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公开(公告)号:CN119229090A
公开(公告)日:2024-12-31
申请号:CN202411283776.9
申请日:2024-09-13
Applicant: 黑龙江龙煤双鸭山矿业有限责任公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于改进YOLACT的输电线路微小异物检测方法,属于输电线路的图像识别技术领域。本发明首先采集输电线路微小异物图像,采用随机平移、随机旋转等方式进行数据增强,采用labelme标注数据,建立输电线路微小异物语义分割数据集,并按比例划分训练集、验证集;基于YOLACT算法模型进行改进,在特征提取部分采用三个3×3卷积核替代YOLACT实例分割模型的原始网络中7×7的卷积核,并在Protonet部分采用空洞卷积替换常规卷积,从而构建得到改进的YOLACT实例分割模型,利用训练集、验证集进行训练和验证得到用于检测的网络模型,利用网络模型检测出输电线路存在的微小异物。
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公开(公告)号:CN118539755A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202410548732.8
申请日:2024-05-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于Z源网络的隔离型高增益DC/DC变换器电路拓扑,所述电路拓扑包括两个Z源网络、全桥逆变电路、绕组以及整流桥,电路有以下优点:1)高增益,2)隔离电路相比于boost、Z源等电路具有高可靠性;3)多种控制方式,占空比与移相控制两种控制方式,4)MOS管S3与S4实现软开关,以MOS管S4举例,当MOS管S2关断时,电路进入死区区间时,MOS管S4的寄生电容先进行放电,当电压下降为0时。由于,电容C22通过长时间放电,此时电容C22电压略低于提升电路电压,输出电压V1对C22充电,此时电流通过体二极管充电向C22充电,实现零电压开通。因此,电路可以在低损耗下实现电路极高升压比。
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公开(公告)号:CN116826997A
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202310640362.6
申请日:2023-06-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于双通道锁相放大器的无线充电系统金属异物检测与定位系统及方法。所述系统包括:双层梯形检测线圈板、双通道锁相放大器、DSP模块和Labview上位机软件。该系统采用梯形线圈提高了部分区域检测线圈与金属异物的互感值,并应用双通道锁相放大器来对淹没于噪声中的信号进行处理,增加了对小尺寸异物的检测概率,避免造成检测线圈组对小尺寸金属异物的大面积漏检。
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公开(公告)号:CN118506263A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410548503.6
申请日:2024-05-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/22 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的复杂环境输电线路异物检测方法,涉及输电线路图像目标识别的技术领域。首先采集正常环境的输电线路异物图像,采用随机平移、随机旋转等方式进行数据增强,将采集到的图像与天气图像相融合,并利用CycleGAN网络进行风格迁移操作,得到复杂环境输电线路异物数据集;然后对数据集中的异物标注类别和位置,按比例划分训练集、验证集和测试集;最后构建并训练改进后的YOLOv5算法对异物数据集图像检测。本发明能够快速准确地检测出复杂环境下输电线路的异物,显著提升了检测速度与检测精度。
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