载客信息，并且响应于所述载客信息表征车内存在乘客，发出第三警示信号。

10.一种装置，其能够用于在换电站中进行安全监控，其特征在于，所述装置包括：

存储器；

处理器；以及

存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序的运行使得下列步骤被执行：

S100：获取换电平台的视频流或图像；

S200：基于所述视频流或图像，根据预先训练的模型确定目标对象的位置；

S300：根据检测结果，发出警示信号；

其中，步骤S300包括如下步骤：

S310：响应于所述目标对象处于换电平台的防护区域，发出第一警示信号；

S320：响应于所述目标对象处于换电平台的过渡区域并且经预设时间到达所述防护区域，发出第二警示信号。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述模型基于深度学习模型进行构建，以用于检测图像中目标对象的关键点的位置。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，在步骤S300中，根据检测结果，基于换电进程信息发出警示信号。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，在步骤S300中，根据检测结果，响应于所述换电进程信息表征处于风险阶段，发出警示信号。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第一警示信号和所述第二警示信号分别包括用于暂停换电进程的指令，和/或包括起警示作用的光学警示信号或声学警示信号。

15.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，在步骤S320中，基于当前被输入到模型中的图像的前N帧图像，获取处于所述过渡区域的关键点的移动速度信息并且基于所述移动速度信息确定下一帧图像中目标对象的位置，其中，N为大于1的整数。

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述移动速度信息包括移动速度和/或移动加速度。

17.根据权利要求11至16中任一项所述的装置，其特征在于，所述计算机程序的运行使得如下步骤S400被执行：基于图像中目标对象的关键点的数量与阈值之间的偏差，筛选待输入到模型中的图像。

18.根据权利要求10至16中任一项所述的装置，其特征在于，所述计算机程序的运行使得如下步骤S500被执行：获取车辆的载客信息，并且响应于所述载客信息表征车内存在乘客，发出第三警示信号。

19.根据权利要求10至16中任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括入侵检测设备，所述入侵检测设备设置在换电平台的防护区域的边界处并且构造为接近式感测元件或压力式感测元件。

20.一种计算机可读存储介质，在所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1至9中任一项所述的用于换电站的安全监控方法。

21.一种换电站，其特征在于，包括根据权利要求10至19中任一项所述的装置。

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