一、传统监控系统的痛点与AI技术的引入
传统充电棚监控系统主要依赖单一的烟雾探测器或温度传感器，这些设备在复杂环境下易受干扰，导致误报频发。例如，灰尘、水蒸气或非火灾高温源都可能触发报警，造成资源浪费和管理效率低下。此外，传统系统缺乏对超标电动车辆的识别能力，无法从源头上预防因电池质量问题引发的火灾。
AI技术的引入，为解决这些问题提供了可能。通过深度学习算法，AI能够从海量数据中学习并识别火灾特征，提高识别的准确性和及时性。同时，AI的多模态感知能力，使得系统能够综合分析视觉、热感等多维度信息，进一步降低误报率。
二、AI四层算法架构：前端识别与后端研判的协同
本方案的核心在于AI四层算法架构，该架构由前端AI火焰识别摄像机与系统后端研判算法共同构成，实现了对充电棚安全的全方位、多层次监控。
（一）前端AI火焰识别摄像机：多模态感知的基石
前端AI火焰识别摄像机集成了火焰识别、烟雾识别和热传感识别三大功能，形成了对火灾初期的立体感知网络。
- 火焰识别：利用计算机视觉技术，摄像机能够实时分析视频画面中的火焰特征，如颜色、形状、动态变化等，准确识别火焰存在。这一功能在白天或光线充足的环境下尤为有效。
- 烟雾识别：通过图像处理算法，摄像机能够检测画面中的烟雾颗粒，即使在没有明显火焰的情况下，也能及时发现火灾隐患。这对于夜间或光线较暗的环境尤为重要。
- 热传感识别：内置的热成像传感器能够感知物体表面的温度分布，识别出异常高温区域，提前预警潜在的火灾风险。热传感识别不受光线影响，能够在全天候条件下工作。
（二）系统后端研判算法：智能决策的大脑
前端识别到的数据被实时传输至系统后端，由研判算法进行进一步分析处理。后端算法通过以下四层逻辑，实现了对火灾风险的精准判断和快速响应。
- 数据融合层：将前端传来的火焰、烟雾、热传感数据进行融合，形成对现场情况的全面描述。这一层通过算法消除单一传感器的局限性，提高识别的准确性。
- 特征提取层：从融合后的数据中提取关键特征，如火焰的蔓延速度、烟雾的浓度变化、温度的上升趋势等。这些特征是判断火灾风险的重要依据。
- 风险评估层：基于提取的特征，利用机器学习模型对火灾风险进行量化评估。模型通过历史数据训练，能够准确预测火灾发生的概率和严重程度。
- 决策执行层：根据风险评估结果，系统自动执行相应的管控措施。如发现火灾风险，立即启动断电程序，开启消防喷淋系统；如识别到超标电动车辆，则远程断电或向用户发送告警短信。
三、充电桩数据对接与超标电池识别
除了对火灾的实时监控，本方案还通过充电桩数据的对接，实现了对超标电动车辆充电行为的精准识别。
（一）电流数据分析：超标电池的“指纹”
充电桩在充电过程中会实时记录电流数据，这些数据反映了电池的充电状态和性能特征。超标电池由于容量过大、老化严重或存在质量问题，其充电过程中的电流变化模式与正常电池存在显著差异。
系统通过对电流数据的实时监测与分析，能够识别出这些异常模式，从而判断是否存在超标电动车辆正在充电。这一过程类似于通过“指纹”识别个体，具有高度的准确性和可靠性。
（二）远程断电与告警短信：双重管控机制
一旦系统识别到超标电动车辆，将立即触发双重管控机制。一方面，系统通过远程控制功能，切断充电桩的电源，防止超标电池继续充电引发火灾；另一方面，系统向用户发送告警短信，提醒用户及时处理超标车辆，避免潜在的安全隐患。
这种双重管控机制不仅提高了安全管理的效率，也增强了用户的参与感和责任感。用户通过及时处理超标车辆，不仅保护了自己的财产安全，也为整个社区的消防安全做出了贡献。
四、方案优势与应用前景
本方案通过AI四层算法架构，实现了对充电棚安全的实时、精准监控，具有以下显著优势：
- 降低误报率：多模态感知与智能研判的结合，有效消除了单一传感器的局限性，大幅降低了误报率。
- 提高响应速度：系统能够在火灾初期或超标电池充电时迅速响应，及时采取管控措施，防止事态扩大。
- 增强管理能力：通过对充电桩数据的对接与分析，系统能够实现对超标电动车辆的精准识别和管理，提高了社区消防管理的水平。
