1.一种电动汽车充电站安全监控系统，其特征在于，包括：充电桩状态预警单元、充电站视频监控单元、充电桩控制单元、危险源识别模型构建单元和充电站安全管控云平台；所述充电桩状态预警单元被配置为：通过充电桩内置的传感器件，获取所述充电桩的设备运行数据，再根据所述设备运行数据，结合所述充电桩状态预警单元搭载的充电桩状态评估模型，以获得所述充电桩的状态评估结果；所述充电站视频监控单元被配置为：通过充电站内的视频监控设备，获取所述充电站的监控视频数据，再根据所述监控视频数据，结合充电站视频监控单元内置的危险源识别模型，以获得所述充电站的危险源识别结果；所述充电桩控制单元与所述充电桩状态预警单元、充电站视频监控单元通信连接，用于当所述状态评估结果或所述危险源识别结果显示的结果为非正常时，根据所述状态评估结果或所述危险源识别结果，对所述充电桩进行实时开断控制；所述充电站安全管控云平台通过通信链路与所述充电桩状态预警单元、所述充电站视频监控单元通信连接，用于接收所述充电桩状态预警单元和所述充电站视频监控单元上传的数据；所述危险源识别模型构建单元，具体用于：获取包含危险源的监控视频样本数据，并根据所述监控视频样本数据构建危险源数据库；对所述监控视频样本数据进行特征提取，得到样本局部特征；将所述样本局部特征，与原始的监控视频样本数据进行二次融合，得到样本全局特征；根据所述样本局部特征与所述样本全局特征，对初始的深度学习模型进行训练，以得到危险源识别模型。
2.根据权利要求1所述的一种电动汽车充电站安全监控系统，其特征在于，所述设备运行数据包括：温度数据、气体浓度数据和/或电力参数数据。
3.根据权利要求1所述的一种电动汽车充电站安全监控系统，其特征在于，所述深度学习模型具体为基于R-FCN网络的深度学习模型。
4.根据权利要求3所述的一种电动汽车充电站安全监控系统，其特征在于，根据所述监控视频数据，结合充电站视频监控单元内置的危险源识别模型，以获得所述充电站的危险源识别结果具体包括：根据所述监控视频数据，对所述监控视频数据进行特征提取，得到所述监控视频数据的局部特征；将所述局部特征，与原始的监控视频数据进行二次融合，得到所述监控视频数据的全局特征；将所述样本局部特征与所述样本全局特征输入到所述危险源识别模型，以通过所述危险源识别模型的运算，得到所述充电站的危险源识别结果；根据所述危险源识别结果，通过OpenCV算法结合所述危险源数据库进行二次识别，以根据所述二次识别的结果，更新所述危险源识别结果。
5.根据权利要求1所述的一种电动汽车充电站安全监控系统，其特征在于，所述危险源具体包括：烟火预警、危险车辆、危险人员入侵以及设备人为损坏。
6.根据权利要求1所述的一种电动汽车充电站安全监控系统，其特征在于，还包括：充电桩状态评估模型构建单元，具体用于：获取充电桩的历史设备运行数据，提取所述历史设备运行数据中的设备运行数据以及故障记录；根据所述设备运行数据与所述故障记录进行深度学习模型训练，以得到充电桩状态评估模型。
7.根据权利要求1所述的一种电动汽车充电站安全监控系统，其特征在于，还包括：充电站异常报警单元；所述充电站异常报警单元被配置为：当所述状态评估结果或所述危险源识别结果显示的结果为非正常时，则输出充电站异常告警信号，并触发相应的保护动作。
8.根据权利要求7所述的一种电动汽车充电站安全监控系统，其特征在于，所述充电站异常告警信号包括：消息通知告警信号、声音告警信号和/或光告警信号。
9.一种电动汽车充电站安全监控方法，应用于如权利要求1至8任意一项所述的电动汽车充电站安全监控系统，其特征在于，包括：通过充电桩内置的传感器件，获取所述充电桩的设备运行数据，再根据所述设备运行数据，结合所述充电桩状态预警单元搭载的充电桩状态评估模型，以获得所述充电桩的状态评估结果；通过充电站内的视频监控设备，获取所述充电站的监控视频数据，再根据所述监控视频数据，结合充电站视频监控单元内置的危险源识别模型，以获得所述充电站的危险源识别结果；当所述状态评估结果或所述危险源识别结果显示的结果为非正常时，根据所述状态评估结果或所述危险源识别结果，对所述充电桩进行实时开断控制；将所述状态评估结果和所述危险源识别结果通过通信链路上传至充电站安全管控云平台。
