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公开(公告)号：CN110766657B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201910893060.3
申请日：2019-09-20
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种激光干扰图像质量评价方法，包括：获取激光干扰图像及其对应的参考图像；采用相同卷积网络分别对激光干扰图像和参考图像依次进行多次不同层次特征提取的卷积池化操作；计算激光干扰图像和参考图像经相同次卷积池化时得到的特征向量之间的相似度，并对所有相似度之间进行加权计算得到图像质量评分。本发明在激光干扰图像质量评估中引入卷积网络，利用参考图像和干扰图像在卷积网络各卷积层输出特征的相识度，度量干扰图像的失真程度，充分利用卷积网络提取特征的层次性和对遮挡的敏感性。另外，将所有卷积池化对应的相似度值作加权计算，最终评价得分符合实际人眼主观感知，可靠性高，不需要检测目标和光斑的位置，应用场景较广。
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公开(公告)号：CN110766658A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910899277.5
申请日：2019-09-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种无参考激光干扰图像质量评价方法，属于图像处理领域，该方法包括：构建支撑向量回归器；该支撑向量回归器包括：局部特征提取模块，对输入图像进行局部信息估计，得到局部信息估计特征；自然场景统计特征提取模块，对输入图像进行基于空间域的自然场景统计，得到自然场景统计特征；质量评分模块，根据局部信息估计特征和自然场景统计特征，对输入图像质量进行评分；将干扰图像数据集输入支撑向量回归器进行训练，得到训练好的支撑向量回归器；将待评价图像输入训练好的支撑向量回归器进行质量评价，得到待评价图像的质量评分。本发明能够真实描述激光干扰图像的失真，在不需要参考图像的基础上准确反映激光干扰图像的质量损失。
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公开(公告)号：CN110009006A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910198884.9
申请日：2019-03-15
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的点目标检测方法及系统，包括：确定待检测图像，将其划分为多个预设尺寸的子图像；采用MMF对各个子图像滤波，得到各个子图像的滤波输出，若其滤波输出小于或等于预设阈值，则判断该子图像为背景，否则将该子图像标记为候选子图像，并确定各个候选子图像的滤波分数；通过预先训练好的BP神经网络分类器得到每个候选子图像包含目标的置信度分数；将每个候选子图像的滤波分数和其包含目标的置信度分数输入预先训练好的Logistic回归分类器，结合Logistic回归分类器的输出值判定每个候选子图像是否包含目标。本发明用Logistic回归算法融合MMF算法和BP算法的结果，使分类结果更准确。
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公开(公告)号：CN106672921B
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201611221225.5
申请日：2016-12-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种二维金属化合物材料的制备方法，将含拟制备二维金属化合物元素的一种或多种原料的前驱液均匀包覆在盐上，在特定气氛和特定温度下反应预设时间后冷却至室温取出，并清洗抽滤干燥后获得二维金属化合物材料；可制得二维金属氮化物，二维金属硫化物，二维金属磷化物；采用该方法制备的化合物可通过前驱液原料，盐以及不同气氛来调控；通过对前驱液原料，盐以及气氛的调控，该方法可以用于制备其他二维金属化合物材料，所制得的二维金属化合物材料在储能，催化，超导，非线性光学方面表现出极大的应用前景。
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公开(公告)号：CN107630206A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710893017.8
申请日：2017-09-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: C23C16/26 , C23C16/56 , H01M8/0234 , H01M8/0245 , H01M4/66 , H01G11/68
CPC classification number: Y02E60/13
Abstract: 本发明公开了一种阵列碳纳米管泡沫金属复合基板的制备方法及应用，属于功能材料技术领域。具体包括生长阵列碳纳米管及对其表面作等离子体处理，清洗泡沫金属基底，使用压片机施加合适的正压力将阵列碳纳米管与泡沫金属力学复合，即可得到阵列碳纳米管泡沫金属复合基板。与传统的储能器件电极材料如泡沫金属相比，本发明方法制备的碳纳米管基复合基板大幅提升了电极的比表面积，解决了活性物质与导电网络接触不良、黏附不牢固容易脱落等问题，增加了电极体系的结构稳定性及柔韧性，同时提高了电极的抗冲击能力及安全性。将制备得到的阵列碳纳米管泡沫金属复合基板用于超级电容器领域，制备得到的电极具有超高的循环稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105513823A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201610012355.1
申请日：2016-01-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于碳纳米管自支撑复合膜的制备方法，包括以下步骤：(1)将纳米材料加入到第一分散剂中得到第一分散系；将碳纳米管、松油醇和乙基纤维素加入到第二分散剂中得到第二分散系；(2)将第一分散系和第二分散系按体积比为3：5～1：1的比例混合，搅拌分散后得到前驱体；(3)将前驱体加热蒸发分散剂后得到浆料，将浆料涂刷在基板上，并将基板在200℃～450℃退火即可。本发明通过对其关键工艺步骤进行改进，能够有效解决无机导电薄膜电导性差的问题，能够减少粘合剂的添加量，进一步提高薄膜的电化学性质，得到的复合薄膜具有良好的形貌，可作为电极材料用于超级电容器中，便于大规模生产应用。
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公开(公告)号：CN104096477A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410328172.1
申请日：2014-07-09
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于选择性催化还原烟气脱硝系统的静态混合器，该静态混合器安装在脱硝系统的烟道内，并包括多个结构相同的混合单元，其中各个混合单元由八个全等的直角三角板结构围绕同一中心点共同拼接而成，这八个直角三角板结构被划分为四组，其中每组分别包括通过直角边彼此相接的两个直角三角形结构，然后相邻各组之间分别通过直角三角板结构的斜边彼此完全相接；此外，各个混合单元的中心点分别对应处在烟道喷氨格栅的各个喷嘴的圆心正上方。通过本发明，可显著改善氨气与烟气的混合程度，提高氨氮摩尔比的均匀性，产生较小的系统压损，实现短距离混合，同时具备扰流效果明显、整体结构紧凑、便于加工和安装等特点。
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公开(公告)号：CN117595301A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311410311.0
申请日：2023-10-27
Applicant: 国网新源集团有限公司 , 国网新源控股有限公司抽水蓄能技术经济研究院 , 华中科技大学
IPC: H02J3/24 , H02J3/32 , H02J3/46 , H02J3/14 , H02P9/30 , H02P9/10 , H02P101/10 , H02P103/20
Abstract: 本申请实施例提供一种抽水蓄能机组频率支撑方法及装置，机组包括储能型全控器件柔性直流励磁系统，方法包括：根据励磁系统的储能装置的储能参数，确定储能装置的荷电状态；根据储能装置的荷电状态和电压参数，计算储能装置存储的能量；根据所述荷电状态、储能参数和存储的能量，确定励磁系统的频率微分控制系数和下垂控制系数；获取电网的频率偏差及频率变化率；根据所述频率偏差、频率变化率、频率微分控制系数和下垂控制系数，确定机组向电网提供的频率支撑策略。通过协调控制水泵水轮机和励磁系统参与调频，能够提高机组的调频性能，保证电力系统的稳定运行。
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公开(公告)号：CN113655377B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202110721875.0
申请日：2021-06-28
Applicant: 国网新源控股有限公司 , 国网新源控股有限公司抽水蓄能技术经济研究院 , 华中科技大学
IPC: G01R31/327
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种抽水蓄能发电电动机的断路器失灵故障检测方法及装置，在断路器失灵保护启动时，通过记忆电流判据，检测系统处于带负载状态或者轻载状态，在带负载状态下，根据相电流判据、负序电流判据和基波电压相量差判据，检测是否发生断路器失灵故障以及判定故障相；在轻载状态下，根据相电流判据、负序电流判据和三次谐波电压相量差判据，检测是否发生断路器失灵故障。本实施例能够利用不同判据，检测不同情况下是否发生GCB失灵故障，通过电压相量差判据，能够正确反映不同类型的GCB拒动情况，满足抽水蓄能发电电动机的运行要求。
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公开(公告)号：CN110716792B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201910888965.1
申请日：2019-09-19
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F9/46 , G06F18/24 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种目标检测器及其构建方法和应用，方法包括：搭建Faster R‑CNN目标检测模型框架，包括区域建议网络模块RPN和多个级联的多核多背景检测结构；采用RPN生成训练样本集；基于训练样本集及其权重分布，采用损失函数迭代训练多个级联的多核多背景检测结构，得到Faster R‑CNN目标检测模型；其中每次迭代训练时训练完每一个多核多背景检测结构后，更新权重分布且其中损失函数值大的训练样本则其权重大，并基于更新的权重分布以及当前多核多背景检测结构产生的回归样本，训练级联的下一多核多背景检测结构。本发明在Faster R‑CNN中引入多个级联的多核多背景检测结构，并基于权重分布及其更新进行训练，提高整个检测器分类精度，使其在复杂背景下有较好的检测性能。
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