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公开(公告)号：CN116542113A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310653519.9
申请日：2023-06-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/11 , G01R31/12 , G06F113/08
Abstract: 一种基于光电检测技术的超临界条件下气体放电过程模拟方法、模拟系统及光信号检测处理装置，属于气体放电过程仿真方法。其气体放电过程模拟方法包括，搭建超临界氮三维可视的结构模型；利用流体模型框架建立连续性方程组，描述电子、离子在电场中产生、运动及消失过程；并根据质量守恒原理，利用连续性方程描述带电粒子时间及空间运动特性；构造FCT构造点对点净输运的通量，求解连续方程。气体放电过程模拟系统，通过光电倍增管采集放电过程的光信号；通过光信号采集器件记录放电过程微观时间尺度的时空结构。本发明在大电场梯度的计算时通过FCT构造点对点净输运的通量，精确处理高密度粒子和陡梯度势场问题，加速收敛，避免振荡现象。降低运算时长。
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公开(公告)号：CN116093457A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310196184.2
申请日：2023-03-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提供一种储能电池及其使用方法，涉及储能电池生产领域。该储能电池及其使用方法，包括蓄电箱和储能电池系统，所述储能电池系统连接有储能电池管理模块、储能电池监控模块、电源功率转换模块、储能电池保护模块和储能电池组模块，所述储能电池管理模块、储能电池监控模块、电源功率转换模块、储能电池保护模块和储能电池组模块连接有储能电池应用模块。通过能电池管理模块、储能电池监控模块、电源功率转换模块、储能电池保护模块和储能电池组模块的应用，使得电池系统的运行进行优化控制，并保证电池系统安全、可靠、稳定地运行，监控系统会向储能电池保护模块进行信号传输，使得该储能电池可以及时进行自我保护。
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公开(公告)号：CN119206637A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411214561.1
申请日：2024-09-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/70 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于改进YOLOV5s的复杂光照条件下车辆识别方法，属于图像识别方法技术领域。现有的车辆检测算法在面对复杂光照条件下的交通道路状况时，仍然存在漏检、误检的情况。一种基于改进YOLOV5s的复杂光照条件下车辆识别方法，包括：基于PyTorch框架，搭建YOLOv5s模型的网络结构；处理公开数据集BDD100K数据集，并通过处理后的BDD100K数据集训练搭建的YOLOv5s模型；利用训练好的YOLOv5s模型识别目标图片中的车辆。本发明基于改进YOLOV5s模型的下车辆识别方法，能够提高在复杂光照条件下检测中的精度和灵敏度。
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公开(公告)号：CN113197117A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110568123.5
申请日：2021-05-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种自诱式牲畜信息采集系统及管理方法结合物联网相关技术，利用传感器及控制芯片，以饲料槽、饮水槽或诱惑剂为诱导方式，实时采集牧场牲畜身份、步数、体温、体重信息并结合牧场环境、地理、位置等信息后，将结果上传至服务器数据库，根据嵌入牲畜不同生长阶段和不同生理阶段自动识别的饲养模式算法，可在UI客户端下载数据进行查看、下载数据处理结果。利用搭建深度机器学习平台进行牲畜体重曲线、运动健康曲线、饲料配比算法测试及相关模型训练，实现牲畜模式识别算法训练与移植。鉴于国外造价高昂、语言差异的管理系统，本发明开创了国内牧场新的管理方法，且成本低、灵活度高，尤其适合中小型牧场管理。
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公开(公告)号：CN107529587A
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201710579987.0
申请日：2017-07-17
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: F03D7/00
CPC classification number: Y02E10/723 , Y02P70/523
Abstract: 基于遗传算法的风光互补最大功率追踪方法。遗传算法找到数学模型的最大功率的方法为寻找函数最优解，但采用扰动观察法存在的震荡问题。本发明方法包括：得风能利用系数公式；在MATLAB中将风能利用系数公式代入遗传算法工具箱进行计算，找到风能利用系数的最大值Pmax，记录叶尖速比λ值，求出此时的风力机转速n；得出风力机实际的最大功率Pmax；根据遗传算法原理，利用遗传算法工具箱，寻找最优个体；寻找最佳风力机转速；在控制器设计电路中，跟踪这个风力机的转速值，便实现风能的最大功率追踪。本发明优化速度更快，实时性更强，求解精度更高，克服了扰动观察法存在的震荡问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103427769A
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201310318568.3
申请日：2013-07-26
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于碲镉汞探测技术的高速通道板。目前的碲镉汞的放大电路存在共模抑止比低，响应时间长，灵敏度和稳定性差等缺陷。一种基于碲镉汞探测技术的高速通道板，其组成包括：信号采集模块（1）、信号放大模块（2）、滤波模块（3）和电源模块（4），信号采集模块包括与基准电压（5）连接的MCT碲镉汞探测器（6）、由op37精密运算放大器（7）组成的电压跟随器，MCT碲镉汞探测器和op37精密运算放大器连接信号输出端（8）；信号放大模块内具有依次连接的信号输入端（9）、一级差分放大电路（10）、二级比例放大电路（11）、三级比例放大电路（12）；滤波模块采用二阶有源低通滤波电路。本发明应用于MCT红外探测器放大电路。
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公开(公告)号：CN119088164A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411203068.X
申请日：2024-08-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明公开了基于植物胞群‑电导增量法复合算法的MPPT控制方法，涉及局部遮荫下光伏发电系统最大功率点追踪领域，包含以下步骤：S1：设置细胞数N、最大生长次数M、生长素浓度阈值等参数，初始化细胞位置；S2：计算每个细胞接触的阳光量，并更新最强光照位置和细胞接触阳光量的最大值；S3：为细胞分配生长素，计算细胞生长速度；S4：细胞完成一次生长，并更新植物细胞群；S5：判断是否满足终止条件，若满足，则进入电导增量法；反之则返回步骤S2；S6：在植物胞群算法的基础上，采用电导增量法对占空比D进一步调整。本发明结合了植物胞群算法全局搜索能力强和电导增量法搜索速度快的优点，能够在复杂条件下快速、准确地追踪到最大功率点。
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公开(公告)号：CN111899267A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010725108.2
申请日：2020-07-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于水平集的视网膜血管分割算法。目前在医学临床中，眼底图像是眼科医生对眼底疾病患者进行疾病诊疗的重要依据，医生凭借主观经验对眼底图像筛查、判断病变类型，进而给出诊断。这种医疗模式耗费了大量时间且存在主观性，易错过最佳治疗时间。本发明包括如下步骤：视网膜图像预处理，包括单通道颜色获取、感兴趣区域提取、亮度调节；视网膜图像增强：采用提出基于Gabor变换与和高低帽变换相结合的方法增强视网膜血管图像；视网膜血管分割：主要采用主动轮廓模型，利用平滑和封闭的轮廓线覆盖亚像素的边缘，主动轮廓模型的能量泛函最小化可得到精确的分割目标。本发明用于基于水平集的视网膜血管分割算法。
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公开(公告)号：CN116840640A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310832622.X
申请日：2023-07-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明涉及一种新型高压放电光信息采集装置，该系统包括光电检测模块、信号放大滤波模块、模数转换模块、数据处理显示模块、图像采集模块和光谱分析模块。光电检测模块与信号放大滤波模块相连；信号放大滤波模块与模数转换模块相连；数据处理显示模块分别与模数转换模块、图像采集模块和光谱分析模块相连；光电检测模块、图像采集模块和光谱分析模块设于封闭的壳体，其中一侧留有石英窗用来采集数据。本发明的一种新型高压放电光信息采集装置，通过对高压放电过程中产生的光信号进行检测、放大、处理和显示，实现对高压放电的实时监测和分析，提高电力系统的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN115171074A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210806937.2
申请日：2022-07-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于多尺度yolo算法的车辆目标识别方法，属于目标识别方法领域。现有的目标检测方法在在较为复杂环境中所表现出的实时性、准确性、鲁棒性等问题有待提升的问题。一种基于多尺度yolo算法的车辆目标识别方法，通过以下步骤实现：数据集预处理的步骤；主干网络特征提取的步骤；PANet进行特征融合的步骤；NMS非极大抑制的步骤；目标标定决策输出的步骤；另外，基于样本数据集的类别不平衡性问题对分类精度的影响，采用了多损失函数交替训练策略，将交叉熵损失函数与聚焦损失函数在网络训练的不同阶段交替使用，改善了样本不均衡的问题。
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