公开(公告)号：CN114638895A

公开(公告)日：2022-06-17

申请号：CN202210296797.9

申请日：2022-03-24

申请人： 暨南大学

发明人： 谢勇君 ,  熊麒 ,  曹金 ,  徐彬翔 ,  杜创欣 ,  高崧菀 ,  吕锦涛 ,  李振森 ,  田浩天 ,  刘玄 ,  张子依 ,  黄晓杰 ,  方锺滨 ,  叶康权

IPC分类号： G06T7/73 ,  G06T7/11 ,  G06T7/13 ,  G06T7/168 ,  G06T1/00 ,  E01B7/00 ,  E01H8/10

摘要： 本发明提供一种道岔识别方法、系统、轨道清洁车，该道岔识别方法通过获取轨道的红外图像，对红外图像依次进行预处理、边缘检测、轨道轮廓筛选、霍夫变换，从而得到轨道线条图像，再对轨道线条图像进行轨道线拟合并进行卡尔曼滤波，由于当前轨在红外图像上位置固定，从而可以根据卡尔曼系数来确定道岔存在，然后通过位置偏移信息以及三角测量原理确定道岔的位置，本发明的道岔识别系统实现了上述道岔识别方法，本发明的轨道清洁车搭载了上述道岔识别系统。本发明具有简单可行、运算量小、可靠性好等特点。

公开(公告)号：CN114355197B

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202111486581.0

申请日：2021-12-07

申请人： 暨南大学

发明人： 郑林锋 ,  徐彬翔 ,  肖志能 ,  黄乙恒 ,  马平川 ,  肖雅秋 ,  王新月 ,  朗国团

IPC分类号： G01R31/367 ,  G01R31/378

摘要： 本发明公开了一种动力电池余能快速检测方法及装置，方法包括：通过最小二乘支持向量机方法对样本电池数据进行初步训练，确定模型构造参数；根据所述模型构造参数和采集的充放电数据，训练电池余能检测模型；获取待检测电池数据，通过所述电池余能检测模型生成余能检测结果。本发明提高了检测精度和效率，可广泛应用于电池检测技术领域。

公开(公告)号：CN114355197A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111486581.0

申请日：2021-12-07

申请人： 暨南大学

发明人： 郑林锋 ,  徐彬翔 ,  肖志能 ,  黄乙恒 ,  马平川 ,  肖雅秋 ,  王新月 ,  朗国团

IPC分类号： G01R31/367 ,  G01R31/378

摘要： 本发明公开了一种动力电池余能快速检测方法及装置，方法包括：通过最小二乘支持向量机方法对样本电池数据进行初步训练，确定模型构造参数；根据所述模型构造参数和采集的充放电数据，训练电池余能检测模型；获取待检测电池数据，通过所述电池余能检测模型生成余能检测结果。本发明提高了检测精度和效率，可广泛应用于电池检测技术领域。