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公开(公告)号：CN116152772A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111382211.2
申请日：2021-11-19
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V20/58 , G06V20/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于CenterNet的用于交通场景的目标检测方法。所述交通场景的目标检测方法，包括以下步骤：步骤一、数据采集，数据集分为训练集和测试集，利用标注框标注训练集中的每一张图片的每一个目标，获得训练集图像中每一个目标的位置、类别信息；步骤二、对训练集图像进行预处理；步骤三、改进ResNet50主干特征网络模型，优化目标检测网络模型；步骤四、训练卷积神经网络，得到最终权重和训练完的卷积神经网络；步骤五、将步骤一中标注框标注的训练集图像作为卷积神经网络的输入，将步骤四中训练完成的权重作为预测模型的输入，得到预测结构，最后对比分析模型的最终预测结果，评估模型参数。本发明通过优化改进Centernet目标检测网络模型，有效地提高了该目标检测算法的检测性能，使其更好地满足复杂多样的交通场景的工况要求。
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公开(公告)号：CN115750592A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211437413.7
申请日：2022-11-16
Applicant: 南京林业大学
IPC: F16C32/04
Abstract: 本发明公开了一种主动磁悬浮轴承转子的解耦和不平衡振动控制方法，属于磁悬浮轴承控制领域，能够解决磁悬浮转子存在的耦合问题和由于转子的不平衡导致的振动问题，实现系统的稳定控制。本发明包括以下步骤：首先，根据转子动力学方程，建立转子的不平衡振动的系统模型，把系统模型中存在的位置耦合、陀螺效应耦合、不平衡振动耦合分量都当作扰动信号处理，设计状态观测器对这种扰动进行估计和补偿，使四个位置自由度子系统各自独立；采用自适应陷波器和非线性反馈控制律相结合的控制方法，推导子系统的闭环反馈简化结构，分析其频率特性，从BODE图分析控制器参数的选取理由，最终实现对磁悬浮转子的稳定控制。本发明方法能够明显对系统解耦，抑制磁悬浮轴承转子的不平衡振动，实现对悬浮轴承转子的稳定悬浮控制。
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公开(公告)号：CN113160527A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110073447.1
申请日：2021-01-20
Applicant: 南京林业大学
IPC: G08B21/18 , G08G1/017 , G08G1/04 , G08G1/16 , E01F13/00 , E01F9/696 , G01C3/00 , G01B11/02 , G06K9/00 , G06T5/00 , G06T7/70
Abstract: 本发明提供了一种道路限高预警系统及方法，该系统包括道路限高架、单目摄像头、图像处理模块、识别模块、测高测距模块、预警模块和控制模块；道路限高架的两侧梁臂上设置有单目摄像头，通过单目摄像头进行道路前方车辆图像采集，通过图像处理模块、识别模块、测高测距模块输出各车辆相应的实际高度及与单目摄像头之间的距离；单目摄像头、预警模块与所述控制模块电气连接；通过本发明的一种道路限高预警系统及方法，可以对道路上超高的车辆进行提前预警，提醒司机及时变更路线，且本发明的算法实时性好，所用传感器成本低。
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公开(公告)号：CN111597762A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010479955.5
申请日：2020-05-29
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种X射线荧光光谱特征峰强度计算方法，包括：利用蒙特卡洛法生成仿真光谱，计算各元素特征峰的强度占所有元素特征峰强度之和的比值，构建仿真光谱库；设计三层BP神经网络和递阶遗传算法；采用递阶遗传算法优化神经网络；利用训练样本训练遗传算法优化后的神经网络：利用训练好的神经网络对需要进行元素分析的光谱数据进行特定元素特征峰强度预测，实现元素的定量分析。本发明利用递阶遗传算法优化的神经网络对光谱中各元素特征峰强度进行计算，特征峰强度计算结果更精确，提高了光谱分析精度。
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公开(公告)号：CN107172854B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201710347207.X
申请日：2017-05-17
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于板翅式热管散热器的车载集成控制器冷却系统，包括依次连接于车载集成控制器上的空腔均温板、翅片阵列和热管阵列，热管阵列是底端与空腔均温板连接的第一U型热管和第二U型热管，翅片阵列包括上部分翅片和下部分翅片，第一U型热管的顶端连接下部分翅片，第二U型热管的顶端连接上部分翅片。本发明具有良好的大功率均温散热性能，同时还能够带来结构紧凑和轻量化的显著优势，特别适用于新能源汽车控制器的冷却。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119881716A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510078944.9
申请日：2025-01-17
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/378 , G01R31/367 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于HHO优化融合注意力机制和TCN‑GRU的锂离子电池SOH估计方法，具体包括：采集锂电池在每次充放电循环下的电压数据、电流数据、电池表面温度和当前容量，根据当前容量计算获得SOH值；对获取的数据进行处理，得到多种电池衰退特征序列，利用皮尔逊相关系数计算不同衰退特征与SOH值的关联系数，将关联系数符合预期阈值的衰退特征序列选出，获得新的衰退特征序列；将新的衰退特征序列和SOH值序列组合成新的数据集，并按合适比例划分为训练集和测试集；利用数据集训练并优化网络，得到训练完成的锂电池SOH估计模型。本发明能够解决现有基于数据驱动法难以高效、准确预测电池状况状态的技术难题，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN119471383A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411479072.9
申请日：2024-10-22
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/388 , G06F30/367
Abstract: 本发明公开一种融合在线辨识与自适应算法的电池SOC预测方法，涉及动力电池监控技术领域，旨在解决电动汽车动力电池在动态工况下SOC预测精度不足的问题。预测方法包括：获取锂电池充放电实验数据，建立双极化等效电路模型来模拟电池内部的强非线性行为，基于实验数据拟合OCV‑SOC曲线；利用基于网格搜索‑实时电压差改进的遗忘因子递归最小二乘法进行等效电路模型的在线参数辨识；在线参数辨识联合自适应拓展卡尔曼滤波算法进行SOC预测；通过混合脉冲功率特性测试工况下验证提出的预测算法。本发明显著提高SOC预测的精确性与实时性，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN117231092A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311294990.X
申请日：2023-10-07
Applicant: 南京林业大学
IPC: E05F15/40 , E05F15/689
Abstract: 本发明提供一种在断电等紧急状态下，可以使得车窗玻璃降下，增加乘客逃生的机会的绳索式车窗玻璃升降器。它包括由升降导板、导向轮、玻璃滑块、牵引绳、牵引绳卷绕机构组成的玻璃升降装置，滑动设置在升降导板上的驱动滑块，牵引绳的两端与驱动滑块固定相连；玻璃滑块上固定有离合销；夹钳的两个钳臂均铰接在固定在驱动滑块上的夹钳转轴上，在两个钳臂之间设置有使得两个钳臂处于合拢状态的弹性元件；两个钳臂之间形成容纳离合销的离合孔；拉线一穿过一钳臂与另一个钳臂相连，拉动拉线一时能够使得两个钳臂分离；当车窗玻璃和玻璃滑块位于非最低位置时，拉动拉线一，离合销从离合孔脱离，车窗玻璃和玻璃滑块即在重力作用下下降至最低位置。
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公开(公告)号：CN111029541B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201911128763.3
申请日：2019-11-18
Applicant: 南京林业大学
IPC: H01M4/36 , H01M4/38 , H01M4/62 , H01M10/0525
Abstract: 本发明公开了一种类蜂窝状锂离子电池用硅碳复合电极材料及其制备方法，属于电池负极材料制备技术领域，所述复合电极材料为纳米硅颗粒被薄片状碳包覆的材料。本发明通过选用温室气体CO2作为薄片状碳的原料，成本低的同时又能解决环境问题，并且利用常规可规模化的镁热还原二氧化硅方法制备硅纳米颗粒，及在镁热还原过程中引入CO2气体，以实现纳米硅颗粒被薄片状碳包覆，最终得到类蜂窝状结构的硅碳复合材料。该制备工艺简单，大大缩短了制备工艺流程，降低生产成本的同时，又适用于各种二氧化硅的原料，适于市场推广与应用。
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公开(公告)号：CN111597762B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202010479955.5
申请日：2020-05-29
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种X射线荧光光谱特征峰强度计算方法，包括：利用蒙特卡洛法生成仿真光谱，计算各元素特征峰的强度占所有元素特征峰强度之和的比值，构建仿真光谱库；设计三层BP神经网络和递阶遗传算法；采用递阶遗传算法优化神经网络；利用训练样本训练遗传算法优化后的神经网络：利用训练好的神经网络对需要进行元素分析的光谱数据进行特定元素特征峰强度预测，实现元素的定量分析。本发明利用递阶遗传算法优化的神经网络对光谱中各元素特征峰强度进行计算，特征峰强度计算结果更精确，提高了光谱分析精度。
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