CN117284131A - 一种电动单车充电柜及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电动单车充电柜及其控制方法,属于电动车充电技术领域,包括:充电柜本体;所述充电柜本体包括若干个子柜体;接收模块,用于接收用户终端发送的充电信息;确定模块,用于根据所述充电信息确定充电柜本体中的目标子柜体并执行打开指令;充电模块,用于对放置在目标子柜体中的电动单车的电池执行充电操作;发送模块,用于充电模块对电池执行充电操作完成后,生成充电费用并发送至用户终端;采用充电柜式给电动单车电池充电,有效的防止下雨或意外涉水导致漏电事故的发生,实现了充电柜自主充电,满足人们日常电动单车充电的需求。
Description
技术领域
本发明属于电动车充电技术领域,尤其是涉及一种电动单车充电柜及其控制方法。
背景技术
目前,电动单车在日常生活中成为人们主要的交通工具之一,给电动车充电是必不可少的流程,在家充电很容易造成安全隐患,街边的插座充电方式,插座本身不防水,电动单车的充电线更不防水,而电动单车的电压等级一般在DC48V以上,一旦下雨或意外的水导致漏电,会造成人身事故;而插座式充电配合雨棚这种方式,由于雨棚造价高昂,会导致用户无论是否充电都扎堆停在雨棚内,不但影响正常的充电用户一旦一台车起火,由于密集摆放,会导致互相引火,造成大事故;现在市面上基本都是按照时间收费充电的,采用充电电费和充电服务费混在一起收费的收费方式,对用户不透明;充电结束后不能及时的通知到用户,导致电动单车充电过充,造成安全隐患。
发明内容
本发明旨在至少一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此,本发明的目的在于提出一种电动单车充电柜及其控制方法,实现电动单车充电过程中防雨防水,充电过程全程监控,充电费用透明,充电结束后能及时的通知到用户,用户第一时间取电池完成充电操作。
为达到上述目的,本发明实施例提出了一种电动单车充电柜,包括:
充电柜本体;所述充电柜本体包括若干个子柜体;
接收模块,用于接收用户终端发送的充电信息;
确定模块,用于根据所述充电信息确定充电柜本体中的目标子柜体并执行打开指令;
充电模块,用于对放置在目标子柜体中的电动单车的电池通过随车充电器执行充电操作;
发送模块,用于充电模块对电池执行充电操作完成后,生成充电费用并发送至用户终端。
优选的,所述每个子柜体上均开设透明观察孔。
优选的,充电模块,还用于识别用户终端发送的充电信息并进行解析,根据解析结果选择立即充电模式或预约充电模式。
优选的,所述充电费用为电费、充电服务费及子柜体租赁费之和。
优选的,还包括:
监控模块,用于在充电模块对放置在目标子柜体中的电动单车的电池执行充电操作的过程中获取监控视频和/或监控充电参数信息;
发送模块,还用于将监控视频和/或监控充电参数信息发送至用户终端。
优选的,还包括:
风险预警模块,用于:
根据监控充电参数信息确定对电池进行充电的实时电流数据及实时电压数据;
根据监控充电参数信息确定电池的温度数据;
根据实时电流数据查询预设电流-风险值表,输出电流风险值;
根据实时电压数据查询预设电压-风险值表,输出电压风险值;
根据温度数据查询预设温度-风险表,输出温度风险值;
根据电流风险值、电压风险值及温度风险值确定综合风险值;
将综合风险值与预设综合风险值阈值进行比较,在确定综合风险值大于预设综合风险值阈值时,发送报警信息至用户终端。
优选的,还包括:身份判断模块,用于对用户的身份信息进行判断;
所述身份判断模块,包括:
获取子模块,用于获取用户的脸部图像;
确定子模块,用于根据用户的脸部图像判断用户的身份信息,在确定用户的身份信息为临时用户时,发送“是否成为月租用户”的提示信息至用户终端。
优选的,所述确定子模块,包括:
匹配子单元,用于:
任取月租用户人脸识别数据库中一张月租用户脸部图像并进行灰度转化,得到灰度图像;
获取灰度图像中每个像素点的灰度值,并基于每个像素点的灰度值生成灰度直方图;
基于灰度直方图计算得到第一分割阈值;
遍历所有月租用户脸部图像,得到若干个第一分割阈值;
将若干个第一分割阈值取加权平均值,得到第二分割阈值;
获取若干张同一用户的脸部图像,基于第二分割阈值将若干张同一用户的脸部图像进行分割,得到若干张同一用户的脸部轮廓图像;
将若干张同一用户的脸部轮廓图像输入特征提取模型,得到每张脸部轮廓图像的特征向量;
任意选取一张脸部轮廓图像,作为参考脸部轮廓图像;
分别计算参考脸部轮廓图像的特征向量与月租用户人脸识别数据库中每张月租用户脸部图像的特征向量的相似度,得到第一最大相似度及第二大相似度;
分别判断第一最大相似度及第二大相似度是否大于第一预设阈值,在确定第一最大相似度及第二大相似度均大于第一预设阈值时,确定第一最大相似度对应的第一预选图像及第二大相似度对应的第二预选图像;
分别计算除参考脸部轮廓图像外的其他脸部轮廓图像的特征向量与第一预选图像及第二预选图像对应的特征向量的相似度,得到第一相似度集合和第二相似度集合;
在第一相似度集合和第二相似度集合中确定第二最大相似度;
判断第二最大相似度是否大于第二预设阈值,在确定第二最大相似度大于第二预设阈值时,将第二最大相似度所属的相似度集合确定为目标相似度集合;
根据目标相似度集合计算出均值;
将均值与第三预设阈值作比较;
确定子单元,用于在确定均值大于等于第三预设阈值时,表示用户为月租用户;反之,表示用户为临时用户。
优选的,所述综合风险值计算公式为:
其中,为综合风险值,/>为电流风险值,/>为电压风险值,/>为温度风险值。
根据本发明的又一方面,提供了一种电动单车充电柜控制方法,包括:
接收用户终端发送的充电信息;
根据所述充电信息确定充电柜本体中的目标子柜体并执行打开指令;
对放置在目标子柜体中的电动单车的电池通过随车充电器执行充电操作;
在对电池执行充电操作完成后,生成充电费用并发送至用户终端;
用户发送指令开门,取出电池。
本发明的有益效果是,实现电动单车充电过程中防雨防水,开始充电之前对用户身份信息进行人脸识别,另外还可以自由选择充电模式,采用立即充电或预约充电,立即充电还可以选择电量充满或充电时长设定;预约充电后先进入储物模式,到达预约时间后开始充电,在提供充电服务的同时,还提供储物服务,提高了电动单车充电柜的利用率;充电过程对充电子柜体内部电压、电流及电池温度进行监控,根据监控数据进行分析,数据异常时发出报警提示到用户端,及时的通知到用户,实现了对安全隐患的提前预知功能;充电费用透明,用户根据用户端充电起始的电表数据及充电结束后电表显示终止数值与通过子柜体开设的透明观察孔看到的电表终止数值进行确认经过双重确认后可以明确充电过程中的实际消费,实现充电费用透明化;充电结束后发送充电结束信息通知到用户,用户第一时间取电池完成充电操作,利用互联网便利性,让用户有更好的充电体验。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1是根据本发明一个实施例的一种电动单车充电柜的框图;
图2是根据本发明一个实施例的身份判断模块的框图;
图3是根据本发明一个实施例的一种电动单车充电柜控制方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例1:
如图1所示,本发明提供了一种电动单车充电柜,包括:
充电柜本体;所述充电柜本体包括若干个子柜体;
接收模块,用于接收用户终端发送的充电信息;
确定模块,用于根据所述充电信息确定充电柜本体中的目标子柜体并执行打开指令;
充电模块,用于对放置在目标子柜体中的电动单车的电池通过随车充电器执行充电操作;
发送模块,用于充电模块对电池执行充电操作完成后,生成充电费用并发送至用户终端。
该实施例中,用于根据所述充电信息确定充电柜本体中的目标子柜体具体实施方式是,通过对充电信息进行解析,识别用户身份信息,根据解析结果调取充电信息对应的目标子柜体。
上述方案的技术原理和有益效果是:接收用户终端发送的充电信息,对充电信息解析,然后识别用户身份信息,在确定用户身份信息后调取充电柜用户数据库,查询确定用户身份信息对应的目标子柜体,并执行打开指令,在确定需要充电的电池放置在目标子柜体中,通过随车充电器执行充电操作,充电过程中及充电完成后将充电费用发送至用户终端;实现了充电柜的自动化管理,充电结束后推送充电费用至用户端,实现充电费用透明化。
实施例2:
所述每个子柜体上均开设透明观察孔。
该实施例中,每个子柜体上均开设透明观察孔的具体实施方式是在子柜体上开设透明观察孔,方便用户通过透明观察孔查看核对电表的初始数值及终止数值,不用打开子柜体门。
上述方案的技术原理和有益效果是:在每个子柜体上均开设透明观察孔,透过观察孔可以直接看到子柜体内电表的具体数值,并与用户端显示的数值进行核对矫正,采用PLC与485串行通讯电表读数,每个485回路是可以串256个子站即256个电表,这样造价便宜,接线简单,采用这种方式就可以知道每个充电回路的充电电流和已使用电度数方便用户计算充电使用的具体电量,将用户端显示的充电电流和已使用电度数与通过子柜体上开设透明观察孔查看到的实际充电度数进行核对,实现充电电流和已使用电度数双重确认,为后期充电费用计算做准备,进而实现用户充电费用透明化。
实施例3:
充电模块,还用于识别用户终端发送的充电信息并进行解析,根据解析结果选择立即充电模式或预约充电模式。
该实施例中,立即充电模式具体还分为电量充满模式及预设充电时间模式,电量充满模式即不限制充电时间,从充电开始直到电量充满为止,预设充电时间即根据用户设定的充电时间进行充电,预设时间到达后开始充电,这样可以避免用户取出电池直接进行充电,导致电池蓄电功能衰减。
该实施例中,预约充电模式即用户设置充电的起始时间及终止时间,在到达预约充电起始时间之前所对应的充电柜子柜体进入储物模式,到达预约充电起始时间时退出储物模式进入充电模式。
上述方案的技术原理和有益效果是:根据用户生活过程中的各种应用需求,设置立即充电模式及预约充电模式,预约充电模式主要考虑到充电之前电池可能处于持续放电发热状态,电池温度比较高,直接充电会造成电池故障安全隐患,设置预约充电后可以等电池温度稍微降低时开始充电,这个过程中不计算充电费用只计算储物费用,更便于满足充电用户的使用需求。
实施例4:
充电费用为电费、充电服务费及子柜体租赁费之和。
上述方案的技术原理和有益效果是:充电费用为电费、充电服务费及子柜体租赁费之和,充电费用透明公示,让客户切实了解充电费用的具体明细。
实施例5:
还包括:
监控模块,用于在充电模块对放置在目标子柜体中的电动单车的电池执行充电操作的过程中获取监控视频和/或监控充电参数信息;
发送模块,还用于将监控视频和/或监控充电参数信息发送至用户终端。
该实施例中,监控充电参数的具体实施方式是监控充电过程中实时电压、实时电流及电池温度,将充电过程中各项数值记录。
上述方案的技术原理和有益效果是:通过充电模块获取放置在目标子柜体中的电动单车的电池执行充电操作的过程中监控视频和/或监控充电参数信息,实现对充电过程的监控,充电过程中出现异常便于及时报警,这样极大的降低了电动单车充电存在的安全隐患,将将监控视频及监控充电参数信息发送至用户终端,方便用户及时查看充电情况。
实施例6:
还包括:
风险预警模块,用于:
根据监控充电参数信息确定对电池进行充电的实时电流数据及实时电压数据;
根据监控充电参数信息确定电池的温度数据;
根据实时电流数据查询预设电流-风险值表,输出电流风险值;
根据实时电压数据查询预设电压-风险值表,输出电压风险值;
根据温度数据查询预设温度-风险表,输出温度风险值;
根据电流风险值、电压风险值及温度风险值确定综合风险值;
将综合风险值与预设综合风险值阈值进行比较,在确定综合风险值大于预设综合风险值阈值时,发送报警信息至用户终端。
该实施例中,预设电流-风险值表、预设电压-风险值表及预设温度-风险表可以根据历史充电数据进行计算确定具体的数值。
该实施例中,综合风险值是根据电流风险值、电压风险值及温度风险值确定,这样对风险可能性进行更准确的分析定位,将综合风险值与预设综合风险值阈值进行比较,降低误报风险的可能。
上述方案的技术原理和有益效果是:通过实时电流数据、实时电压数据、电池的温度数据;这三个数值变化情况在充电过程中有至关重要的作用,根据电流值、电压值及温度数据确定对应的电流风险值、电压风险值及温度风险值,通过电流风险值、电压风险值及温度风险值确定综合风险值,将综合风险值与预设综合风险值阈值进行比较,在确定综合风险值大于预设综合风险值阈值时,发送报警信息至用户终端,通过对充电过程中各项数值的变化情况进行监控记录,实时分析充电过程中综合风险值的变化,综合风险值大于预设综合风险值时,发出报警信息给用户端,用户能及时收到报警信息,极大的降低了充电过程中安全隐患。
实施例7:
还包括:身份判断模块,用于对用户的身份信息进行判断;
所述身份判断模块,包括:
获取子模块,用于获取用户的脸部图像;
确定子模块,用于根据用户的脸部图像判断用户的身份信息,在确定用户的身份信息为临时用户时,发送“是否成为月租用户”的提示信息至用户终端。
该实施例中,用户的身份信息还可以包括用户ID信息。
该实施例中,获取用户的脸部图像的具体实施方式是可以但不限于手机、平板等电子产品信息。
该实施例中,发送“是否成为月租用户”的提示信息至用户终端具体实施方式是在确定用户的身份信息为临时用户时,身份判断模块发出提示信息。
上述方案的技术原理和有益效果是:获取用户的脸部图像,对脸部图像信息进行识别,基于识别结果调取月租用户数据库,判断用户的身份信息,在确定用户的身份信息为临时用户时,发送“是否成为月租用户”的提示信息至用户终端,由临时用户转化月租用户,提高充电柜与用户之前的粘性,为用户提供更好的服务及便利。
实施例8:
如图2所示,所述确定子模块,包括:
匹配子单元,用于:
任取月租用户人脸识别数据库中一张月租用户脸部图像并进行灰度转化,得到灰度图像;
获取灰度图像中每个像素点的灰度值,并基于每个像素点的灰度值生成灰度直方图;
基于灰度直方图计算得到第一分割阈值;
遍历所有月租用户脸部图像,得到若干个第一分割阈值;
将若干个第一分割阈值取加权平均值,得到第二分割阈值;
获取若干张同一用户的脸部图像,基于第二分割阈值将若干张同一用户的脸部图像进行分割,得到若干张同一用户的脸部轮廓图像;
将若干张同一用户的脸部轮廓图像输入特征提取模型,得到每张脸部轮廓图像的特征向量;
任意选取一张脸部轮廓图像,作为参考脸部轮廓图像;
分别计算参考脸部轮廓图像的特征向量与月租用户人脸识别数据库中每张月租用户脸部图像的特征向量的相似度,得到第一最大相似度及第二大相似度;
分别判断第一最大相似度及第二大相似度是否大于第一预设阈值,在确定第一最大相似度及第二大相似度均大于第一预设阈值时,确定第一最大相似度对应的第一预选图像及第二大相似度对应的第二预选图像;
分别计算除参考脸部轮廓图像外的其他脸部轮廓图像的特征向量与第一预选图像及第二预选图像对应的特征向量的相似度,得到第一相似度集合和第二相似度集合;
在第一相似度集合和第二相似度集合中确定第二最大相似度;
判断第二最大相似度是否大于第二预设阈值,在确定第二最大相似度大于第二预设阈值时,将第二最大相似度所属的相似度集合确定为目标相似度集合;
根据目标相似度集合计算出均值;
将均值与第三预设阈值作比较;
确定子单元,用于在确定均值大于等于第三预设阈值时,表示用户为月租用户;反之,表示用户为临时用户。
该实施例中,预设匹配度阈值是提前设置的匹配度阈值,用于对脸部图像与月租用户数据库中的每一张预设脸部图像进行相似度判读的标准。
该实施例中,月租用户人脸识别数据库即为在申请月租用户身份时录入到数据库中的月租用户图像组成的集合。
该实施例中,基于每个像素点的像素值生成灰度直方图的具体实施方式为:获取每个灰度值对应的像素的数量,根据每个灰度值对应的像素的数量确定每种灰度出现的频率,根据灰度值及对应的频率生成灰度直方图;在使用轮廓线确定物体边界时,通过直方图更好的选择边界阈值,进行阈值化处理。
该实施例中,灰度直方图计算得到第一分割阈值的具体实施方式为:以灰度图像为例,对于图像,我们可以看做是一个M×M大小的矩阵,即图像中的像素,每一个值即为灰度值,灰度值的取值在(0,255)之间;前景(即目标)和背景的分割阈值记作A,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为W1,前景平均灰度记作U1,背景的像素点数占整幅图像的比例记为W2,前景平均灰度记作U2,图像的总平均灰度记作U,则类间方差M=W1×W2×(U1-U2)2,在确定M最大值即为第一分割阈值。
该实施例中,将若干个第一分割阈值取加权平均值,得到第二分割阈值的具体实施方式为,根据每个第一分割阈值的出现的频次及若干个第一分割阈值的总数,确定每个第一分割阈值的权重;将若干个第一分割阈值取加权平均值,得到第二分割阈值。
该实施例中,特征提取模型的具体实施方式为提前训练好的神经网络提取模型。
该实施例中,分别计算参考脸部轮廓图像的特征向量与月租用户人脸识别数据库中每张月租用户脸部图像的特征向量的相似度的具体实施方式为欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离中的任意一种,这里不作具体的限定。
上述方案的技术原理和有益效果是:从月租用户人脸识别数据库中取一张月租用户脸部图像并进行灰度转化,得到灰度图像,可以减少图像占用的内存空间,提高图像预处理的运行速度,同时增加图像之间的对比度,突出目标区域;基于每个像素点的灰度值生成灰度直方图,在使用轮廓线确定物体边界时,通过直方图更好的选择边界阈值,进行阈值化处理;基于灰度直方图计算得到第一分割阈值,采用最大类间方差将图像分割成前景和背景两部分,其中前景即为目标,背景即为非目标,能够有效地对图像进行分割;将若干张同一用户的脸部轮廓图像输入特征提取模型,得到每张脸部轮廓图像的特征向量,特征提取可以将数据转化为更具有区分性的特征向量,从而提高分类的准确率,将数据转化为更简洁的特征向量,从而减少计算量,提高计算速度;任意选取一张脸部轮廓图像,作为参考脸部轮廓图像,通过参考脸部轮廓图像的特征向量与月租用户人脸识别数据库中每张月租用户脸部图像的特征向量的相似度的计算,对参考脸部轮廓图像进行第一次匹配,基于第一最大相似度及第二大相似度与第一预设阈值进行比较,确定第一预选图像及第二预选图像,第一次粗匹配可能存在的数据的不准确性,甚至很多时候因为肤色的问题导致匹配有误差,比如根据遗传特征划分的人种主要有A种人、B种人和C种人三大类,对于A种人和B种人,第一次匹配是可以达到理想的匹配效果,但是对于C种人来讲,第一次匹配效果会比较差,所以要继续进行第二次匹配;通过除参考脸部轮廓图像外的其他脸部轮廓图像的特征向量与第一预选图像及第二预选图像对应的特征向量的相似度计算,从多个角度进行多次匹配,对第一次识别结果进行第二次验证,可以减少因为肤色问题导致的识别偏差,从而提高匹配的准确率;基于第二次匹配结果从预选图像中确定目标图像,并计算目标图像的相似度均值并与第三预设阈值作比较,确定均值大于等于第三预设阈值时,表示为月租用户,反之,表示用户为临时用户,基于第二匹配结果进行第三次比较,基于均值判断是否为月租用户,完成月租用户识别;采用本方案识别用户身份信息,提高了识别用户身份信息的准确性,减少了现实生活中遇到的各种突发情况所面临的困境,有效的避免了因为肤色问题、遮挡问题、化妆与素颜差距过大的问题等等,在现实生活中有积极重大的意义。
实施例9:
所述综合风险值计算公式为:
其中,为综合风险值,/>为电流风险值,/>为电压风险值,/>为温度风险值。
上述方案的技术原理和有益效果是:合理的计算综合风险值,进而对提高报警信息的准确性。
实施例10:
如图3所示,一种电动单车充电柜控制方法,包括:
接收用户终端发送的充电信息;
根据所述充电信息确定充电柜本体中的目标子柜体并执行打开指令;
对放置在目标子柜体中的电动单车的电池通过随车充电器执行充电操作;
在对电池执行充电操作完成后,生成充电费用并发送至用户终端;
用户发送指令开门,取出电池。
该实施例中,用于根据所述充电信息确定充电柜本体中的目标子柜体具体实施方式是,通过对充电信息进行解析,识别用户身份信息,根据解析结果调取充电信息对应的目标子柜体。
上述方案的技术原理和有益效果是:接收用户终端发送的充电信息,对充电信息解析,然后识别用户身份信息,在确定用户身份信息后调取充电柜用户数据库,查询确定用户身份信息对应的目标子柜体,并执行打开指令,在确定需要充电的电池放置在目标子柜体中,执行充电操作,充电完成后将充电费用发送至用户终端;实现了充电柜的自动化管理,充电结束后推送充电费用至用户端,实现充电费用透明化。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种电动单车充电柜,其特征在于,包括:
充电柜本体;所述充电柜本体包括若干个子柜体;
接收模块,用于接收用户终端发送的充电信息;
确定模块,用于根据所述充电信息确定充电柜本体中的目标子柜体并执行打开指令;
充电模块,用于对放置在目标子柜体中的电动单车的电池通过随车充电器执行充电操作;
发送模块,用于充电模块对电池执行充电操作完成后,生成充电费用并发送至用户终端。
2.根据权利要求1所述的电动单车充电柜,其特征在于,所述每个子柜体上均开设透明观察孔。
3.根据权利要求1所述的电动单车充电柜,其特征在于,充电模块,还用于识别用户终端发送的充电信息并进行解析,根据解析结果选择立即充电模式或预约充电模式。
4.根据权利要求1所述的电动单车充电柜,其特征在于,所述充电费用为电费、充电服务费及柜子租赁费之和。
5.根据权利要求1所述的电动单车充电柜,其特征在于,还包括:
监控模块,用于在充电模块对放置在目标子柜体中的电动单车的电池执行充电操作的过程中获取监控视频和/或监控充电参数信息;
发送模块,还用于将监控视频和/或监控充电参数信息发送至用户终端。
6.根据权利要求5所述的电动单车充电柜,其特征在于,还包括:
风险预警模块,用于:
根据监控充电参数信息确定对电池进行充电的实时电流数据及实时电压数据;
根据监控充电参数信息确定电池的温度数据;
根据实时电流数据查询预设电流-风险值表,输出电流风险值;
根据实时电压数据查询预设电压-风险值表,输出电压风险值;
根据温度数据查询预设温度-风险表,输出温度风险值;
根据电流风险值、电压风险值及温度风险值确定综合风险值;
将综合风险值与预设综合风险值阈值进行比较,在确定综合风险值大于预设综合风险值阈值时,发送报警信息至用户终端。
7.根据权利要求1所述的电动单车充电柜,其特征在于,还包括:身份判断模块,用于对用户的身份信息进行判断;
所述身份判断模块,包括:
获取子模块,用于获取用户的脸部图像;
确定子模块,用于根据用户的脸部图像判断用户的身份信息,在确定用户的身份信息为临时用户时,发送“是否成为月租用户”的提示信息至用户终端。
8.根据权利要求7所述的电动单车充电柜,其特征在于,所述确定子模块,包括:
匹配子单元,用于:
任取月租用户人脸识别数据库中一张月租用户脸部图像并进行灰度转化,得到灰度图像;
获取灰度图像中每个像素点的灰度值,并基于每个像素点的灰度值生成灰度直方图;
基于灰度直方图计算得到第一分割阈值;
遍历所有月租用户脸部图像,得到若干个第一分割阈值;
将若干个第一分割阈值取加权平均值,得到第二分割阈值;
获取若干张同一用户的脸部图像,基于第二分割阈值将若干张同一用户的脸部图像进行分割,得到若干张同一用户的脸部轮廓图像;
将若干张同一用户的脸部轮廓图像输入特征提取模型,得到每张脸部轮廓图像的特征向量;
任意选取一张脸部轮廓图像,作为参考脸部轮廓图像;
分别计算参考脸部轮廓图像的特征向量与月租用户人脸识别数据库中每张月租用户脸部图像的特征向量的相似度,得到第一最大相似度及第二大相似度;
分别判断第一最大相似度及第二大相似度是否大于第一预设阈值,在确定第一最大相似度及第二大相似度均大于第一预设阈值时,确定第一最大相似度对应的第一预选图像及第二大相似度对应的第二预选图像;
分别计算除参考脸部轮廓图像外的其他脸部轮廓图像的特征向量与第一预选图像及第二预选图像对应的特征向量的相似度,得到第一相似度集合和第二相似度集合;
在第一相似度集合和第二相似度集合中确定第二最大相似度;
判断第二最大相似度是否大于第二预设阈值,在确定第二最大相似度大于第二预设阈值时,将第二最大相似度所属的相似度集合确定为目标相似度集合;
根据目标相似度集合计算出均值;
将均值与第三预设阈值作比较;
确定子单元,用于在确定均值大于等于第三预设阈值时,表示用户为月租用户;反之,表示用户为临时用户。
9.根据权利要求6所述的电动单车充电柜,其特征在于,所述综合风险值计算公式为:
其中,T为综合风险值,A为电流风险值,B为电压风险值,C为温度风险值。
10.一种电动单车充电柜控制方法,其特征在于,包括:
接收用户终端发送的充电信息;
根据所述充电信息确定充电柜本体中的目标子柜体并执行打开指令;
对放置在目标子柜体中的电动单车的电池执行充电操作;
在对电池执行充电操作完成后,生成充电费用并发送至用户终端;
用户发送指令开门,取出电池。
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