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公开(公告)号：CN118486927A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410745078.X
申请日：2024-06-11
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: H01M10/42 , H01M10/48 , H01M50/251 , H01M50/204
Abstract: 本申请涉及一种储能电池安全防护系统、方法、设备、存储介质和程序产品。所述系统包括惰性气体发生器、多个电池仓和环境参数检测器，所述惰性气体发生器通过输气管道分别与各所述电池仓相连通；其中，所述电池仓，用于放置储能电池；所述惰性气体发生器，用于向至少一个第一目标电池仓中充入惰性气体，其中，所述第一目标电池仓是指放置有储能电池的电池仓；所述环境参数检测器，用于在监测到至少一个所述第一目标电池仓内的环境参数值，超出预设的环境参数值范围的情况下，发出第一安全警报。采用本系统能够降低储能电池安全风险。
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公开(公告)号：CN117434463B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202311224580.8
申请日：2023-09-21
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: G01R31/392
Abstract: 本申请涉及一种动力电池的剩余寿命评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取待预测动力电池的至少一个运行参数的当前值，以及各运行参数各自关联的失效概率预测模型；基于各运行参数的当前值、以及相关联的失效概率预测模型，确定待预测动力电池的当前失效概率；将当前失效概率输入至各失效概率预测模型，得到各运行参数各自的预测值；根据待预测动力电池所属的类别，确定各运行参数的参数阈值；基于各运行参数的预测值和参数阈值，确定待预测动力电池的剩余寿命。采用不仅能够有效降低计算量，还能提高预测效率以及预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118348962A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410541166.8
申请日：2024-04-30
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: G05B23/02
Abstract: 本申请涉及一种自动驾驶域控制器硬件在环测试系统及方法，系统包括实时机和图站，实时机连接图站，实时机和图站均用于连接被测自动驾驶域控制器，图站用于生成模拟交通场景信息和车辆状态信息，将模拟交通场景信息传输至被测自动驾驶域控制器，将车辆状态信息传输至实时机，实时机用于生成仿真的传感器信息，将传感器信息和车辆状态信息传输至被测自动驾驶域控制器，并接收被测自动驾驶域控制器的反馈信号。自动驾驶域控制器硬件在环测试系统及方法可对不同类型的自动驾驶域控制器进行测试，适用范围广，也有利于提高测试的工作效率、降低测试成本。
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公开(公告)号：CN117434463A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311224580.8
申请日：2023-09-21
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: G01R31/392
Abstract: 本申请涉及一种动力电池的剩余寿命评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取待预测动力电池的至少一个运行参数的当前值，以及各运行参数各自关联的失效概率预测模型；基于各运行参数的当前值、以及相关联的失效概率预测模型，确定待预测动力电池的当前失效概率；将当前失效概率输入至各失效概率预测模型，得到各运行参数各自的预测值；根据待预测动力电池所属的类别，确定各运行参数的参数阈值；基于各运行参数的预测值和参数阈值，确定待预测动力电池的剩余寿命。采用不仅能够有效降低计算量，还能提高预测效率以及预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116524387A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211575398.2
申请日：2022-12-08
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室)) , 西安电子科技大学
IPC: G06V20/40 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习网络的超高清视频压缩损伤等级评估方法，包括以下步骤；步骤1，建立多分辨率压缩损伤训练集，验证集，测试集：步骤2，构建时频域结合的压缩损伤等级评估网络：步骤3，训练时频域结合的压缩损伤等级评估网络：步骤4，测试多分辨率压缩损伤测试集的准确率；步骤5，评估时频域结合的压缩损伤等级评估网络。本发明针对超高清视频压缩损伤来进行评估，解决了压缩损伤数据集制作成本高，不易扩充、视频压缩损伤评估网络未采用端对端的设计，泛化能力不足以及超高清视频评估耗时长的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116258669A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211575397.8
申请日：2022-12-08
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室)) , 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的超高清视频模糊质量评估方法，包括以下步骤；步骤1，建立超高清图像模糊失真数据集作为网络训练集和验证集；步骤2，构建图像模糊失真评估分类网络；步骤3，训练图像模糊失真评估分类网络；步骤4，测试超高清视频模糊失真分类；步骤5，评估图像模糊失真评估分类网络。本发明制作了大规模图像模糊失真数据集和超高清视频模糊失真数据集，专门用于模糊失真类型的超高清视频和图像的质量评估，同时设计了图像模糊失真评估分类网络，保证了超高清视频质量评估的实时性和准确性，解决了质量评估在超高清视频上速度慢、准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN117970153B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410011086.1
申请日：2024-01-04
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本申请涉及一种动力电池健康度的评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取用于评估动力电池的电池健康度的多个评估指标；针对每个评估指标，确定所针对的评估指标在目标区段内的变化值以及变化均值；基于变化值以及变化均值，确定所针对的评估指标所对应的衰减系数的实际值；基于每个评估指标所对应的衰减系数的标准值，以及各衰减系数的实际值，确定待评估的动力电池的电池健康度。采用本方法能够提高电池健康度评估准确性。
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公开(公告)号：CN118486930A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410746436.9
申请日：2024-06-11
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: H01M10/42 , H01M50/251 , H01M50/204 , H01M50/30 , H01M10/615 , H01M10/627 , H01M10/6566
Abstract: 本申请涉及一种储能设备的安全控制系统、方法、计算机设备和可读存储介质。系统包括储能模块与安全控制模块；储能模块中设置有储能设备与泄压单元；安全控制模块包括循环通道单元和惰性气体发生器；循环通道单元与储能模块连通，惰性气体发生器与循环通道单元之间设置有气体流量控制阀门，惰性气体发生器用于存储惰性气体；在储能设备处于高温状态时，泄压单元释放储能模块中气体压力，气体流量控制阀门打开，惰性气体发生器中的惰性气体通过循环通道单元流向储能模块。采用本系统能够可靠进行安全控制。
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公开(公告)号：CN117970153A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410011086.1
申请日：2024-01-04
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本申请涉及一种动力电池健康度的评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取用于评估动力电池的电池健康度的多个评估指标；针对每个评估指标，确定所针对的评估指标在目标区段内的变化值以及变化均值；基于变化值以及变化均值，确定所针对的评估指标所对应的衰减系数的实际值；基于每个评估指标所对应的衰减系数的标准值，以及各衰减系数的实际值，确定待评估的动力电池的电池健康度。采用本方法能够提高电池健康度评估准确性。
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公开(公告)号：CN117890792A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410013599.6
申请日：2024-01-04
Applicant: 中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))
IPC: G01R31/367 , G06F18/22
Abstract: 本申请涉及一种动力电池容量的预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：确定针对待预测车辆的动力电池的容量进行预测的预测时间点，以及预测时间点与当前时间点之间的时间间隔；获取待预测车辆的目标车辆标识，确定与目标车辆标识匹配、且与时间间隔匹配的目标容量衰减函数；目标容量衰减函数根据至少跨度时间间隔的历史充电数据确定；根据目标容量衰减函数，确定待预测车辆的动力电池在预测时间点处的预测容量。采用本方法能够提高动力电池容量的预测精度。
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