本技术涉及电瓶车充电，尤其涉及一种电瓶车的充电识别模型的获取方法、充电识别方法及装置。
背景技术：
1、随着电动车行业的快速发展，电瓶车已成为城市交通的重要组成部分，但是近年来电瓶车充电引起的火灾等安全事故也越来越多。因此电瓶车充电识别技术显得尤为关键，电瓶车充电技术不仅能对电瓶车在非安全环境下(宿舍、仓库等)的充电进行及时预警，也能够确保正常充电过程的安全性，还能够为充电管理和优化提供重要数据支持。
2、目前的充电识别技术主要包括基于硬件的识别方法和基于软件的识别算法。
3、硬件解决方案通常依赖于特定的传感器或识别模块以检测电瓶车接入状态和充电过程；虽然这些方法可靠性高，但成本相对较高，且在充电设备多样化的情况下可能需要频繁的硬件升级。
4、而软件识别方法一般需要大量的充电数据进行学习才能进行识别，但是大量数据的收集相对较难，而依据有限的充电数据会导致识别方法的泛化能力弱，且不能快速适应新的充电模式和充电条件。
技术实现思路
1、有鉴于此，本技术实施例提供一种电瓶车的充电识别模型的获取方法、充电识别方法及装置，可以有效解决电瓶车充电识别过程中因有限的电瓶车样本数据会导致识别方法的泛化能力较弱的问题等。
2、第一方面，本技术实施例提供一种电瓶车的充电识别模型的获取方法，包括：
3、确定待识别样本，并获取所述待识别样本的样本数据；所述待识别样本的类型包括电瓶车和非电瓶车电器；
4、基于电瓶车识别任务和非电瓶车电器识别任务，对所述样本数据进行分配处理得到所述电瓶车识别任务对应的支持数据集和查询数据集、以及每种所述非电瓶车电器识别任务对应的支持数据集；
5、基于所述电瓶车识别任务对应的支持数据集和所述非电瓶车电器识别任务对应的支持数据集进行训练、验证和测试，得到合格识别模型；
6、基于所述电瓶车识别任务对应的查询数据集，对所述合格识别模型进行再训练、验证和测试，得到充电识别模型；所述充电识别模型用于对当前的电参量数据进行处理，并根据处理输出的识别结果判断电瓶车是否进行充电行为。
7、在一些实施例中，对所述样本数据进行分配处理得到电瓶车识别任务对应的支持数据集和查询数据集，包括：
8、将所述电瓶车的有限总数量划分为第一数量和第二数量；所述第一数量≥所述第二数量；
9、将所述第一数量的电瓶车对应的电瓶车样本数据、所述第一数量的电瓶车和所述非电瓶车电器对应的共同样本数据作为所述支持数据集的正样本数据，将所述第一数量的非电瓶车电器对应的电器样本数据作为所述支持数据集的负样本数据；
10、将所述第二数量的电瓶车对应的电瓶车样本数据、所述第二数量的电瓶车和所述非电瓶车电器对应的共同样本数据作为所述查询数据集的正样本数据，将所述第二数量的非电瓶车电器对应的电器样本数据作为所述查询数据集的负样本数据。
11、在一些实施例中，对所述样本数据进行分配处理得到某一种非电瓶车电器识别任务对应的支持数据集，包括：
12、将该种非电瓶车电器的电器样本数据、该非电瓶车电器和其他非电瓶车电器的电器样本数据、该非电瓶车电器和电瓶车的共同样本数据作为支持数据集的正样本数据；
13、将其他非电瓶车电器的电器样本数据和电瓶车的电瓶车样本数据作为支持数据集的负样本数据。
14、在一些实施例中，每个所述支持数据集和每个所述查询数据集在进行训练、验证和测试，之前包括：
15、对每个所述支持数据集和每个所述查询数据集分别进行分割处理，均得到训练数据集、验证数据集和测试数据集；
16、使用变分模态分解算法对所述训练数据集、所述验证数据集和所述测试数据集中的电流数据分别进行特征提取得到多个模态分量；
17、将多个所述模态分量中的部分模态分量与所述样本数据中对应的温度数据、电流畸变率进行运算处理，以对部分模态分量进行更新；
18、将更新后的部分模态分量与未更新处理的剩余模态分量进行拼接处理得到每个支所述持数据集和每个所述查询数据集分别对应的训练集、验证集和测试集。
19、在一些实施例中，当提出到的模态分量有7个时，将第2模态分量与温度数据、第3模态分量与电流畸变率分别进行乘积运算后，再与第1模态分量、第4模态分量、第5模态分量、第6模态分量和第7模态分量进行拼接处理得到所述支持数据集和所述查询数据集分别对应的训练集、验证集和测试集。
20、在一些实施例中，所述基于所述电瓶车识别任务对应的支持数据集和所述非电瓶车电器识别任务对应的支持数据集进行训练、验证和测试，得到合格识别模型，包括：
21、通过所述非电瓶车电器识别任务对应的支持数据集进行训练、验证和测试，得到中间识别模型；
22、通过所述电瓶车识别任务对应的支持数据集对中间识别模型进行再训练集、验证和测试，得到所述合格识别模型。
23、第二方面，本技术实施例提供一种电瓶车的充电识别方法，包括：
24、获取当前线路的电参量数据，并将所述电参量数据输入至上述充电识别模型中进行处理；
25、通过所述充电识别模型处理后输出的识别结果判断是否存在电瓶车的充电行为。
26、第三方面，本技术实施例提供一种电瓶车的充电识别装置，包括：
27、数据采集单元，用于确定待识别样本，并获取所述待识别样本的样本数据；所述待识别样本的类型包括电瓶车和非电瓶车电器；
28、数据处理单元，用于基于电瓶车识别任务和非电瓶车电器识别任务，对所述样本数据进行分配处理得到所述电瓶车识别任务对应的支持数据集和查询数据集、以及每种所述非电瓶车电器识别任务对应的支持数据集；
29、模型获取单元，用于基于所述电瓶车识别任务对应的支持数据集和所述非电瓶车电器识别任务对应的支持数据集进行训练、验证和测试，得到合格识别模型；并基于所述电瓶车识别任务对应的查询数据集，对所述合格识别模型进行再训练、验证和测试，得到充电识别模型充电识别单元，用于将当前的电参量数据输入至所述充电识别模型中进行处理，通过所述充电识别模型处理后输出的识别结果判断电瓶车是否进行充电行为。
30、第四方面，本技术实施例提供一种终端设备，所述终端设备包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实施上述的电瓶车的充电识别方法。
31、第五方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上执行时，实施上述的电瓶车的充电识别方法。
32、本技术的实施例具有如下有益效果：
33、本技术提出的电瓶车的充电识别方法，通过将有限样本的样本数据划分得到包括所有识别任务的支持数据集和仅有电瓶车识别任务的查询数据集，先通过支持数据集的训练得到合格识别模型，从而使识别模型拥有更好的泛化能力，然后通过查询数据集进行第二次训练，能够使合格识别模型进行快速收敛，达到较高的训练效率。因此，本技术基于有限样本进行双重学习和训练最终得到充电识别模型，能够对大量电瓶车进行准确的识别判断，从而提高软件识别方法的泛化能力，且能快速适应新型电瓶车的充电模式和充电条件。
1.一种电瓶车的充电识别模型的获取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电瓶车的充电识别模型的获取方法，其特征在于，对所述样本数据进行分配处理得到电瓶车识别任务对应的支持数据集和查询数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的电瓶车的充电识别模型的获取方法，其特征在于，对所述样本数据进行分配处理得到某一种非电瓶车电器识别任务对应的支持数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的电瓶车的充电识别模型的获取方法，其特征在于，每个所述支持数据集和每个所述查询数据集在进行训练、验证和测试，之前包括：
5.根据权利要求4所述的电瓶车的充电识别模型的获取方法，其特征在于，当提出到的模态分量有7个时，将第2模态分量与温度数据、第3模态分量与电流畸变率分别进行乘积运算后，再与第1模态分量、第4模态分量、第5模态分量、第6模态分量和第7模态分量进行拼接处理得到所述支持数据集和所述查询数据集分别对应的训练集、验证集和测试集。
6.根据权利要求1所述的电瓶车的充电识别模型的获取方法，其特征在于，所述基于所述电瓶车识别任务对应的支持数据集和所述非电瓶车电器识别任务对应的支持数据集进行训练、验证和测试，得到合格识别模型，包括：
7.一种电瓶车的充电识别方法，其特征在于，包括：
8.一种电瓶车的充电识别装置，其特征在于，包括：
9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实施权利要求1-7中任一项所述的电瓶车的充电识别方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上执行时，实施根据权利要求1-7中任一项所述的电瓶车的充电识别方法。
