本发明属于智能灭火，具体涉及一种电动车充电站人工智能综合灭火系统。
背景技术：
1、随着环保理念的深入人心，电动车因其绿色环保、节能减排的特点，逐渐成为人们出行的首选交通工具。电动车充电站作为电动车充电的重要场所，其安全性至关重要。然而，由于充电过程中可能产生热量，若热量不能得到有效控制，将可能导致火灾事故的发生。在现有技术中，常常采用传感超限的方法对火灾事故进行判断，虽然能够起到一定的预警作用，但是有时候会导致识别不准确，并且从发生到报警，最后再进行灭火也需要一定的时间，造成了大量财产损失，更严重的可能造成人员伤亡。
技术实现思路
1、本发明提供一种电动车充电站人工智能综合灭火系统，用以解决现有技术采用传感超限的方法对火灾事故进行判断，导致的准确率较低以及灭火效率较低的技术问题。
2、一种电动车充电站人工智能综合灭火系统，包括：环境传感模块、视觉传感模块、数据分析处理模块、机械臂灭火模块以及智能挪车模块；
3、所述环境传感模块，用于采集部署于电动车充电站中的环境传感器所传感的运行环境数据，并将所述运行环境数据传输至数据分析处理模块；
4、所述视觉传感模块，用于采集部署于电动车充电站中的视觉传感器所传感的视频数据，并将所述视频数据传输至数据分析处理模块；
5、所述数据分析处理模块，用于采用人工智能对所述运行环境数据以及视频数据进行分析，确定发生火灾的车位以及火灾严重程度；
6、所述数据分析处理模块，还用于根据发生火灾的车位以及火灾严重程度，控制机械臂灭火模块以及智能挪车模块进行灭火；
7、所述机械臂灭火模块，用于接受数据分析处理模块的控制，对发生火灾的车位上的电动车进行灭火或者将发生火灾的车位上的两轮电动车移动至灭火屋中；
8、所述智能挪车模块，用于接受数据分析处理模块的控制，将发生火灾的车位上的四轮电动车移动至灭火屋中。
9、进一步地，采集部署于电动车充电站中的环境传感器所传感的运行环境数据，并将所述运行环境数据传输至数据分析处理模块，包括：
10、以预设采样频率为基础，在数据采样时刻到来时，采集部署于电动车充电站中的烟雾传感器采集的烟雾数据、温度传感器采集的温度数据、每个车位上的电压数据以及每个车位充电状态；
11、将所述烟雾数据、温度数据、电压数据以及充电状态共同作为电动车充电站中的运行环境数据，并将所述运行环境数据传输至数据分析处理模块。
12、进一步地，采集部署于电动车充电站中的视觉传感器所传感的视频数据，并将所述视频数据传输至数据分析处理模块，包括：
13、采集部署于电动车充电站中的视觉传感器所传感的视频流；
14、以预设采样频率为基础，在数据采样时刻到来时，对所述视频流进行抽帧处理，得到视频数据；
15、将所述视频数据传输至数据分析处理模块。
16、进一步地，采用人工智能对所述运行环境数据以及视频数据进行分析，确定发生火灾的车位以及火灾严重程度，包括：
17、以所述运行环境数据构建数据矩阵，并采用预设的第一人工智能模型对所述数据矩阵进行识别，确定火灾预警情况；其中，所述火灾预警情况为存在火灾或者不存在火灾；
18、当所述火灾预警情况为存在火灾时，采用预设的第二人工智能模型对所述视频数据进行分析，确定发生火灾的车位以及火灾严重程度。
19、进一步地，以所述运行环境数据构建数据矩阵，并采用预设的第一人工智能模型对所述数据矩阵进行识别，确定火灾预警情况，包括：
20、以当前数据采样时刻为基础，取出前k个数据采样时刻对应的环境数据中的烟雾数据、温度数据、电压数据以及充电状态，得到烟雾数据序列、温度数据序列、电压数据序列以及充电状态序列；
21、采用取出的烟雾数据序列、温度数据序列、电压数据序列以及充电状态序列，构建数据矩阵；
22、将所述数据矩阵作为预设的第一人工智能模型的输入，得到火灾预警情况。
23、进一步地，当所述火灾预警情况为存在火灾时，采用预设的第二人工智能模型对所述视频数据进行分析，确定发生火灾的车位以及火灾严重程度，包括：
24、当所述火灾预警情况为存在火灾时，确定对应的数据采样时刻为目标数据采样时刻；
25、以所述目标数据采样时刻为基础，根据烟雾数据序列、温度数据序列、电压数据序列以及充电状态序列确定目标位置；
26、以所述目标数据采样时刻为起始时间，采用预设的第二人工智能模型对后面m个数据采样时刻上的视频数据进行识别，确定目标位置附近发生火灾的车位号预测框以及火灾预测框；
27、根据所述目标位置附近发生火灾的车位号预测框以及火灾预测框，确定发生火灾的车位以及火灾严重程度。
28、进一步地，以所述目标数据采样时刻为基础，根据烟雾数据序列、温度数据序列、电压数据序列以及充电状态序列确定目标位置，包括：
29、以所述目标数据采样时刻为基础，在烟雾数据序列中确定烟雾数据异常的目标烟雾传感器；其中，烟雾数据异常表示烟雾浓度超过预设烟雾阈值；
30、以所述目标数据采样时刻为基础，在温度数据序列中确定温度数据异常的目标温度传感器；其中，所述温度数据异常表示温度浓度超过预设温度阈值；
31、以所述目标数据采样时刻为基础，在电压数据序列中确定电压数据异常的目标电压传感器；其中，电压数据异常表示充电状态为正在充电时，电压数据位于预设电压范围之外；
32、将所述目标烟雾传感器、目标温度传感器以及目标电压传感器所在的点作为目标位置；
33、其中，环境传感器设置在电动车充电站中的不同车位上，且每个车位上均设置有一个烟雾传感器、温度传感器以及电压传感器，充电状态由电动车充电站的后台系统记录。
34、进一步地，根据所述目标位置附近发生火灾的车位号预测框以及火灾预测框，确定发生火灾的车位以及火灾严重程度，包括：
35、根据火灾预测框，确定火灾预测框的大小，并根据火灾预测框的大小，确定火灾严重程度；其中，火灾预测框设置为m种尺寸，火灾预测框越大则表示火灾越严重，因此将火灾严重程度对应的范围设置为1-m，以对应尺寸从小到大排列的m种火灾预测框；
36、根据车位号预测框，通过文字识别技术识别车位号预测框内的车位号，并确定位于火灾预测框同侧的最近车位号以及第二近车位号；
37、将第二近车位号减去最近车位号，得到车位号之差，并采用最近车位号减去车位号之差，得到发生火灾的车位。
38、进一步地，根据发生火灾的车位以及火灾严重程度，控制机械臂灭火模块以及智能挪车模块进行灭火，包括：
39、根据发生火灾的车位，确定发生火灾的电动车的车辆类型；其中，所述车辆类型为两轮电动车或四轮电动车；
40、判断火灾严重程度是否超过预设等级，若是，则根据车辆类型控制机械臂灭火模块或智能挪车模块进行灭火，否则控制机械臂灭火模块使用喷射灭火装置进行灭火。
41、进一步地，根据车辆类型控制机械臂灭火模块或智能挪车模块进行灭火，包括：
42、当所述车辆类型为两轮电动车时，则控制机械臂灭火模块将发生火灾的车位上的两轮电动车移动至灭火屋中；
43、当所述车辆类型为四轮电动车时，控制智能挪车模块将发生火灾的车位上的四轮电动车移动至灭火屋中。
44、本发明提供的一种电动车充电站人工智能综合灭火系统，通过采用人工智能技术，能够实时监测充电站的温度、烟雾、电压以及充电情况，智能判断火灾风险，提高了灭火系统的智能化水平，提升了火灾监测的准确性，并且通过设置机械臂灭火模块以及智能挪车模块，能够有效地降低火灾造成的财产损失。
1.一种电动车充电站人工智能综合灭火系统，其特征在于，包括：环境传感模块、视觉传感模块、数据分析处理模块、机械臂灭火模块以及智能挪车模块；
2.根据权利要求1所述的电动车充电站人工智能综合灭火系统，其特征在于，采集部署于电动车充电站中的环境传感器所传感的运行环境数据，并将所述运行环境数据传输至数据分析处理模块，包括：
3.根据权利要求2所述的电动车充电站人工智能综合灭火系统，其特征在于，采集部署于电动车充电站中的视觉传感器所传感的视频数据，并将所述视频数据传输至数据分析处理模块，包括：
4.根据权利要求3所述的电动车充电站人工智能综合灭火系统，其特征在于，采用人工智能对所述运行环境数据以及视频数据进行分析，确定发生火灾的车位以及火灾严重程度，包括：
5.根据权利要求4所述的电动车充电站人工智能综合灭火系统，其特征在于，以所述运行环境数据构建数据矩阵，并采用预设的第一人工智能模型对所述数据矩阵进行识别，确定火灾预警情况，包括：
6.根据权利要求5所述的电动车充电站人工智能综合灭火系统，其特征在于，当所述火灾预警情况为存在火灾时，采用预设的第二人工智能模型对所述视频数据进行分析，确定发生火灾的车位以及火灾严重程度，包括：
7.根据权利要求6所述的电动车充电站人工智能综合灭火系统，其特征在于，以所述目标数据采样时刻为基础，根据烟雾数据序列、温度数据序列、电压数据序列以及充电状态序列确定目标位置，包括：
8.根据权利要求7所述的电动车充电站人工智能综合灭火系统，其特征在于，根据所述目标位置附近发生火灾的车位号预测框以及火灾预测框，确定发生火灾的车位以及火灾严重程度，包括：
9.根据权利要求8所述的电动车充电站人工智能综合灭火系统，其特征在于，根据发生火灾的车位以及火灾严重程度，控制机械臂灭火模块以及智能挪车模块进行灭火，包括：
10.根据权利要求9所述的电动车充电站人工智能综合灭火系统，其特征在于，根据车辆类型控制机械臂灭火模块或智能挪车模块进行灭火，包括：
