-
公开(公告)号：CN103051272A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201310007597.8
申请日：2013-01-09
Applicant: 重庆交通大学
IPC: H02P21/00
Abstract: 一种电力稳定器放大倍数校正方法，包括：经理论推导、预测出转速偏离峰值的理论值，根据转速偏离峰值的实测值和理论值之间的比值确定调整系数，根据调整系数对对应电机不同运行状态的放大倍数基准值进行动态调整，根据电机实际运行状态，选用适配的放大倍数基准值对电机的运行状态进行控制；本发明的有益技术效果是：使发电机系统根据运行状态需要，在不同大小的干扰下，动态调整稳定器放大倍数，增强其自适应性，使不同振荡周期之间的振荡幅值呈快速衰减趋势，迅速地平息系统振荡。在较大运行范围内提高了系统的稳态性能和暂态性能，确保电力系统的安全运行。
-
公开(公告)号：CN113344934A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110659687.X
申请日：2021-06-15
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种面向植物表型研究的叶片实例分割方法，包括数据预处理：改变图像分辨率及图像重命名；数据集标注：对数据集中的原始图像进行重新标注，得到每张图片的json标注文件；参数设置：设置适合本数据集的最优模型参数；模型训练：用处理好的数据集在以ResNet101与FPN相结合作为主干架构的Mask‑RCNN源码上训练，得到对于植物叶片的实例分割模型；模型评估：利用训练好的Mask‑RCNN模型进行预测，计算出类别平均精确度。本发明是针对国际上公开植物分割数据集CVPPP及自采集的酸浆属植物图像数据集提出的，基于Mask‑RCNN算法进行的实例分割。
-
公开(公告)号：CN113009501A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110209825.4
申请日：2021-02-25
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了图像与激光数据融合的机器人导航三维语义地图生成方法，包括以下步骤：S1：获取图像数据序列和激光雷达数据序列；S2：读取图像序列中的一帧RGB图像，读取同一时刻激光帧数据；S3：通过双边滤波后进行上采样处理，将激光数据与RGB图像深度补全得到深度图；S4：对RGB图像信息进行ORB特征点提取；S5：将S4提取的特征点与S3得到的深度图结合，根据深度值z的有效范围判断是否存在好的特征点，若有，执行S6；若没有，继续读取下一帧RGB图像并重复S2至S5步骤。本发明的图像与激光数据融合的机器人导航三维语义地图生成方法能够提高机器人定位精度和三维点云重建质量；能够为机器人的定位及导航提供高质量三维地图。
-
公开(公告)号：CN103051272B
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201310007597.8
申请日：2013-01-09
Applicant: 重庆交通大学
IPC: H02P21/00
Abstract: 一种电力稳定器放大倍数校正方法，包括：经理论推导、预测出转速偏离峰值的理论值，根据转速偏离峰值的实测值和理论值之间的比值确定调整系数，根据调整系数对对应电机不同运行状态的放大倍数基准值进行动态调整，根据电机实际运行状态，选用适配的放大倍数基准值对电机的运行状态进行控制；本发明的有益技术效果是：使发电机系统根据运行状态需要，在不同大小的干扰下，动态调整稳定器放大倍数，增强其自适应性，使不同振荡周期之间的振荡幅值呈快速衰减趋势，迅速地平息系统振荡。在较大运行范围内提高了系统的稳态性能和暂态性能，确保电力系统的安全运行。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.011 seconds)
