一种充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置、方法及设备

技术领域

本申请属于电力设施技术领域，具体涉及一种充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置、方法及设备。

背景技术

在我国当前新能源的建设发展中，以新能源电动汽车领域格外引人注目。作为新能源汽车的“充电器”——充电桩的发展更是迎来了能源领域的新竞赛。但是充电桩电缆的长期使用，会存在老化现象，导致充电车辆以及充电桩的布设环境存在严重安全隐患。

目前，对于充电桩电缆的检修，主要是采用人工巡检的方式，不能及时对电缆的状态进行反馈，也无法建立完善的检修体系。因此，如何能对充电桩电缆绝缘层的使用寿命进行及时检测，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置、方法及设备，可以根据充电桩的使用状态以及图像数据对充电桩电缆使用寿命进行预估，进而可以及时对发生老化的电缆进行维护，便于充电桩的使用管控。第一方面，本申请实施例提供了一种充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取充电桩电缆在使用状态以及待机状态的图像数据；

特征识别模块，用于识别所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征；

使用寿命预估模块，用于根据所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估结果。

相应的，所述第一特征包括弯曲程度特征；所述第二特征包括充电桩电缆与其他物体接触的特征。

进一步的，所述特征识别模块，具体用于：

获取所述充电桩电缆的长度数据；

根据所述长度数据以及所述图像数据，确定所述充电桩电缆的弯曲程度特征；

和/或，

解析所述图像数据中所述充电桩电缆的接触物体的图像表征数据，根据所述接触物体的图像表征数据确定充电桩电缆与其他物体接触的特征。

进一步的，所述使用寿命预估模块，具体用于：

根据所述弯曲程度特征以及预设第一权重因子，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；

或者，

根据所述充电桩电缆与其他物体接触的特征以及预设第二权重因子，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；

或者，

根据所述弯曲程度特征和所述充电桩电缆与其他物体接触的特征，以及预设第一权重因子和预设第二权重因子，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果。

进一步的，所述装置还包括：

持续时长获取模块，用于获取所述充电桩电缆维持当前状态的持续时长；

相应的，所述使用寿命预估模块，具体用于：

根据所述弯曲程度特征、所述预设第一权重因子以及所述持续时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；

或者，

根据所述充电桩电缆与其他物体接触的特征、所述预设第二权重因子以及所述持续时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；

或者，

根据所述弯曲程度特征和所述充电桩电缆与其他物体接触的特征，以及预设第一权重因子和预设第二权重因子，以及所述持续时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果。

进一步的，所述装置还包括：

光照时长获取模块，用于获取所述充电桩电缆维持当前状态的光照时长；

相应的，所述使用寿命预估模块，具体用于：

根据所述弯曲程度特征、所述预设第一权重因子以及所述光照时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；

或者，

根据所述充电桩电缆与其他物体接触的特征、所述预设第二权重因子以及所述光照时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；

或者，

根据所述弯曲程度特征和所述充电桩电缆与其他物体接触的特征，以及预设第一权重因子和预设第二权重因子，以及所述光照时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果。

第二方面，本申请实施例提供了一种充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估方法，所述方法包括：

获取充电桩电缆在使用状态以及待机状态的图像数据；

识别所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征；

根据所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估结果。

相应的，所述第一特征包括弯曲程度特征；所述第二特征包括充电桩电缆与其他物体接触的特征。

进一步的，识别所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征，包括：

获取所述充电桩电缆的长度数据；

根据所述长度数据以及所述图像数据，确定所述充电桩电缆的弯曲程度特征；

和/或，

解析所述图像数据中所述充电桩电缆的接触物体的图像表征数据，根据所述接触物体的图像表征数据确定充电桩电缆与其他物体接触的特征。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法。

在本申请实施例中，图像获取模块，用于获取充电桩电缆在使用状态以及待机状态的图像数据；特征识别模块，用于识别所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征；使用寿命预估模块，用于根据所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估结果。通过上述充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置，可以根据充电桩的使用状态以及待机状态的图像数据对充电桩电缆使用寿命进行预估，进而可以及时对发生老化的电缆进行维护，便于充电桩的使用管控。

附图说明

图1是本申请实施例一提供的充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置的结构示意图；

图2是本申请实施例二提供的充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置的结构示意图；

图3是本申请实施例三提供的充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置的结构示意图；

图4是本申请实施例四提供的充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置的结构示意图；

图5是本申请实施例五提供的充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置的结构示意图；

图6是本申请实施例六提供的充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估方法的流程示意图；

图7是本申请实施例七提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本申请具体实施例作进一步的详细描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置、方法及设备进行详细地说明。

实施例一

图1是本申请实施例一提供的充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置的结构示意图。如图1所示，具体包括如下步骤：

图像获取模块110，用于获取充电桩电缆在使用状态以及待机状态的图像数据；

特征识别模块120，用于识别所述图像数据中充电桩电缆的第一特征和/或第二特征；

使用寿命预估模块130，用于根据所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估结果。

相应的，所述第一特征包括弯曲程度特征；所述第二特征包括充电桩电缆与其他物体接触的特征。

本方案的应用场景，可以是对充电桩电缆拍摄图像，根据图像数据识别电缆的第一特征和/或第二特征，并对该特征进行综合分析预测电缆绝缘层的使用寿命的场景。具体的，对于充电桩电缆图像数据的识别、图像特征的分析以及电缆绝缘层使用寿命的预测，均可以由智能终端执行。在预测电缆绝缘层的使用寿命后，可以及时对发生老化的电缆进行维护和更换，以免造成更大的损失。

基于上述使用场景，可以理解的，本申请的执行主体可以是该智能终端，或者可以是运行智能终端的台式电脑、笔记本电脑、平板电脑以及交互式多媒体设备等，此处不做过多的限定。

图像获取模块110，可以是相机，可以设置在充电桩上，用于拍摄充电桩电缆在使用状态以及待机状态的图像。具体的，获取充电桩电缆图像的方式，可以是利用相机的凸透镜将充电桩电缆的反射光线汇聚在相机中的CCD或COMS队列传感器的对应点上，进而在传感器上投影出被拍摄画面倒立的实像。传感器中的微透镜收集采集到的光，再由颜色滤镜吸取固定颜色的光线传输到光电二极管，由光电二极管将吸收到的光子转换为电子并存储与势阱。当相机镜头关闭时，模拟前端从传感器的势阱中读出电子，并转为模拟信号。在将模拟信号利用Analog Amplifier(Gain)放大后，对图像的坐标和幅度进行取样，对坐标值和幅度值进行量化，最终将连续的曲线转换成数个离散的样本点，得到对应的数字图像，并将该数字图像传输到智能终端。其中，充电桩电缆的使用状态，可以是给车辆进行充电过程中的状态。充电桩电缆的待机状态，可以是没有车辆进行充电时的状态。

特征识别模块120，可以是智能终端用于从采集的充电桩电缆图像中识别第一特征和/或第二特征的程序设计。具体的，识别第一特征和/或第二特征的的方式，可以是利用图像识别原理，当采集到充电桩电缆的图像数据后，通过高斯滤波或者中值滤波等方式对图像进行噪声过滤后，使用对比度线拉伸、同态滤波等方式增强图像的对比度，再利用立方卷积插值、双线性差值或者最近邻插值等方法进行图像放缩处理，提高图像的清晰度和矫正充电桩电缆的选取位置。依据电缆绝缘层等部位的纹理特征、颜色特征以及形状特征等信息，对整条充电桩电缆进行轮廓提取，再采用密集的SIFT特征提取，按一定的补偿均匀的在整幅图片上进行SIFT特征计算，对电缆的第一特征和/或第二特征部分进行提取和分析。

其中，第一特征，可以包括弯曲程度特征，在本实施例中，电缆弯曲程度可以通过计算图像中电缆的曲线弧度表示。第二特征，可以包括充电桩电缆与其他物体接触的特征，在本实施例中，充电桩电缆与其他物体接触的特征可以是充电桩电缆与充电桩电缆接触物体之间的摩擦系数，和/或充电桩电缆接触物体的表面尖锐区域对电缆绝缘层的损坏可能性等特征。

在本实施例中，提供以下提取特征图片的具体程序，以供参考：

Training_Set＝ZCA_whiten(Training_Set)；

//对训练图像进行白化

Patches＝generation(Training_Set)；

//从训练样本生成用于k-means聚类的8 8图像块

K_kernels＝k_means_clustering(Patches)；

//利用改造的k-means算法学习卷积核

P_whiten＝ZCA_whiten(P)；

//对原始图像进行白化

For 1to number of K_kernels

Feature_maps＝convolution(P_whiten,K_kernels)

//将白化后的图片与每个卷积核进行卷积

End

Feature_maps＝average_pooling(Feature_maps)；

//进行均值Pooling降维处理

使用寿命预估模块130，可以是智能终端用于根据第一特征和/或第二特征对电缆绝缘层使用寿命进行预估的程序设计。具体的，预估电缆绝缘层使用寿命的方式，可以是预先收集充历史电桩电缆图像数据以及对于的电缆绝缘层使用寿命等信息，对电缆图像数据进行分析，获取各图像中电缆的第一特征和/或第二特征数据，将电缆的使用寿命作为标签，电缆的第一特征和/或第二特征作为输入变量进行监督训练，获取电缆第一特征和/或第二特征与电缆使用寿命的关联关系，构建可以通过电缆第一特征和/或第二特征预测电缆使用寿命的大数据模型。当获取到充电桩电缆当前状态的第一特征和/或第二特征数据信息时，将该数据信息输入大数据模型，并根据大数据模型的输出结果预估该电缆绝缘层的使用寿命。

在本申请实施例中，图像获取模块，用于获取充电桩电缆在使用状态以及待机状态的图像数据；特征识别模块，用于识别所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征；使用寿命预估模块，用于根据所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估结果。通过上述充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置，可以根据充电桩的使用状态以及待机状态的图像数据对充电桩电缆使用寿命进行预估，进而可以及时对发生老化的电缆进行维护，便于充电桩的使用管控。

实施例二

图2是本申请实施例二提供的充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置的结构示意图。本方案对上述实施例做出了更优的改进，具体改进为：所述特征识别模块，具体用于：获取所述充电桩电缆的长度数据；根据所述长度数据以及所述图像数据，确定所述充电桩电缆的弯曲程度特征；和/或，解析所述图像数据中所述充电桩电缆的接触物体的图像表征数据，根据所述接触物体的图像表征数据确定充电桩电缆与其他物体接触的特征。

如图2所示，具体包括如下：

图像获取模块210，用于获取充电桩电缆在使用状态以及待机状态的图像数据；

特征识别模块220，用于识别所述图像数据中充电桩电缆的第一特征和/或第二特征；

使用寿命预估模块230，用于根据所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估结果。

相应的，所述第一特征包括弯曲程度特征；所述第二特征包括充电桩电缆与其他物体接触的特征。

其中，特征识别模块220，具体用于获取所述充电桩电缆的长度数据；

根据所述长度数据以及所述图像数据，确定所述充电桩电缆的弯曲程度特征；

和/或，

解析所述图像数据中所述充电桩电缆的接触物体的图像表征数据，根据所述接触物体的图像表征数据确定充电桩电缆与其他物体接触的特征。

充电桩电缆的长度数据，可以是充电桩电缆伸展状态下从充电桩到充电枪的总长度。获取充电桩电缆长度数据的方式，可以是由工作人员预先在图像采集范围内设置单位尺寸的参照物(例如，长度为一米的基准线)，在拍摄到充电桩电缆的图像后，根据参照物的实际尺寸与像素尺寸获取该图像的像素比例，根据充电桩电缆的像素长度以及电缆所在图像的像素比例计算出充电桩电缆的实际长度。

确定充电桩电缆的弯曲程度特征的方式，可以是通过Canny或SIFH等特征提取方法对图像中的电缆轮廓进行提取，将电缆的边缘进行平滑处理后，计算电缆边缘曲线的曲率，通过该曲率数据表现电缆的弯曲程度。

确定充电桩电缆与其他物体接触的特征的方式，可以是通过灰度共生矩阵描述方法对充电桩电缆的图像纹理进行分析，基于在纹理中某一灰度级结构重复出现的情况，反映图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，分析图像的局部特征和排列规律。从而提取出充电桩电缆的轮廓以及与电缆接触物体的轮廓曲线和该物体的纹理特征。计算电缆接触物体的轮廓曲线的像素距离和曲线角度，通过曲线角度确定该物体的尖锐程度，通过纹理特征分析该物体对于电缆的摩擦系数。

本实施例中，提供以下计算曲线弧度的程序，以供参考：

本方案这样设置的好处是，可以根据电缆长度以及电缆图像数据确定电缆的第一特征和/或第二特征，有效提高识别充电桩电缆第一特征和/或第二特征的效率，为充电桩电缆绝缘层使用寿命的预估提供可靠依据。

实施例三

图3是本申请实施例三提供的充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置的结构示意图。本方案对上述实施例做出了更优的改进，具体改进为：所述使用寿命预估模块，具体用于：根据所述弯曲程度特征以及预设第一权重因子，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；或者，根据所述充电桩电缆与其他物体接触的特征以及预设第二权重因子，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；或者，根据所述弯曲程度特征和所述充电桩电缆与其他物体接触的特征，以及预设第一权重因子和预设第二权重因子，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果。

如图3所示，具体包括如下：

图像获取模块310，用于获取充电桩电缆在使用状态以及待机状态的图像数据；

特征识别模块320，用于识别所述图像数据中充电桩电缆的第一特征和/或第二特征；

使用寿命预估模块330，用于根据所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估结果。

相应的，所述第一特征包括弯曲程度特征；所述第二特征包括充电桩电缆与其他物体接触的特征。

其中，使用寿命预估模块330，具体用于根据所述弯曲程度特征以及预设第一权重因子，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；

或者，

根据所述充电桩电缆与其他物体接触的特征以及预设第二权重因子，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；

或者，

根据所述弯曲程度特征和所述充电桩电缆与其他物体接触的特征，以及预设第一权重因子和预设第二权重因子，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果。

预设第一权重因子，可以表示电缆弯曲程度特征对预估电缆绝缘层使用寿命的单独影响结果，该预设第一权重因子可以根据电缆的当前状态以及电缆弯曲程度特征对预估电缆绝缘层使用寿命的作用程度确定。预设第二权重因子，可以表示充电桩电缆与其他物体接触的特征对预估电缆绝缘层使用寿命的单独影响结果，该预设第二权重因子可以根据电缆的当前状态以及电缆与其他物体接触的特征对预估电缆绝缘层使用寿命的作用程度确定。例如，当使用电缆为车辆充电过程中，电缆在空中伸展，与充电桩和车辆接触面积较少，则可以将设权第一预重因子提高至0.75，预设第二权重因子点降低至0.25；当充电枪未处于重点状态，且被放置在充电桩固定位置时，电缆与充电桩接触面积较大，但电缆弯曲程度相应增大，此时，可以将预设第一权重因子设置为0.55，预设第二权重因子设置为0.45等。

相应的，对于预估电缆绝缘层的使用寿命的方式，可以是在通过电缆第一特征和/或第二特征预测电缆使用寿命的大数据模型的基础上，将预设第一权重因子和/或预设第二权重因子作为输入变量，对构建的大数据模型进行迭代，进而对预估电缆绝缘层使用寿命的结果进行优化，使该结果更加准确具体。

本方案这样设置的好处是，可以考虑到第一特征和第二特征的权重因子对电缆使用寿命的影响效果，使预估结果更加符合实际。

实施例四

图4是本申请实施例四提供的充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置的结构示意图。本方案对上述实施例做出了更优的改进，具体改进为：所述装置还包括：持续时长获取模块，用于获取所述充电桩电缆维持当前状态的持续时长；相应的，所述使用寿命预估模块，具体用于：根据所述弯曲程度特征、所述预设第一权重因子以及所述持续时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；或者，根据所述充电桩电缆与其他物体接触的特征、所述预设第二权重因子以及所述持续时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；或者，根据所述弯曲程度特征和所述充电桩电缆与其他物体接触的特征，以及预设第一权重因子和预设第二权重因子，以及所述持续时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果。

如图4所示，具体包括如下：

图像获取模块410，用于获取充电桩电缆在使用状态以及待机状态的图像数据；

特征识别模块420，用于识别所述图像数据中充电桩电缆的第一特征和/或第二特征；

使用寿命预估模块430，用于根据所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估结果；

持续时长获取模块440，用于获取所述充电桩电缆维持当前状态的持续时长。

相应的，所述第一特征包括弯曲程度特征；所述第二特征包括充电桩电缆与其他物体接触的特征。

相应的，使用寿命预估模块430，具体用于根据所述弯曲程度特征、所述预设第一权重因子以及所述持续时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；

或者，

根据所述充电桩电缆与其他物体接触的特征、所述预设第二权重因子以及所述持续时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；

或者，

根据所述弯曲程度特征和所述充电桩电缆与其他物体接触的特征，以及预设第一权重因子和预设第二权重因子，以及所述持续时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果。

持续时长获取模块440，可以是计时器，用于获取充电桩电缆维持当前状态的持续时长。具体的，获取电缆维持当前状态时长的方式，可以是当充电枪脱离或放回充电桩时，计时器开始计时，当脱离充电桩的充电枪放回充电桩，或者，放回充电桩的充电枪脱离充电桩时计时结束。此时记录的时长可以作为充电桩电缆维持当前状态的持续时长。

相应的，对于预估电缆绝缘层的使用寿命的方式，可以是在通过电缆第一特征和/或第二特征对应第一权重因子和/或第二权重因子预测电缆使用寿命的大数据模型的基础上，将充电桩电缆维持当前状态的持续时长作为输入变量，对构建的大数据模型进行迭代，进而对预估电缆绝缘层使用寿命的结果进行优化，使该结果更加准确具体。

本方案的这样设置的好处是，可以考虑到充电桩电缆维持当前状态的持续时长对电缆绝缘层使用寿命的影响，有效提高预估结果的准确性。

实施例五

图5是本申请实施例五提供的充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置的结构示意图。本方案对上述实施例做出了更优的改进，具体改进为：所述装置还包括：光照时长获取模块，用于获取所述充电桩电缆维持当前状态的光照时长；相应的，所述使用寿命预估模块，具体用于：根据所述弯曲程度特征、所述预设第一权重因子以及所述光照时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；或者，根据所述充电桩电缆与其他物体接触的特征、所述预设第二权重因子以及所述光照时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；或者，根据所述弯曲程度特征和所述充电桩电缆与其他物体接触的特征，以及预设第一权重因子和预设第二权重因子，以及所述光照时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果。

如图5所示，具体包括如下：

图像获取模块510，用于获取充电桩电缆在使用状态以及待机状态的图像数据；

特征识别模块520，用于识别所述图像数据中充电桩电缆的第一特征和/或第二特征；

使用寿命预估模块530，用于根据所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估结果；

光照时长获取模块550，用于获取所述充电桩电缆维持当前状态的光照时长。

相应的，所述第一特征包括弯曲程度特征；所述第二特征包括充电桩电缆与其他物体接触的特征。

相应的，使用寿命预估模块530，具体用于根据所述弯曲程度特征、所述预设第一权重因子以及所述光照时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；

或者，

根据所述充电桩电缆与其他物体接触的特征、所述预设第二权重因子以及所述光照时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果；

或者，

根据所述弯曲程度特征和所述充电桩电缆与其他物体接触的特征，以及预设第一权重因子和预设第二权重因子，以及所述光照时长，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命的预估结果。

光照时长获取模块550，可以是由光敏传感器和计时器组合构成，可以设置在充电桩电缆绝缘层上，用于获取充电桩电缆维持当前状态的光照时长。具体的，获取充电桩电缆维持当前状态的光照时长的方式，可以是通过光敏传感器接收光照信号，当光照射到电缆绝缘层时，光敏传感器的电阻值发生改变，导致电路中电压或电流等信号发生变化。当计时器接收到电信号的变化后，开始计时，并在接收到下一次电信号变化后停止及时，此时，记录的时长可以作为电缆绝缘层维持当前状态的光照时长。

相应的，对于预估电缆绝缘层的使用寿命的方式，可以是在通过电缆第一特征和/或第二特征以及对应第一权重因子和/或第二权重因子预测电缆使用寿命的大数据模型的基础上，将充电桩电缆维持当前状态的光照时长作为输入变量，对构建的大数据模型进行迭代，进而对预估电缆绝缘层使用寿命的结果进行优化，使该结果更加准确具体。

本方案的这样设置的好处是，可以考虑到充电桩电缆维持当前状态的光照时长对电缆绝缘层使用寿命的影响，有效提高预估结果的准确性。

实施例六

图6是本申请实施例六提供的充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估方法的流程示意图。如图6所示，具体包括如下步骤：

S601、获取充电桩电缆在使用状态以及待机状态的图像数据；

S602、识别所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征；

S603、根据所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估结果。

相应的，所述第一特征包括弯曲程度特征；所述第二特征包括充电桩电缆与其他物体接触的特征。

相应的，识别所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征，包括：

获取所述充电桩电缆的长度数据；

根据所述长度数据以及所述图像数据，确定所述充电桩电缆的弯曲程度特征；

和/或，

解析所述图像数据中所述充电桩电缆的接触物体的图像表征数据，根据所述接触物体的图像表征数据确定充电桩电缆与其他物体接触的特征。

在本申请实施例中，获取充电桩电缆在使用状态以及待机状态的图像数据；识别所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征；根据所述图像数据中所述充电桩电缆的第一特征和/或第二特征，确定所述充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估结果。通过上述充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置，可以根据充电桩的使用状态以及待机状态的图像数据对充电桩电缆使用寿命进行预估，进而可以及时对发生老化的电缆进行维护，便于充电桩的使用管控。

本申请实施例提供的充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估方法与上述实施例所提供的充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置相对应，具有相同的功能模块和有益效果，为避免重复，这里不再赘述。

实施例七

如图7所示，本申请实施例还提供一种电子设备700，包括处理器701，存储器702，存储在存储器702上并可在所述处理器701上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器701执行时实现上述充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

需要说明的是，本申请实施例中的电子设备包括上述所述的移动电子设备和非移动电子设备。

实施例八

本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等。

实施例九

本申请实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述充电桩电缆绝缘层的使用寿命预估装置实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

上述仅为本申请的较佳实施例及所运用的技术原理。本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行的各种明显变化、重新调整及替代均不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由权利要求的范围决定。