公开(公告)号：CN119493038A

公开(公告)日：2025-02-21

申请号：CN202411691561.0

申请日：2024-11-25

Applicant: 华中科技大学 ,  贵州电网有限责任公司电力科学研究院

Inventor： 蒋凯 ,  李卓昊 ,  王康丽 ,  樊磊 ,  李浩秒 ,  李波

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367

Abstract: 本发明公开了一种基于恒压充电电流曲线的电池SOH估计方法，包括：在电池的全周期老化过程中，基于每轮所述恒压充电电流曲线，提取反映所述电池老化数据的健康因子HI1，健康因子HI2以及健康因子HI3并进行归一化处理；根据提取的所述健康因子HI1，所述健康因子HI2以及所述健康因子HI3数据的归一化值，基于优化算法获取相关参数，以及训练数据模型；以及将所述健康因子HI1、HI2以及HI3的归一化值输入所述训练数据模型，计算所述电池的SOH。根据本发明公开的基于恒压充电阶段的电流曲线采集反映电池老化信息的健康因子，提取到应用性和机理性更强的健康因子，并构建优化算法和数据模型，能精准估算电池的健康状态，获取精度更高的电池健康状态结果。

公开(公告)号：CN117809051A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311868648.6

申请日：2023-12-31

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 韩斌 ,  李卓昊 ,  林一成 ,  徐宇修

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/75 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于匹配任务的多层图像特征提取及其模型训练方法。本发明为了解决目前特征提取方法存在的问题，提出了一个多层图像特征提取模型，在面临不同的匹配任务时，选择不同的特征提取层，在连续帧图像匹配时，充分利用其连续性，提升匹配效率。在图像条件变化较大时，对提取的特征进行多尺度融合并计算先验匹配信息以指导匹配，从而提升匹配正确率。

公开(公告)号：CN117409046A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311396149.1

申请日：2023-10-24

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 韩斌 ,  王硕 ,  林一成 ,  李卓昊

IPC: G06T7/269 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开一种基于轻量化卷积神经网络的光流实时计算方法和系统，属于图像处理领域。包括：将实际场景的两个连续图像帧输入至预训练的轻量化卷积神经网络，得到第一、第二特征图、第一、第二得分图；从第一得分图中筛选出易于跟踪的第一特征点集，对第二特征图进行两次缩放，构建图像高斯金字塔；对于第一特征点集中每个点，采用金字塔LK光流法，得到两帧图像的光流计算结果。本发明通过轻量化卷积神经网络提取图像中不受光照影响的信息，基于该信息完成特征点提取和光流计算。由于网络十分轻量化，保证特征点提取性能的同时提高提取效率。提取到的信息包含更高层次的图像全局信息，几乎不受到光照影响，在高动态光照场景下同样适用。