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公开(公告)号：CN112287788A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011124018.4
申请日：2020-10-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于改进YOLOv3和改进NMS的行人检测方法。具体包括采集行人图像、图像预处理、构建训练集与测试集、利用YOLOv3网络提取训练集中的行人特征、通过K‑means聚类方法从已标注的数据中得到最有可能的检测目标形状、使用二元交叉熵函数、CIoU‑Loss分别作为类别预测损失函数和预测框损失函数，并引入GHM思想。最后加入置信度损失函数作为本算法的总损失函数；使用改进FPN网络对模型预测过程产生的多尺度信息进行融合；最后融合CIoU和Soft‑NMS的思想提出了CIoU‑Soft‑NMS算法去除多余的预测边界框，输出模型预测的类别、边界框与类别置信度。本发明的行人检测准确率高，采用的CIoU‑GHM‑R损失函数降低了正负样本不均衡带来的影响，而CIoU‑Soft‑NMS算法降低了模型在遮挡环境下的误检率。
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公开(公告)号：CN112260545A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011030504.X
申请日：2020-09-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种将LLC用于餐厅服务机器人的电源电路及控制方法。本发明针对服务机器人在餐厅工作的不同场合比如待机，迎宾，打菜，移动，搬运等，设计一种LLC拓扑的电源电路，所述电路采用全桥双谐振腔LLC拓扑结构，通过N沟道场效应管的多种开关组合实现全功率范围内电能高效转换，根据餐厅内服务机器人不同工作情况，设立四种工作模式：待机模式、轻载模式、中载模式、重载模式，分别对应不同电路结构和控制方法。本发明在满足LLC窄频范围工作的情况下，实现机器人伺服电源全功率范围内的高效率，避免了长时间工作系统损耗大发热量大，可以延长电源寿命，同时降低了伺服电源对其他辅助电源的干扰，增强系统可靠性，降低能耗。
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公开(公告)号：CN110879041A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911088756.5
申请日：2019-11-08
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州慧灵控制工程有限公司
IPC: G01B11/02
Abstract: 本发明公开了一种直线双码道绝对式钢带尺及其读取方法，本发明包括钢带尺、第一探测头组、第二探测头组、第三探测头组和第四探测头组，所述钢带尺由绝对码道和标识码道构成。所述检测方式为：第一探测头组和第二探测头组检测绝对码道分别获得第一绝对编码和第二绝对编码，第三探测头组和第四探测头组检测标识码道分别获得第一标识编码和第二标识编码，根据第一绝对编码是否为零，选择相应的绝对编码和标识编码，最后根据绝对编码映射表和标识编码映射表获得绝对距离值和标识距离值，由此可得绝对位置。本发明的钢带尺具有分辨率高、量程大、制作简单、成本低和能够实时检测绝对位置的优点。
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公开(公告)号：CN119936668A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510031367.8
申请日：2025-01-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/389 , G01R31/396 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了考虑内阻的高压电池包状态估计联合故障诊断方法，该方法首先从高压电池包端获取微内阻数据，将高压电池包的微内阻数据和高压电池包长期运行数据，组成高压电池包原始数据集。其次对于高压电池包原始数据集中的数据进行相关性分析。然后搭建SOH估计网络，将相关性分析得到的数据输入SOH估计网络，得到SOH估计值。最后故障诊断网络搭建，以高压电池包微内阻、电池SOC和电池SOH估计值为输入，输出故障诊断结果，本发明不仅能够实现多场景下高压电池包联合SOH精准估计和故障诊断，还能提升电池状态监测与预测的效率，有助于提高电池使用寿命与运行安全性。
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公开(公告)号：CN119805277A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510002115.2
申请日：2025-01-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R31/389 , G01R31/392 , G01R27/14
Abstract: 本发明公开了一种基于谐振耦合的高压电池微内阻测量装置，该装置中主控制器通过模拟输出端口与激励调理电路连接，通过模拟输入端口、数字输出端口与开关相位检测电路连接，激励调理电路与交流电流源电路直接连接，交流电流源电路与耦合电路直接连接，耦合电路内电池接口与采样放大电路通过电容隔离后连接，采样放大电路与开关相位检测电路直接连接。本发明可兼容0V‑2500V的无源与有源器件阻抗测量，测得400V、800V平台汽车电池内阻，兼容750V、1500V、2500V储能电站整站、整组的内阻测试，且支持在充放电过程中测量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118348420A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410613058.7
申请日：2024-05-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/3842
Abstract: 本发明公开了一种基于云端边缘端交互网络的电池SOC估计方法，该方法首先获取铅炭电池数据，并进行预处理。其次将预处理后的铅炭电池数据分别输入构建的实时边缘处理网络和云端边缘端交互网络，进行电池SOC估计。然后在边缘端部署实时边缘处理网络，在云端服务器，部署云端修正网络。最后在云端边缘端交互网络中，由云端修正网络的电池SOC估计值对实时边缘处理网络的电池SOC估计值进行修正，得到最终的电池SOC估计值。不仅提高了电池剩余电量估计的准确性，也保证了铅炭电池使用过程中的安全性，并且对延长铅炭电池的寿命具有显著效果。
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公开(公告)号：CN117494558A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311447894.4
申请日：2023-11-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F18/25 , G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/392 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应联合模型的锂离子电池SOH估计方法，该方法首先构建初始锂电池数据集，并搭建空间‑通道自适应联合模型的嵌入模块，对输入完成输入特征和位置信息的嵌入。其次搭建空间‑通道自适应联合模型的序列金字塔引导SPG模块。然后搭建空间‑通道自适应联合模型的序列金字塔传播SPS模块，并设置一个只有一个节点的全连接层，预测连续数值的输出，得到估计结果。最后通过训练集训练由上述嵌入模块、SPG模块和SPS模块构成的空间‑通道自适应联合模型，再通过测试集进行测试，得到锂离子电池SOH估计结果。本发明实现了全方位信息抽取，提高了SOH预测精度。
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公开(公告)号：CN117233635A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311162580.X
申请日：2023-09-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R31/392 , G06F30/27 , G06F18/2136 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0495 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G01R31/367 , G01R31/3842
Abstract: 本发明公开了一种基于双路并行网络的梯次利用锂电池性能评估方法，包括搭建双路并行网络，评估梯次利用电池系统的电池性能参数，即电池单体或电池组的健康状态。双路并行网络包括一路轻量化网络与一路增强智能网络，轻量化网络包含多层残差卷积块和全连接层；增强智能网络包含数据嵌入模块、特征提取模块与特征融合模块，对特征数据充分提取并学习，梯次利用电池健康状态较高时，以增强智能网络估计结果为主，保证电池性能评估的准确性；健康状态较低时，以轻量化网络估计结果为主，保证梯次利用电池的安全性；增强智能网络估计结果为辅，对轻量化网络进行补充修正，具有较高的工程实际应用价值。
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公开(公告)号：CN113977609B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202111427478.9
申请日：2021-11-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双臂移动机器人的自动打菜系统。本发明包括：订单处理模块、图像数据采集模块、打菜点预测模块、双机械臂抓取模块以及移动模块。本方法实现了双臂移动机器人自动识别菜品种类并定位、打菜点位姿预测并挖取、双臂协同倒菜、自动出餐等功能。本发明采用深度相机采集图像数据，通过投票特征算法实现打菜点的预测，采用主从模式控制双臂之间的协调操作。本发明具有高灵活性、高精度、操作简单、环境适应性强等优点。大大减小了餐厅、食堂等工作人员的工作量，有助于餐厅工作效率的提高，具有广泛的市场需求。
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公开(公告)号：CN114359188A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111578606.X
申请日：2021-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种纱管理管机的纱线残留检测方法，包括如下步骤：步骤1、采集当前纱管的RGB图片；步骤2、对图片进行预处理，步骤2.1、对图片进行高斯滤波；步骤2.2、进行RGB通道分离；步骤2.3、对分离出来的RGB通道图片进行高斯滤波；步骤2.4、对再次滤波后的图片进行canny边缘检测；步骤3、对纱管进行残纱检测，步骤3.1、判断纱管前半部分是否含纱；步骤3.2、提取纱管颜色；步骤3.3、判断纱管后半部分是否含纱。上述技术方案中，可以极大限度的降低环境光源的强度、纱管的洁净程度、纱管的摆放位置、纱线的饱和度、纱线的密度等因素对残纱检测的影响，进而达到效率高、检测精度高的优点。
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