当前公共充电桩利用率平均只有 4%左右，还面临着油车占位、故障桩等问题。智慧化巡检体系通过 24小时无间断监控，不仅可以解决运维人力成本高和人员容易疏忽问题，采用深度学习算法，还可对本地和其他地区的充电站的运营数据进行收集，智能分析用电规律，配合配电和变电更好调控能源走向；通过多种环境侦测手段，对运行状况做提前预测，实现跨模块的运营指导。整体上极大提高了运营效率。

方案架构

平台功能

工单派发：对智能巡检工作站的异常报警进行确认，确认后进行工单派发）

工单跟踪（跟踪工单的执行状况，对工单的执行率进行追踪，按照个人进行统计执行效果）

状态收集和发布（对平台下的设备状态进行实时侦测）

智能调整配电（根据各站点给出的配电额度预测，动态调整配电策略，实现能量使用效益最大化）

可视化报表（对各站点的能耗、使用率、效益、使用习惯、黑白名单进行归总，形成可视化报表）

AI 功能

车牌识别：对绿牌车，新能源车牌照进行识别，计入数据库，统计频次和充电数量

充电状态识别： 对绿牌车是否插电，是否充电、充电是否充满进行识别

烟雾识别：对与环境不符的烟雾进行识别，为火情做前置预警

明火识别: 识别环境里面的明火

动物识别：识别环境中有无啮齿动物出现，避免损害充电设备电线等

充电桩倒伏识别：识别充电桩有无倒伏，对造成倒伏的车辆和个人进行录像记录

人员摔倒识别：识别有无人员在现场出现异常倒伏，记录前后视频数据

业务预测：对环境参数和预警信息进行跟踪研判，对不同的参数进行业务预测，给出可能的结果推测，以及提前接入的工单建议；对本站点的能源使用习惯进行分析，给出配电额度的策略建议，实现预测推理的双重叠加