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公开(公告)号：CN114928096B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210373850.0
申请日：2022-04-11
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于废旧电池的海上风电储能系统建模仿真管理方法及系统，该方法包括：S1.建立蓄电池储能系统的数学模型，S2.估算蓄电池储能系统中废旧动力电池的寿命，S3.计算蓄电池储能系统的功率，S4.基于自适应反演滑模的蓄电池储能系统的能量管理，以对蓄电池储能系统的荷电状态进行监测和控制，以及蓄电池储能系统的能量波动和负载变化进行控制；实现了废旧电池利用与海上风电储能系统的有机结合，并对海上风电废旧电池储能系统的监测管理，实践性、可行性、可推广性高，解决了现有废旧动力电池管理困难，难以直接应用于海上风电储能系统的问题，缓解了海上风电空白储能与能源日益短缺的问题。
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公开(公告)号：CN114638895B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202210296797.9
申请日：2022-03-24
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供一种道岔识别方法、系统、轨道清洁车，该道岔识别方法通过获取轨道的红外图像，对红外图像依次进行预处理、边缘检测、轨道轮廓筛选、霍夫变换，从而得到轨道线条图像，再对轨道线条图像进行轨道线拟合并进行卡尔曼滤波，由于当前轨在红外图像上位置固定，从而可以根据卡尔曼系数来确定道岔存在，然后通过位置偏移信息以及三角测量原理确定道岔的位置，本发明的道岔识别系统实现了上述道岔识别方法，本发明的轨道清洁车搭载了上述道岔识别系统。本发明具有简单可行、运算量小、可靠性好等特点。
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公开(公告)号：CN114928096A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210373850.0
申请日：2022-04-11
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于废旧电池的海上风电储能系统建模仿真管理方法及系统，该方法包括：S1.建立蓄电池储能系统的数学模型，S2.估算蓄电池储能系统中废旧动力电池的寿命，S3.计算蓄电池储能系统的功率，S4.基于自适应反演滑模的蓄电池储能系统的能量管理，以对蓄电池储能系统的荷电状态进行监测和控制，以及蓄电池储能系统的能量波动和负载变化进行控制；实现了废旧电池利用与海上风电储能系统的有机结合，并对海上风电废旧电池储能系统的监测管理，实践性、可行性、可推广性高，解决了现有废旧动力电池管理困难，难以直接应用于海上风电储能系统的问题，缓解了海上风电空白储能与能源日益短缺的问题。
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公开(公告)号：CN116664906A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310352328.9
申请日：2023-04-03
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种现代有轨电车槽型轨道岔自动识别方法及系统，该方法包括下述步骤：逐帧分解槽型轨道视频流并进行图像预处理，得到预处理后的槽型轨道岔图像；基于YOLOv5网络构建并训练图像检测网络，图像检测网络包括输入端、骨干网络、特征融合部分和回归函数，输入端采用YOLOv5网络的图像输入端，骨干网络采用PP‑LCNet模型，特征融合部分采用双向加权特征金字塔网络，回归函数采用EIoU损失函数；标注图像的道岔类型，形成图像数据集，将新采集的槽型轨道岔的图像输入训练后的图像检测网络，得到道岔标注框图及道岔类型。本发明对目标所检测道岔的区域进行辅助精准定位，提高对道岔的识别速度、识别率以及识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114638895A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210296797.9
申请日：2022-03-24
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供一种道岔识别方法、系统、轨道清洁车，该道岔识别方法通过获取轨道的红外图像，对红外图像依次进行预处理、边缘检测、轨道轮廓筛选、霍夫变换，从而得到轨道线条图像，再对轨道线条图像进行轨道线拟合并进行卡尔曼滤波，由于当前轨在红外图像上位置固定，从而可以根据卡尔曼系数来确定道岔存在，然后通过位置偏移信息以及三角测量原理确定道岔的位置，本发明的道岔识别系统实现了上述道岔识别方法，本发明的轨道清洁车搭载了上述道岔识别系统。本发明具有简单可行、运算量小、可靠性好等特点。
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