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公开(公告)号：CN114663388A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210278263.3
申请日：2022-03-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于栅线补全的单晶硅太阳能电池片的隐裂检测方法，该方法包括单晶硅组件图像的预处理、栅线检测以及图像补全。本发明的优点在于首次将基于栅线补全的方法应用于单晶硅太阳能电池片的隐裂检测。该方法首先将单晶硅组件图像切割成电池片，作为单晶硅太阳能电池片隐裂检测算法的处理单元，考虑到电池片的栅线会对隐裂检测造成干扰，结合栅线检测以及图像补全的方法，实现对电池片栅线的消除。针对消除栅线后的电池片，通过筛选出符合要求的连通域的方法实现单晶硅太阳能电池片隐裂的检测。该检测方法改善了现有的电池片隐裂检测主要依靠人工且误检率高的问题，提高了单晶硅太阳能电池片隐裂检测的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106384079A
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201610783805.7
申请日：2016-08-31
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06K9/00342 , G06K9/4604 , G06K9/4652 , G06K9/6218 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB-D信息的实时行人跟踪方法，包括：步骤10)环境数据的获取与模型初始化：对行人进行感知，以获取RGB-D信息，将RGB-D信息转化为三维点云，并对跟踪模型进行初始化；步骤20)构建聚类的几何评价模型：通过欧氏距离对三维点云进行聚类，构建聚类的几何评价模型；步骤30)构建聚类的颜色评价模型：采用RGB获取的颜色信息，进行色彩空间转换与归一化后，构建聚类的颜色评价模型；步骤40)对几何评价模型和颜色评价模型进行综合评定，确定最优的跟踪目标，并通过跟踪模型确定最优目标参数，生成相应跟踪指令。该基于RGB-D信息的实时行人跟踪方法实现了室内行人的高效检测与跟踪。
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公开(公告)号：CN118094834A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410224856.0
申请日：2024-02-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/18
Abstract: 本发明公开了一种适用于极地的光伏发电系统设计方法及系统，包括：生成辐照度时间序列；设定单块太阳能电池组件的俯仰角集合；设定组合单元集合，计算当前俯仰角下，每种组合单元的耦合平均日功率曲线，直至遍历完组合单元集合；选取最小组合单元；得到每种俯仰角对应的最小组合单元；选取耦合平均日功率最大的最小组合单元作为最优组合单元；根据需要将多个最优组合单元进行拓扑连接，得到光伏发电系统。本发明方法考虑一种最小的组合单元方便极地现场的安装，同时输出平稳的日出力曲线，设计的光伏发电系统出力相比于一般的方法更加平滑且平均功率较高，降低了弃光率提高了光伏的使用率，并降低了不一致性带来的效能损失。
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公开(公告)号：CN106384079B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201610783805.7
申请日：2016-08-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB‑D信息的实时行人跟踪方法，包括：步骤10)环境数据的获取与模型初始化：对行人进行感知，以获取RGB‑D信息，将RGB‑D信息转化为三维点云，并对跟踪模型进行初始化；步骤20)构建聚类的几何评价模型：通过欧氏距离对三维点云进行聚类，构建聚类的几何评价模型；步骤30)构建聚类的颜色评价模型：采用RGB获取的颜色信息，进行色彩空间转换与归一化后，构建聚类的颜色评价模型；步骤40)对几何评价模型和颜色评价模型进行综合评定，确定最优的跟踪目标，并通过跟踪模型确定最优目标参数，生成相应跟踪指令。该基于RGB‑D信息的实时行人跟踪方法实现了室内行人的高效检测与跟踪。
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公开(公告)号：CN117879461A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410048994.8
申请日：2024-01-12
Applicant: 东南大学
IPC: H02S20/30 , H02S20/10 , F24S25/13 , F24S25/617
Abstract: 本发明公开了一种组合式的极地轻便光伏支架与安装方法，光伏支架包括至少3个环形设置的支架单元、连接部件、配重元件和太阳能电池组件，每个支架单元包括外框架、两端分别与外框架连接的支撑横梁，以及位于支撑横梁上方的太阳能电池组件固定横梁；各支架单元的外框架左右侧通过连接部件连接，配重元件设置在各支架单元的外框架底部，太阳能电池组件设置在各支架单元的太阳能电池组件固定横梁上，配重元件及外框架的下端部预埋在雪地内。本发明通过特殊的组装方式，不涉及焊接工序，有效地降低了科考人员在极地现场的施工难度，提高了组装效率和系统灵活性；通过立式支架设计和底部配重元件，提高了使用寿命。
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公开(公告)号：CN112102236A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010789624.1
申请日：2020-08-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度两阶段的多晶隐裂检测方法，该方法包括多晶光伏板EL图像的预处理及增广；针对多晶光伏板隐裂问题设计了一种新的感兴趣区域的筛选方法；对图像特征基于Fast R‑CNN算法进行训练与分类的检测方法。本发明的优点在于首次将基于机器学习算法应用于多晶光伏组件的隐裂研究。将该方法运用在多晶光伏组件隐裂检测上，并通过不同的方法对比验证其检测的正确率远远超过传统及其学习方法，改善了现有的隐裂检测主要依靠人工且检测效率低的问题，提高了多晶光伏板隐裂失效面积的检测精度。
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