公开(公告)号：CN119535238A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202510085284.7

申请日：2025-01-20

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 竺春祥 ,  周星凯 ,  晏邦杰 ,  段宇翔 ,  沈志杰 ,  舒红 ,  刘啸天 ,  王之远 ,  任宇晨

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/389 ,  G01R31/392 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的锂电池健康状态评估方法，本发明涉及电池评估技术领域。包括以下步骤：通过电化学阻抗谱测试获取锂电池的奈奎斯特曲线图，并将其与内部阻抗特征参数一一映射，生成样本图像集。基于样本图像集建立深度学习网络模型，以奈奎斯特曲线图为输入，内部阻抗特征参数为标签，训练生成预测模型。对待评估电池进行测试，输入目标奈奎斯特曲线图以预测内部阻抗特征参数。结合电力特征参数，计算容量保持率指数、循环效率劣化指数及外形膨胀影响指数。通过综合分析上述指标，得出健康状态综合系数，并与健康阈值对比，判断电池健康状态。该方法通过深度学习提升评估精度，实现高效准确的健康状态评估。

公开(公告)号：CN118788628A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202411282474.X

申请日：2024-09-13

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 竺春祥 ,  舒红 ,  刘啸天 ,  王之远 ,  方梦涵 ,  王栋 ,  王斌锐 ,  周坤 ,  高雁凤

IPC: B07C5/34 ,  B07C5/36 ,  B07C5/38 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明提供一种基于YOLOv8‑NANO模型的生活垃圾分拣系统，涉及垃圾分拣技术领域，具体包括：采集生活垃圾图像，构建垃圾图像集；提取出图像的特征信息，构建垃圾特征信息集，构建Litter判别模型，实时采集生活垃圾图像及其像素坐标，提取特征信息，输入至模型，得到目标类别；像素坐标经数据处理得到目标实际坐标；基于得到的目标实际坐标，通过YOLOv8算法获取到矩形框，截取出图像并采用自适应阈值进行二值化，得到机械爪抓取的最佳角度信息；本发明利用YOLOv8算法提取垃圾图像的特征信息，并通过Litter判别模型进行精确分类，提高了垃圾分拣的准确性。同时，实现轻量化YOLOv8多目标检测算法在NANO硬件平台的部署，完成基于YOLOv8‑NANO的四大类垃圾智能分拣系统整体构建。