在以往，园区和社区的充电棚消防管控主要依赖人工巡查和简单的烟雾报警器。人工巡查不仅耗费大量人力物力，而且难以做到全天候、无死角的监控。尤其是在充电桩数量众多的情况下，人工巡查的效率低下，很难及时发现潜在的安全隐患。
简单的烟雾报警器虽然能够在一定程度上检测到火灾，但也存在诸多局限性。例如，在充电棚这样相对开放的环境中，灰尘、水汽等因素容易干扰烟雾报警器的正常工作，导致误报警的情况频繁发生。而且，一些非火灾产生的烟雾，如电动车刹车时产生的摩擦烟雾、附近烧烤产生的烟雾等，也可能触发报警，给管理人员带来不必要的困扰。此外，对于一些初期火灾，烟雾报警器可能无法及时察觉，等到烟雾浓烈时，火势往往已经难以控制。
这套基于四层算法的 AI 系统为园区和社区充电桩集群的消防管控带来了全新的解决方案。它不仅提高了火焰识别的准确率，够提前预测火灾的发生，减少了误报警和漏报警的情况，还能够在火情发生时迅速采取应急处理措施，保障了充电棚的安全。
一、四层算法 AI 系统的原理与优势
1.第一层：图像算法——精准定位橙红色斑块
图像算法是这套 AI 系统的第一道防线。它就像一双敏锐的眼睛，能够在复杂的画面中迅速找出橙红色的斑块。在充电棚的环境中，火焰通常呈现出橙红色，因此通过图像算法圈出橙红色斑块，可以初步判断是否存在火焰。
然而，这一层算法也面临着挑战。在充电棚里，刹车灯、反光衣等物体也常常呈现出橙红色，容易干扰图像算法的判断，导致误报警。但即便如此，图像算法依然为后续的精准识别奠定了基础，它能够快速筛选出可能存在火焰的区域，缩小了检测范围，提高了系统的效率。
2.第二层：温感算法——过滤小干扰
温感算法就像是给充电棚配备了一个精准的“体温计”。它利用热传感模块对充电棚内的温度进行实时监测。当检测到某个区域的温度超过 160 度时，才会进一步确认是否存在火灾。
这一层算法有效地过滤了打火机点火这类小干扰。在日常生活中，可能会有人不小心在充电棚内使用打火机，打火机产生的火焰温度较低，无法达到 160 度的阈值，因此温感算法不会将其误判为火灾。通过温感算法的“量体温”，大大提高了系统的准确性和可靠性。
3.第三层：动态火焰算法——排除静态小火
动态火焰算法是这套 AI 系统的关键环节之一。它通过对 10 – 20 秒视频的分析，观察火焰是否会变大变小。在真实的火灾场景中，火焰通常会随着时间不断变化，呈现出动态的特征。而吸烟这类静态小火，火焰大小基本保持不变。
动态火焰算法能够准确区分这两种情况，排除吸烟等静态小火产生的干扰。例如，当有人在充电棚内吸烟时，虽然也会产生小火苗，但由于其火焰大小不变，动态火焰算法不会将其误判为火灾，从而避免了不必要的报警和资源浪费。
4.第四层：大模型算法——综合判断火情
大模型算法是这套 AI 系统的“智慧大脑”。它结合起火位置和环境等多种因素，对前面三层算法的检测结果进行综合判断。在充电棚中，不同的位置和环境对火灾的发生和发展有着不同的影响。例如，靠近易燃物的位置发生火灾的风险更高，通风良好的环境可能有助于火势的蔓延。
大模型算法通过对这些因素的综合分析，能够更加准确地确定是否真的发生了火灾。只有当综合判断结果为真着火时，系统才会发出报警信号。这一层算法大大提高了系统的准确性和可靠性，避免了误报警和漏报警的情况发生。
二、火情确认后的应急处理
当四层算法综合判断确认发生火情后，这套 AI 系统会立即启动一系列应急处理措施。首先，系统会马上拉响警报，提醒充电棚内的人员迅速撤离，同时通知相关负责人赶赴现场。警报声能够在第一时间引起人们的注意，为人员疏散争取宝贵的时间。
其次，系统会迅速切断充电桩的电源，防止火灾因电流引发更大的危险。在火灾发生时，电流可能会加剧火势的蔓延，甚至引发爆炸等严重后果。切断电源是防止火灾进一步恶化的重要措施。
然后，高压喷头会喷水灭火。高压喷头能够产生强大的水流，迅速将火势扑灭。而且，高压喷头的喷水范围广泛，能够覆盖充电棚的各个角落，确保火灾得到全面控制。
在火灭之后，摄像头会继续盯着充电棚，确认安全后才恢复供电。这一措施能够防止火灾复燃，确保充电棚的安全。同时，独立电源设计让灭火系统不怕断电，即使在外部电源中断的情况下，灭火系统依然能够正常工作，稳稳守护充电棚安全。
