CN116912780B - 基于模式动态切换的充电监测保护方法及保护系统 - Google Patents

基于模式动态切换的充电监测保护方法及保护系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于模式动态切换的充电监测保护方法及保护系统，接收充电起始信号，将相应充电桩的标签信息发送至监控端，确定白光图像中与充电桩所对应的可停车区域并得到第一像素点集合；对可停车区域内的电动汽车的汽车区域识别并得到第二像素点集合，将第一像素点集合和第二像素点集合内的像素点比对得到差别像素点集合；按照第一监测模式对差别像素点集合内的像素点的像素值进行判断，在像素点的像素值达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像；按照第二监测模式对待识别图像进行目标识别；接收充电截止信号，清除第二像素点集合、差别像素点集合，将第一像素点集合与可停车区域对应存储。

Description

基于模式动态切换的充电监测保护方法及保护系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术，尤其涉及一种基于模式动态切换的充电监测保护方法及保护系统。
背景技术
随着新能源汽车的普及，相应的对新能源汽车进行充电的充电桩的分布也更为广泛，充电桩是指为电动汽车提供能量补充的充电装置，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，安装于室外停车场、商场和居民小区停车场内等，当车辆进行充电时，管理人员需要确保车辆的安全，但由于这些区域多在室外且存放车辆较多，因此容易出现车辆的损伤和安全隐患，所以需要对充电桩的停车区域进行监测以便后续提供证据。
现有技术中，主要通过在充电桩的停车区域安装监控，通过人工的方式实时观察充电桩的可停车区域内车辆的监控画面，从而避免车辆出现损伤，或者在出现事故时通过人工调取当天的视频进行逐帧观察从而确定导致事故的原因，但无法对充电桩的可停车区域进行自动监测并确定监测结果。
因此，如何针对可停车区域的车辆进行多维度的自动监测，以协助人员得到自动的监测结果成为亟待解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种基于模式动态切换的充电监测保护方法及保护系统，可以针对可停车区域的车辆进行多维度的自动监测，以协助人员得到自动的监测结果。
本发明实施例的第一方面，提供一种基于模式动态切换的充电监测保护方法，包括：
服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电起始信号后，将相应充电桩的标签信息发送至相对应的监控端，监控端确定白光图像中与所述充电桩所对应的可停车区域并得到第一像素点集合；
监控端对所述可停车区域内的电动汽车的汽车区域识别并得到第二像素点集合，将所述第一像素点集合和第二像素点集合内的像素点比对得到差别像素点集合；
监控端按照第一监测模式对差别像素点集合内的像素点的像素值进行判断，在像素点的像素值达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像；
按照第二监测模式对待识别图像进行目标识别并得到相对应的监测结果同步至服务器和/或用户端，所述第二监测模式至少包括红外监测模式和/或基于OPENCV识别模式；
服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电截止信号后，清除所述第二像素点集合、差别像素点集合，将所述第一像素点集合与可停车区域对应存储。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电起始信号后，将相应充电桩的标签信息发送至相对应的监控端，监控端确定白光图像中与所述充电桩所对应的可停车区域并得到第一像素点集合，包括：
监控端对其拍摄的白光图像中为预设像素值的像素点识别得到相对应的监测区域；
监控端根据所接收充电桩的标签信息，确定相对应的监测区域作为目标监测区域；
获取所述目标监测区域内的像素点得到与所述充电桩所对应的可停车区域，统计可停车区域的所有像素点的坐标得到第一像素点集合。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述监控端对所述可停车区域内的电动汽车的汽车区域识别并得到第二像素点集合，根据所述第一像素点集合、第二像素点集合得到第一像素点集合、第二像素点集合之间的差别像素点集合，包括：
确定所述目标监测区域所对应的原始图像的原始像素点，将目标监测区域所对应的当前图像的当前像素点与原始像素点比对确定区别像素点；
获取所有区别像素点所组成的区域作为与所述充电桩所对应的汽车区域，统计汽车区域的所有像素点的坐标得到第二像素点集合；
将所述第二像素点集合内的像素点的坐标与第一像素点集合内像素点的坐标比对，确定第一像素点集合内存在、第二像素点集合内不存在的坐标对应的像素点得到差别像素点集合；
基于与标签信息相对应的预存图像信息空间对第一像素点集合、第二像素点集合、差别像素点集合存储。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述监控端按照第一监测模式对差别像素点集合内的像素点的像素值进行判断，在像素点的像素值达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像，包括：
获取在得到差别像素点集合的第一时刻时，差别像素点集合的像素点的第一像素值；
将第二时刻时差别像素点集合的像素点的第二像素值与相同坐标的像素点的第一像素值比对，若判断同一个坐标的像素点的第一像素值和第二像素值的差值大于预设值，则将相应的像素点作为变换像素点；
获取所有变换像素点的变换坐标，若变换坐标达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述获取所有变换像素点的变换坐标，若变换坐标达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像，包括：
将所有通过变换像素点直接相邻或间隔相邻的变换像素点统计得到变换像素点集合，统计每个变换像素点集合内的变换像素点的变换数量；
若所述变换数量大于等于预设变化数值，则判断相应变换像素点集合内的变换坐标达到预设的变换条件；
根据达到变换条件的变换像素点集合的变换坐标对所变换的像素点进行采集，截取得到待识别图像。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括：
若所述变换数量小于预设变化数值，则判断相应变换像素点集合内的变换坐标未达到预设的变换条件，不进行图像截取。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述按照第二监测模式对待识别图像进行目标识别并得到相对应的监测结果同步至服务器和/或用户端，所述第二监测模式至少包括红外监测模式和/或基于OPENCV识别模式，包括：
基于红外监测模式中的采集模块获取待识别图像中所对应像素点的红外像素值并计算得到红外像素均值；
若所述红外像素均值大于等于预设像素均值则得到第一生物的监测结果，并确定待识别图像的完整图像，基于OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果同步至服务器和/或用户端。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括：
若所述红外像素均值小于预设像素均值则得到第二生物的监测结果，不再基于OPENCV识别。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述若所述红外像素均值大于等于预设像素均值则得到第一生物的监测结果，并确定待识别图像的完整图像，基于OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果，包括：
若所述红外像素均值大于等于预设像素均值，则对监控端所拍摄整体的红外光图像进行二值化处理得到二值化图像；
根据待识别图像中像素点的坐标确定二值化图像中相对应的二值化像素点，确定与二值化像素点直接相邻或通过其他白色像素点间接相邻的所有白色像素点得到二值化像素点集合；
根据二值化像素点集合的所有像素点得到待识别图像的完整图像，基于OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据二值化像素点集合的所有像素点得到待识别图像的完整图像，基于OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果，包括：
调取监测端所拍摄完整的白光图像，根据所述二值化像素点集合内的坐标确定白光图像内相应的白光像素点得到完整图像；
基于OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电截止信号后，清除所述第二像素点集合、差别像素点集合，将所述第一像素点集合与可停车区域对应存储，包括：
服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电截止信号后，将预存图像信息空间内的第二像素点集合、差别像素点集合删除；
将先前所记录的第一像素点集合与可停车区域存储至图像信息空间内，以使第一像素点集合与可停车区域下次被直接调取。
本发明实施例的第二方面，提供一种基于模式动态切换的充电监测保护系统，包括：
接收模块，用于使服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电起始信号后，将相应充电桩的标签信息发送至相对应的监控端，监控端确定白光图像中与所述充电桩所对应的可停车区域并得到第一像素点集合；
识别模块，用于使监控端对所述可停车区域内的电动汽车的汽车区域识别并得到第二像素点集合，将所述第一像素点集合和第二像素点集合内的像素点比对得到差别像素点集合；
判断模块，用于使监控端按照第一监测模式对差别像素点集合内的像素点的像素值进行判断，在像素点的像素值达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像；
同步模块，用于按照第二监测模式对待识别图像进行目标识别并得到相对应的监测结果同步至服务器和/或用户端，所述第二监测模式至少包括红外监测模式和/或基于OPENCV识别模式；
存储模块，用于使服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电截止信号后，清除所述第二像素点集合、差别像素点集合，将所述第一像素点集合与可停车区域对应存储。
本发明实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：存储器、处理器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行本发明第一方面及第一方面各种可能涉及的所述方法。
本发明实施例的第四方面，提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现本发明第一方面及第一方面各种可能涉及的所述方法。
本发明的有益效果如下：
1、本发明会对充电桩的可停车区域进行多维度监测从而自动生成相应的监测结果。本发明通过2种监测模式切换对充电桩的可停车区域进行自动监测，第一监测模式用于监测差别像素点集合中像素点的像素值进行判断，当到达变化条件后，则会对发生变化的图像进行截取得到待识别图像，随后通过第二监测模式中的红外监测模式和/或OPENCV识别模式对待识别图像进行自动识别得到监测结果，使得本发明在到达变换条件后会自动会变化的图像进行截取并识别，从而得到相应的监测结果。
2、本发明会依据第一监测模式对进入可停车区域内的物体进行自动监测，并截取相应的图片得到待识别图像，方便后续对待识别图像进行识别得到相应的监测结果。本发明会利用监控拍摄的白光图像获取停车线区域内的所有像素点得到第一像素点集合，并将停车后的当前图像的当前像素点与停车前原始图像的原始像素点进行比对，确定车辆对应的第二像素点集合，根据第一像素点集合和第二像素点集合确定处于可停车区域内但不与车辆相关的差别像素点，即2者的差集，并且每个停车区域对应一个预存图像信息空间对第一像素点集合、第二像素点集合、差别像素点集合存储，后续直接提取使用，无需进行多次识别处理，当判断出差别像素点集合中像素点的像素值变化较大且变化数量大于预设变化数值，则说明有物体进入，则会对该变化部分进行截取，得到待识别图像，使得本发明可以自动对进入停车区域且靠近车辆的物体进行自动监控。
3、本发明会依据第二监测模式对待识别图像进行生物识别，当判断是第一生物时，会确定该第一生物的完整图像，随后对该完整图像进行识别得到相应的识别结果，使得本发明可以自动对进入可停车区域内的物体进行识别并自动生成相应的监测结果，无需人员进行全天候的观察，并且会将第一像素点集合与可停车区域存储至图像信息空间内，后续进行监控时无需再对停车区域内的像素点进行提取，减少了数据处理量。本发明基于第二监测模式对待识别图像进行2个维度的识别，首先利用红外监测模式查看该物体是否为第一生物，如果不是，则无需进行后续的OPENCV识别，如果是由于仅对停车区域内的第一生物的部分图像进行截取，因此本发明会利用整体的红外光图像和二值化处理确定该物体对应的二值化像素点集合从而得到完成图像，随后利用二值化像素点集合确定白光图像内相应的白光像素点得到完整图像，并利用OPENCV进行自动识别得到相应的监测结果，本发明可以自动得到相应的监测结果，无需人员进行实时监测。
附图说明
图1为本发明所提供的一种基于模式动态切换的充电监测保护方法的流程图；
图2为本发明所提供的差别像素点集合对应区域的示意图；
图3为本发明所提供的一种基于模式动态切换的充电监测保护系统的结构示意图；
图4为本发明提供的一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
应当理解，在本发明的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
应当理解，在本发明中，“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
应当理解，在本发明中，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“包含A、B和C”、“包含A、B、C”是指A、B、C三者都包含，“包含A、B或C”是指包含A、B、C三者之一，“包含A、B和/或C”是指包含A、B、C三者中任1个或任2个或3个。
应当理解，在本发明中，“与A对应的B”、“与A相对应的B”、“A与B相对应”或者“B与A相对应”，表示B与A相关联，根据A可以确定B。根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。A与B的匹配，是A与B的相似度大于或等于预设的阈值。
取决于语境，如在此所使用的“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
本发明提供一种基于模式动态切换的充电监测保护方法，如图1所示，具体包括S1-S5：
S1，服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电起始信号后，将相应充电桩的标签信息发送至相对应的监控端，监控端确定白光图像中与所述充电桩所对应的可停车区域并得到第一像素点集合。
需要说明的是，充电桩多数分布于停车场内，当车辆在充电桩处进行停车充电时，需要对充电的车辆进行实时监测，这样当车辆出现损伤时，可以把监控当做证据来使用，来确保停车安全。
因此，服务器在接收到充电桩向电动汽车进行充电的充电起始信号后，则会将正在进行充电的充电桩标签信息发送至相应的监控端，随后监控端会确定所监控区域的白光图像中该充电桩所对应的可停车区域并得到该可停车区域的第一像素点集合。
其中，第一像素点集合为接收到充电起始信号的充电桩对应的可停车区域的像素点集合。
通过上述实施方式，本发明可以对正在进行充电的充电桩对应的停车区域进行监控，从而减少相应的监控数据处理量。
在一些实施例中，步骤S1中的（服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电起始信号后，将相应充电桩的标签信息发送至相对应的监控端，监控端确定白光图像中与所述充电桩所对应的可停车区域并得到第一像素点集合），包括S11-S13：
S11，监控端对其拍摄的白光图像中为预设像素值的像素点识别得到相对应的监测区域。
在实际应用中，每个停车区域均具有对应的停车线，比如，白色、蓝色的停车线框出的停车区域。
可以理解的是，监控端对其拍摄的白光图像中像素值为预设像素值的像素点进行识别从而得到每个可停车区域对应的监测区域。其中，预设像素值为人为依据实际的停车线的像素值所设置的像素值。
例如，停车线为蓝色，则监控端会对所拍摄的一个可停车区域进行蓝色像素值对应像素点的识别得到蓝色停车线，获取蓝色停车线的区域作为相应对应的监测区域。
S12，监控端根据所接收充电桩的标签信息，确定相对应的监测区域作为目标监测区域。
可以理解的是，监控端根据所接收充电桩的标签信息，确定与该标签信息对应的监测区域作为目标监测区域。其中，标签信息为充电桩对应的标签信息。
例如，充电桩A、充电桩B和充电桩C，仅有充电桩A收到了充电起始信号进行充电，则获取充电桩A对应的监测区域作为目标监测区域。其中，目标监测区域为收到了充电起始信号后，正在进行充电的充电桩对应的停车线所框中的区域。
S13，获取所述目标监测区域内的像素点得到与所述充电桩所对应的可停车区域，统计可停车区域的所有像素点的坐标得到第一像素点集合。
可以理解的是，获取所述目标监测区域内所有的像素点得到与所述充电桩所对应的可停车区域，并统计可停车区域的所有像素点的坐标得到第一像素点集合。
例如，充电桩A、充电桩B和充电桩C，仅有充电桩A收到了充电起始信号进行充电，则获取充电桩A对应的蓝色停车线框中的区域作为目标监测区域，获取该目标监测区域以内的所有像素点，即蓝色停车线框以内所有的地面对应的像素点从而得到可停车区域，并统计可停车区域的所有像素点的坐标得到第一像素点集合。
通过上述实施方式，可以得到每个正在充电的充电桩对应的可停车区域的像素点集合。
S2，监控端对所述可停车区域内的电动汽车的汽车区域识别并得到第二像素点集合，将所述第一像素点集合和第二像素点集合内的像素点比对得到差别像素点集合。
其中，第二像素点集合为电动汽车对应汽车区域的像素点集合。
可以理解的是，监控端对所述可停车区域内的电动汽车的汽车区域识别并得到第二像素点集合，通过第一像素点集合和第二像素点集合内中的像素点比对确定差别像素点集合，其中，差别像素点集合为第一像素点集合与第二像素点集合求差得到的集合。
不难理解的是，第一像素点集合可以代表为可停车区域，第二像素点集合可以代表为停车后的汽车区域，后续直接获取处于第一像素点集合，且不处于第二像素点集合中的坐标的像素点，即属于可停车区域内但不属于汽车区域，可以理解为汽车四周与停车线之间的区域。
在一些实施例中，步骤S2中的（监控端对所述可停车区域内的电动汽车的汽车区域识别并得到第二像素点集合，根据所述第一像素点集合、第二像素点集合得到第一像素点集合、第二像素点集合之间的差别像素点集合），包括S21-S24：
S21，确定所述目标监测区域所对应的原始图像的原始像素点，将目标监测区域所对应的当前图像的当前像素点与原始像素点比对确定区别像素点。
其中，原始图像为没有停入车辆时监控摄像头所采集的图像，当前图像为停入车辆时监控摄像头所采集的图像。
可以理解的是，服务器会确定目标监测区域所对应的原始图像的原始像素点，以及目标监测区域所对应的当前图像的当前像素点，不难理解的是，原始图像中没有车辆则只显示地面的颜色，比如灰色，当前图像已经有车辆停入，则当前图像的当前像素点与原始像素点比对确定相应的区别像素点，该区别像素点为车辆对应的像素点，可以通过像素值比对确定发生变化的区别像素点。
不难理解的是，停车充电前和停车充电后，引起像素点发生变化的原因是有汽车停入，汽车像素点带来的变化。
S22，获取所有区别像素点所组成的区域作为与所述充电桩所对应的汽车区域，统计汽车区域的所有像素点的坐标得到第二像素点集合。
可以理解的是，获取所有区别像素点所组成的区域作为与充电桩所对应的汽车区域，并统计汽车区域内所有像素点的坐标从而得到第二像素点集合。
通过上述实施方式，本发明可以通过汽车停入后导致的像素点发生变化的区域作为整个汽车区域，方便后续得到相应的差别像素点集合进行后续的自动监控。
S23，将所述第二像素点集合内的像素点的坐标与第一像素点集合内像素点的坐标比对，确定第一像素点集合内存在、第二像素点集合内不存在的坐标对应的像素点得到差别像素点集合。
可以理解的是，将述第二像素点集合内的像素点的坐标与第一像素点集合内像素点的坐标比对，确定第一像素点集合内存在、第二像素点集合内不存在的坐标对应的像素点得到差别像素点集合，不难理解的是，差别像素点集合为可停车区域中停放车辆与可停车区域之间的空隙部分，即车辆与停车线之间的部分，后续进行自动监控时，出现人或动物到车辆位置则必须经过差别像素点集合对应的区域进行自动监控。
S24，基于与标签信息相对应的预存图像信息空间对第一像素点集合、第二像素点集合、差别像素点集合存储。
需要说明的是，每个充电桩都具有对应的预存图像信息空间，该预存图像信息空间用于存储与该充电桩对应的第一像素点集合、第二像素点集合、差别像素点集合。
通过上述实施方式，使得每个充电桩均对应一个存储空间，并且存储相应的可停车区域对应的第一像素点集合，汽车区域对应的第二像素点集合和可停车区域中去除汽车区域后得到区域的差别像素点集合，后续进行处理时直接调用相应存储空间内所存储的第一像素点集合、第二像素点集合、差别像素点集合，无需进行识别，减少了数据处理量。
S3，监控端按照第一监测模式对差别像素点集合内的像素点的像素值进行判断，在像素点的像素值达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像。
需要说明的是，差别像素点集合为可停车区域中去除汽车区域后得到区域的像素点集合，即汽车与停车线之间的地面区域，因此，如果想到达该汽车处则必须经过该差别像素点集合对应的区域。
可以理解的是，监控端按照第一监测模式对差别像素点集合内的像素点的像素值进行判断，如果该差别像素点集合内的像素点的像素值达到预设的变换条件后，则对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像。
不难理解的是，本发明会对可停车区域内去除汽车区域的部分区域进行监测持续监测，如果出现人员或动物出现在该区域则会引起像素值发生变化，变化满足预设的变换条件后会对发生变化的区域进行图像截取，从而得到待识别图像。
在一些实施例中，步骤S3中的（监控端按照第一监测模式对差别像素点集合内的像素点的像素值进行判断，在像素点的像素值达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像），包括S31-S33：
S31，获取在得到差别像素点集合的第一时刻时，差别像素点集合的像素点的第一像素值。
需要说明的是，第一时刻为没有人员或物体进行干扰的时刻，服务器会获取在得到差别像素点集合的第一时刻时，差别像素点集合中的像素点的第一像素值。
例如，参见图2，充电桩A在停入车辆进行充电后，会获取第一时刻对应的车辆四周到停车线之间地面像素点（差别像素点集合）的像素值即第一像素值，并进行后续的实时监测。
S32，将第二时刻时差别像素点集合的像素点的第二像素值与相同坐标的像素点的第一像素值比对，若判断同一个坐标的像素点的第一像素值和第二像素值的差值大于预设值，则将相应的像素点作为变换像素点。
需要说明的是，本发明会对车辆停入可停车区域后对应车辆的四周进行实时监测，如果有物体或人进入则会导致该区域的像素值发生变化，同时停车区域灯光的明暗程度也会导致像素值变化，因此，本发明设置了预设值只有当变化较大时，才会将相应的像素点作为变化像素点。
可以理解的是，服务器会实时获取第二时刻时差别像素点集合的像素点的第二像素值与相同坐标的像素点的第一像素值比对，如果判断同一个坐标的像素点的第一像素值和第二像素值的差值大于预设值，则将相应的像素点作为变换像素点。
通过上述实施方式，实时对汽车四周进行监测，在进行像素点比对时无需对汽车区域进行比对，减少了像素点的比对量，减少了数据处理量。
S33，获取所有变换像素点的变换坐标，若变换坐标达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像。
可以理解的是，获取所有变换像素点的变换坐标，如果变换坐标达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像。
不难理解的是，变化像素点为差别像素点集合中发生像素值变化的像素点，当该变化像素点数量较多时，才会对像素值发生变化的图像进行截取从而得到待识别图像，比如，停车区域内可能有落叶等小的杂物被吹到该区域，此时则不进行处理。
在一些实施例中，步骤S33中的（获取所有变换像素点的变换坐标，若变换坐标达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像），包括S331-S333：
S331，将所有通过变换像素点直接相邻或间隔相邻的变换像素点统计得到变换像素点集合，统计每个变换像素点集合内的变换像素点的变换数量。
可以理解的是，服务器会获取与变换像素点直接相邻或间隔相邻的变换像素点统计得到变换像素点集合，并统计每个变换像素点集合内的变换像素点的变换数量。
不难理解的是，本发明会分别统计出现在车辆四周多个变化像素点组成的区域，比如同时出现多个人在车辆四周且在可停车区域内，并统计每个区域对应的变换像素点集合内的变换像素点的变换数量，方便后续将数量较少的落叶等杂物不进行处理。
S332，若所述变换数量大于等于预设变化数值，则判断相应变换像素点集合内的变换坐标达到预设的变换条件。
可以理解的是，如果变换数量大于等于预设变化数值，说明该区域较大，可能为人、动物等，则判断相应变换像素点集合内的变换坐标达到预设的变换条件。
如果所述变换数量小于预设变化数值，则说明该变换像素点集合对应的区域较小，为落叶等杂物，则不进行后续的识别处理。
S333，根据达到变换条件的变换像素点集合的变换坐标对所变换的像素点进行采集，截取得到待识别图像。
可以理解的是，根据达到变换条件的变换像素点集合的变换坐标对当前对应的变换的像素点进行采集并截取从而得到待识别图像。
不难理解的是，当停车区域内且位于车辆四周出现像素值发生变化的区域较大时，则会对该变化区域进行图像截取，从而得到待识别图像。
进一步的，因为服务器只要满足变换数量大于等于预设变化数值，则会对变换像素点集合对应的区域图像进行截取，可能存在仅对物体或人员的部分图像进行截取，因此后续需要获取该待识别物体的完成图像方能进行后续的识别。
在上述实施例的基础上，还包括：
若所述变换数量小于预设变化数值，则判断相应变换像素点集合内的变换坐标未达到预设的变换条件，不进行图像截取。
可以理解的是，如果所述变换数量小于预设变化数值，则说明该变换像素点集合对应的区域较小，比如，为落叶、纸张等杂物，则不进行后续的图像截取生成待识别图像，即无需进行处理。
S4，按照第二监测模式对待识别图像进行目标识别并得到相对应的监测结果同步至服务器和/或用户端，所述第二监测模式至少包括红外监测模式和/或基于OPENCV识别模式。
需要说明的是，在得到待识别图像后，需要对该待识别图像进行识别查看是否会出现损伤车辆的可能，因此会依次利用红外监测模式和OPENCV识别模式进行识别从而得到监测结果，一般对车辆造成损伤的是人员或动物等。
其中，OPENCV是一个强大的计算机视觉库，其最主要的功能包括图像处理、计算机视觉、机器学习和深度学习等。在图像处理方面，OpenCV可以完成多种常见的图像处理任务，如图像滤波、边缘检测、图像识别等，可以实现对图片中的目标图像进行识别，此处为现有技术在此不做赘述。
因此，服务器会按照第二监测模式对待识别图像进行目标识别并得到相对应的监测结果同步至服务器和/或用户端，所述第二监测模式至少包括红外监测模式和/或基于OPENCV识别模式。
通过上述实施方式，本发明会依次利用红外监测模式查看引发像素值变化的区域是人员、动物等，还是物品，如果是人员或动物等则采用OPENCV继续进行识别。
在一些实施例中，步骤S4中的（按照第二监测模式对待识别图像进行目标识别并得到相对应的监测结果同步至服务器和/或用户端，所述第二监测模式至少包括红外监测模式和/或基于OPENCV识别模式），包括S41-S42：
S41，基于红外监测模式中的采集模块获取待识别图像中所对应像素点的红外像素值并计算得到红外像素均值。
可以理解的是，服务器会基于红外监测模式中的采集模块获取待识别图像中所对应像素点的红外像素值并计算得到红外像素均值。
不难理解的是，如果是人、动物等，则会具有相应的热效应从而生成红外辐射，则相应的红外像素均值较大，如果是塑料袋等物品则不具有相应的红外辐射，则相应的红外像素均值较小。
S42，若所述红外像素均值大于等于预设像素均值则得到第一生物的监测结果，并确定待识别图像的完整图像，基于OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果同步至服务器和/或用户端。
可以理解的是，如果红外像素均值大于等于预设像素均值，则说明进入该车辆所处可停车区域的是第一生物，其中，第一生物可以理解为活物，例如，人、动物等。
进一步的，由于对待识别图像进行截取时存在仅截取部分的情况，因此，本发明会利用红外像素值获取关于第一生物的完整图像，随后基于OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果同步至服务器和/或用户端。
在一些实施例中，步骤S42中的（若所述红外像素均值大于等于预设像素均值则得到第一生物的监测结果，并确定待识别图像的完整图像，基于OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果），包括S421-S423：
S421，若所述红外像素均值大于等于预设像素均值，则对监控端所拍摄整体的红外光图像进行二值化处理得到二值化图像。
需要说明的是，因为服务器只要满足变换数量大于等于预设变化数值，则会对变换像素点集合对应的区域图像进行截取，可能存在仅对人员或动物的部分图像进行截取，比如，只截取了人员部分身体部位，未得到完成的图像。
因此，如果红外像素均值大于等于预设像素均值，则对监控端所拍摄整体的红外光图像进行二值化处理得到二值化图像。其中，二值化处理为把大于预设像素均值的红外像素点设为白色。
不难理解的是，当红外像素均值大于等于预设像素均值时，会利用监控端拍摄的整体图像对应的红外光图像中发散热量的红光区域进行二值化处理，使得该区域的像素点均变为白色，比如，将人员或动物对应区域的像素值转化为白色。
S422，根据待识别图像中像素点的坐标确定二值化图像中相对应的二值化像素点，确定与二值化像素点直接相邻或通过其他白色像素点间接相邻的所有白色像素点得到二值化像素点集合。
不难理解的是，待识别图像中像素点此时对应的是人员或动物的像素点，则可以基于待识别图像中像素点的坐标确定二值化图像中相对应的二值化像素点，即当红外像素均值大于等于预设像素均值时，待识别图像中像素点就为二值化像素点，但此时仅为人体或动物对应部分的二值化像素点。
进一步的，确定与二值化像素点直接相邻或通过其他白色像素点间接相邻的所有白色像素点得到二值化像素点集合，其中，二值化像素点集合为靠近停入电动汽车附近的人或动物对应的像素点集合。
通过上述实施方式，可以得到出现在可停车区域内人员或动物等对应的完整图像，方便后续进行识别。
S423，根据二值化像素点集合的所有像素点得到待识别图像的完整图像，基于OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果。
可以理解的是，根据二值化像素点集合的所有像素点的坐标从白光图像中截取相应的图像得到待识别图像的完整图像，随后利用OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果。
在一些实施例中，步骤S423中的（根据二值化像素点集合的所有像素点得到待识别图像的完整图像，基于OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果），包括：
调取监测端所拍摄完整的白光图像，根据所述二值化像素点集合内的坐标确定白光图像内相应的白光像素点得到完整图像。
可以理解的是，本发明会调取与整体的红外光图像对应的完整的白光图像，随后依据二值化像素点集合内所有像素点的坐标对白光图像中相应的白光像素点进行采集并截取得到完整图像。
基于OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果。
不难理解的是，得到完整图像后，利用OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果，此处为现有技术在此不做赘述。
可以理解的是，当红外像素均值大于等于预设像素均值，说明此时车辆附近存在人或动物等，因此需要对图像识别进行识别并记录，而如果小于预设像素，说明该物体的红外像素值较低，则可能为物品，则无需进行识别记录占用空间。
因此，在上述实施例的基础上，还包括：
若所述红外像素均值小于预设像素均值则得到第二生物的监测结果，不再基于OPENCV识别。
可以理解的是，如果红外像素均值小于预设像素均值则得到第二生物的监测结果，第二生物可以理解为物品，例如，塑料袋、纸箱等，则无需进行OPENCV识别。
通过上述实施方式，使得本发明可以对仅部分出现在电动汽车附近的人员或动物进行完整的自动识别。
S5，服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电截止信号后，清除所述第二像素点集合、差别像素点集合，将所述第一像素点集合与可停车区域对应存储。
可以理解的是，服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电截止信号后，即，人员进行停止充电后则会清除所述第二像素点集合、差别像素点集合，将所述第一像素点集合与可停车区域对应存储。
不难理解的是，第二像素点集合和差别像素点集合因为车辆区域不断变化且车辆不同相应的第二像素点集合、差别像素点集合不同，而第二像素点集合、差别像素点集合可以重复利用，因此将第一像素点集合与可停车区域对应存储。
在一些实施例中，步骤S5中的（服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电截止信号后，清除所述第二像素点集合、差别像素点集合，将所述第一像素点集合与可停车区域对应存储），包括S51-S52：
S51，服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电截止信号后，将预存图像信息空间内的第二像素点集合、差别像素点集合删除。
可以理解的是，服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电截止信号后，人员在确认停止充电后，会将预存图像信息空间内的第二像素点集合、差别像素点集合删除，方便后续进入新的车辆时，会生成新的第二像素点集合、差别像素点集合。
S52，将先前所记录的第一像素点集合与可停车区域存储至图像信息空间内，以使第一像素点集合与可停车区域下次被直接调取。
可以理解的是，将先前所记录的第一像素点集合与可停车区域存储至图像信息空间内，可停车区域和第一像素点集合是不变化的，因此进行存储后续无需进行二次处理，直接可以被调用，减少了数据处理量。
参见图3，是本发明实施例提供的一种基于模式动态切换的充电监测保护系统的结构示意图，该基于模式动态切换的充电监测保护系统包括：
接收模块，用于使服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电起始信号后，将相应充电桩的标签信息发送至相对应的监控端，监控端确定白光图像中与所述充电桩所对应的可停车区域并得到第一像素点集合；
识别模块，用于使监控端对所述可停车区域内的电动汽车的汽车区域识别并得到第二像素点集合，将所述第一像素点集合和第二像素点集合内的像素点比对得到差别像素点集合；
判断模块，用于使监控端按照第一监测模式对差别像素点集合内的像素点的像素值进行判断，在像素点的像素值达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像；
同步模块，用于按照第二监测模式对待识别图像进行目标识别并得到相对应的监测结果同步至服务器和/或用户端，所述第二监测模式至少包括红外监测模式和/或基于OPENCV识别模式；
存储模块，用于使服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电截止信号后，清除所述第二像素点集合、差别像素点集合，将所述第一像素点集合与可停车区域对应存储。
参见图4，是本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图，该电子设备40包括：处理器41、存储器42和计算机程序；其中
存储器42，用于存储所述计算机程序，该存储器还可以是闪存（flash）。所述计算机程序例如是实现上述方法的应用程序、功能模块等。
处理器41，用于执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述方法中设备执行的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。
可选地，存储器42既可以是独立的，也可以跟处理器41集成在一起。
当所述存储器42是独立于处理器41之外的器件时，所述设备还可以包括：
总线43，用于连接所述存储器42和处理器41。
本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现上述的各种实施方式提供的方法。
其中，存储介质可以是计算机存储介质，也可以是通信介质。通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。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。例如，存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuits，简称：ASIC)中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。存储介质可以是只读存储器（ROM）、随机存取存储器（RAM）、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本发明还提供一种程序产品，该程序产品包括执行指令，该执行指令存储在存储介质中。设备的至少一个处理器可以从存储介质读取该执行指令，至少一个处理器执行该执行指令使得设备实施上述的各种实施方式提供的方法。
在上述终端或者服务器的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元（英文：Central Processing Unit，简称：CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（英文：Digital Signal Processor，简称：DSP）、专用集成电路（英文：Application SpecificIntegrated Circuit，简称：ASIC）等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (12)

1.基于模式动态切换的充电监测保护方法，其特征在于，包括：
服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电起始信号后，将相应充电桩的标签信息发送至相对应的监控端，监控端确定白光图像中与所述充电桩所对应的可停车区域并得到第一像素点集合；
监控端对所述可停车区域内的电动汽车的汽车区域识别并得到第二像素点集合，将所述第一像素点集合和第二像素点集合内的像素点比对得到差别像素点集合；
监控端按照第一监测模式对差别像素点集合内的像素点的像素值进行判断，在像素点的像素值达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像；
按照第二监测模式对待识别图像进行目标识别并得到相对应的监测结果同步至服务器和/或用户端，所述第二监测模式至少包括红外监测模式和/或基于OPENCV识别模式；
服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电截止信号后，清除所述第二像素点集合、差别像素点集合，将所述第一像素点集合与可停车区域对应存储；
所述监控端按照第一监测模式对差别像素点集合内的像素点的像素值进行判断，在像素点的像素值达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像，包括：
获取在得到差别像素点集合的第一时刻时，差别像素点集合的像素点的第一像素值；
将第二时刻时差别像素点集合的像素点的第二像素值与相同坐标的像素点的第一像素值比对，若判断同一个坐标的像素点的第一像素值和第二像素值的差值大于预设值，则将相应的像素点作为变换像素点；
获取所有变换像素点的变换坐标，若变换坐标达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像；
所述按照第二监测模式对待识别图像进行目标识别并得到相对应的监测结果同步至服务器和/或用户端，所述第二监测模式至少包括红外监测模式和/或基于OPENCV识别模式，包括：
基于红外监测模式中的采集模块获取待识别图像中所对应像素点的红外像素值并计算得到红外像素均值；
若所述红外像素均值大于等于预设像素均值则得到第一生物的监测结果，并确定待识别图像的完整图像，基于OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果同步至服务器和/或用户端。
2.根据权利要求1所述的充电监测保护方法，其特征在于，
所述服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电起始信号后，将相应充电桩的标签信息发送至相对应的监控端，监控端确定白光图像中与所述充电桩所对应的可停车区域并得到第一像素点集合，包括：
监控端对其拍摄的白光图像中为预设像素值的像素点识别得到相对应的监测区域；
监控端根据所接收充电桩的标签信息，确定相对应的监测区域作为目标监测区域；
获取所述目标监测区域内的像素点得到与所述充电桩所对应的可停车区域，统计可停车区域的所有像素点的坐标得到第一像素点集合。
3.根据权利要求2所述的充电监测保护方法，其特征在于，
所述监控端对所述可停车区域内的电动汽车的汽车区域识别并得到第二像素点集合，根据所述第一像素点集合、第二像素点集合得到第一像素点集合、第二像素点集合之间的差别像素点集合，包括：
确定所述目标监测区域所对应的原始图像的原始像素点，将目标监测区域所对应的当前图像的当前像素点与原始像素点比对确定区别像素点；
获取所有区别像素点所组成的区域作为与所述充电桩所对应的汽车区域，统计汽车区域的所有像素点的坐标得到第二像素点集合；
将所述第二像素点集合内的像素点的坐标与第一像素点集合内像素点的坐标比对，确定第一像素点集合内存在、第二像素点集合内不存在的坐标对应的像素点得到差别像素点集合；
基于与标签信息相对应的预存图像信息空间对第一像素点集合、第二像素点集合、差别像素点集合存储。
4.根据权利要求1所述的充电监测保护方法，其特征在于，
所述获取所有变换像素点的变换坐标，若变换坐标达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像，包括：
将所有通过变换像素点直接相邻或间隔相邻的变换像素点统计得到变换像素点集合，统计每个变换像素点集合内的变换像素点的变换数量；
若所述变换数量大于等于预设变化数值，则判断相应变换像素点集合内的变换坐标达到预设的变换条件；
根据达到变换条件的变换像素点集合的变换坐标对所变换的像素点进行采集，截取得到待识别图像。
5.根据权利要求4所述的充电监测保护方法，其特征在于，还包括：
若所述变换数量小于预设变化数值，则判断相应变换像素点集合内的变换坐标未达到预设的变换条件，不进行图像截取。
6.根据权利要求1所述的充电监测保护方法，其特征在于，还包括
若所述红外像素均值小于预设像素均值则得到第二生物的监测结果，不再基于OPENCV识别。
7.根据权利要求1所述的充电监测保护方法，其特征在于，
所述若所述红外像素均值大于等于预设像素均值则得到第一生物的监测结果，并确定待识别图像的完整图像，基于OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果，包括：
若所述红外像素均值大于等于预设像素均值，则对监控端所拍摄整体的红外光图像进行二值化处理得到二值化图像；
根据待识别图像中像素点的坐标确定二值化图像中相对应的二值化像素点，确定与二值化像素点直接相邻或通过其他白色像素点间接相邻的所有白色像素点得到二值化像素点集合；
根据二值化像素点集合的所有像素点得到待识别图像的完整图像，基于OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果。
8.根据权利要求7所述的充电监测保护方法，其特征在于，
所述根据二值化像素点集合的所有像素点得到待识别图像的完整图像，基于OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果，包括：
调取监测端所拍摄完整的白光图像，根据所述二值化像素点集合内的坐标确定白光图像内相应的白光像素点得到完整图像；
基于OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果。
9.根据权利要求1所述的充电监测保护方法，其特征在于，
所述服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电截止信号后，清除所述第二像素点集合、差别像素点集合，将所述第一像素点集合与可停车区域对应存储，包括：
服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电截止信号后，将预存图像信息空间内的第二像素点集合、差别像素点集合删除；
将先前所记录的第一像素点集合与可停车区域存储至图像信息空间内，以使第一像素点集合与可停车区域下次被直接调取。
10.基于模式动态切换的充电监测保护系统，其特征在于，包括：
接收模块，用于使服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电起始信号后，将相应充电桩的标签信息发送至相对应的监控端，监控端确定白光图像中与所述充电桩所对应的可停车区域并得到第一像素点集合；
识别模块，用于使监控端对所述可停车区域内的电动汽车的汽车区域识别并得到第二像素点集合，将所述第一像素点集合和第二像素点集合内的像素点比对得到差别像素点集合；
判断模块，用于使监控端按照第一监测模式对差别像素点集合内的像素点的像素值进行判断，在像素点的像素值达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像；
同步模块，用于按照第二监测模式对待识别图像进行目标识别并得到相对应的监测结果同步至服务器和/或用户端，所述第二监测模式至少包括红外监测模式和/或基于OPENCV识别模式；
存储模块，用于使服务器在接收到充电桩向电动汽车的充电截止信号后，清除所述第二像素点集合、差别像素点集合，将所述第一像素点集合与可停车区域对应存储；
所述监控端按照第一监测模式对差别像素点集合内的像素点的像素值进行判断，在像素点的像素值达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像，包括：
获取在得到差别像素点集合的第一时刻时，差别像素点集合的像素点的第一像素值；
将第二时刻时差别像素点集合的像素点的第二像素值与相同坐标的像素点的第一像素值比对，若判断同一个坐标的像素点的第一像素值和第二像素值的差值大于预设值，则将相应的像素点作为变换像素点；
获取所有变换像素点的变换坐标，若变换坐标达到预设的变换条件后对所变换的像素点的像素值进行图像截取得到待识别图像；
所述按照第二监测模式对待识别图像进行目标识别并得到相对应的监测结果同步至服务器和/或用户端，所述第二监测模式至少包括红外监测模式和/或基于OPENCV识别模式，包括：
基于红外监测模式中的采集模块获取待识别图像中所对应像素点的红外像素值并计算得到红外像素均值；
若所述红外像素均值大于等于预设像素均值则得到第一生物的监测结果，并确定待识别图像的完整图像，基于OPENCV对所述完整图像识别得到相对应的监测结果同步至服务器和/或用户端。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行权利要求1至9任一所述的方法。
12.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现权利要求1至9任一所述的方法。
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