1.一种基于人工智能的充电桩信息确定方法，其特征在于，包括：

获取当前停车场预设时间段的监控视频；

基于所述当前停车场预设时间段的监控视频使用停车场数据处理模型确定停车场的停车车辆序列数据、充电桩的安装数量范围、停车场位置图，所述停车场数据处理模型为门控循环单元，所述停车场数据处理模型的输入为所述当前停车场预设时间段的监控视频，所述停车场数据处理模型的输出为停车场的停车车辆序列数据、充电桩的安装数量范围、停车场位置图，所述停车场数据处理模型包括视频处理层、车辆数据处理层、充电桩信息确定层、充电桩范围确定层，视频处理层的输入为所述当前停车场预设时间段的监控视频，视频处理层的输出为停车场的停车车辆序列数据、停车场位置图，车辆数据处理层的输入为停车场的停车车辆序列数据，车辆数据处理层的输出为电动车停车数量序列数据、电动车平均停车时间、电动车平均充电时间、充电桩信息确定层的输入为电动车停车数量序列数据、电动车平均停车时间、电动车平均充电时间，充电桩信息确定层的输出为多个推荐充电桩数量和每一个推荐充电桩数量的推荐度、充电桩范围确定层的输入为多个推荐充电桩数量、每一个推荐充电桩数量的推荐度、停车场位置图，充电桩范围确定层的输出为充电桩的安装数量范围；

基于所述停车场的停车车辆序列数据、所述充电桩的安装数量范围、所述停车场位置图使用变分自编码器确定多个充电桩模拟安装方案信息、不同充电桩模拟安装方案的方案相似度，所述多个充电桩模拟安装方案信息包括每个充电桩模拟安装方案、每个充电桩模拟安装方案的安装成本、充电桩利用率、用户便利度，所述每个充电桩模拟安装方案包括充电桩的具体位置、数量；

基于所述多个充电桩模拟安装方案信息确定充电桩目标安装方案，所述基于所述多个充电桩模拟安装方案确定充电桩目标安装方案包括：

构建充电桩安装图结构，所述充电桩安装图结构包括多个节点和多个节点之间的多条边，每个节点表示一个充电桩模拟安装方案，每个节点的节点特征包括一个充电桩模拟安装方案信息、所述停车场位置图，节点之间的边的特征表示充电桩模拟安装方案的方案相似度；

基于图卷积网络对所述充电桩安装图结构进行处理确定充电桩目标安装方案。

2.一种基于人工智能的充电桩信息确定系统，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取当前停车场预设时间段的监控视频；

数据处理模块，用于基于所述当前停车场预设时间段的监控视频使用停车场数据处理模型确定停车场的停车车辆序列数据、充电桩的安装数量范围、停车场位置图，所述停车场数据处理模型为门控循环单元，所述停车场数据处理模型的输入为所述当前停车场预设时间段的监控视频，所述停车场数据处理模型的输出为停车场的停车车辆序列数据、充电桩的安装数量范围、停车场位置图，所述停车场数据处理模型包括视频处理层、车辆数据处理层、充电桩信息确定层、充电桩范围确定层，视频处理层的输入为所述当前停车场预设时间段的监控视频，视频处理层的输出为停车场的停车车辆序列数据、停车场位置图，车辆数据处理层的输入为停车场的停车车辆序列数据，车辆数据处理层的输出为电动车停车数量序列数据、电动车平均停车时间、电动车平均充电时间、充电桩信息确定层的输入为电动车停车数量序列数据、电动车平均停车时间、电动车平均充电时间，充电桩信息确定层的输出为多个推荐充电桩数量和每一个推荐充电桩数量的推荐度、充电桩范围确定层的输入为多个推荐充电桩数量、每一个推荐充电桩数量的推荐度、停车场位置图，充电桩范围确定层的输出为充电桩的安装数量范围；

编码模块，用于基于所述停车场的停车车辆序列数据、所述充电桩的安装数量范围、所述停车场位置图使用变分自编码器确定多个充电桩模拟安装方案信息、不同充电桩模拟安装方案的方案相似度，所述多个充电桩模拟安装方案信息包括每个充电桩模拟安装方案、每个充电桩模拟安装方案的安装成本、充电桩利用率、用户便利度，所述每个充电桩模拟安装方案包括充电桩的具体位置、数量；

确定模块，用于基于所述多个充电桩模拟安装方案信息确定充电桩目标安装方案，所述确定模块还用于：

构建充电桩安装图结构，所述充电桩安装图结构包括多个节点和多个节点之间的多条边，每个节点表示一个充电桩模拟安装方案，每个节点的节点特征包括一个充电桩模拟安装方案信息、所述停车场位置图，节点之间的边的特征表示充电桩模拟安装方案的方案相似度；

基于图卷积网络对所述充电桩安装图结构进行处理确定充电桩目标安装方案。

3.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；存储器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1所述的基于人工智能的充电桩信息确定方法。

4.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1所述的基于人工智能的充电桩信息确定方法。