一种电力设备图像中多类部件的自动识别方法

    公开(公告)号:CN110309843A

    公开(公告)日:2019-10-08

    申请号:CN201910106759.0

    申请日:2019-02-02

    Abstract: 本发明为一种电力设备图像中多类部件的自动识别方法,采用已标注部件类别和位置的训练图像集对SSD模型和SVM模型进行训练。然后,对每一幅待识别的电力设备图像进行预处理,将图像数值化,再采用SSD模型,初步预测出电力设备图像中可能包含待识别部件的若干个框。最后,采用SVM模型,对SSD模型的初步识别结果进行修正,再根据每个框的概率修正值,筛选出包含待识别部件的框,并重复上述过程直至识别出图像中所有待识别部件。本发明的方法结合了单镜头检测器模型对图像特征的深层次提取优势和支持向量机模型利用已识别部件对未识别部件预测结果进行修正的准确性优势,在电力设备图像中多类部件的自动识别上具有准确性和可行性。

    一种基于水热法再生废旧磷酸铁锂正极材料的方法

    公开(公告)号:CN115924872A

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202211424594.X

    申请日:2022-11-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于水热法再生废旧磷酸铁锂正极材料的方法,包括以下步骤:高温煅烧磷酸铁锂正极片获取待处理活性物质粉料;将待处理活性物质粉料与有机还原剂均匀混合获取待处理混合物;待处理混合物放置于烘箱中加热获取待处理粉末;将待处理粉末与碳源均匀混合;在惰性气体保护氛围中高温煅烧获取再生的磷酸铁锂粉末材料。选择有机还原剂有助于直接精准修复磷酸铁锂晶格缺陷,同时通过对水热釜加热温度和时间的选择,控制再生磷酸晶体的大小,从而优化修复的磷酸铁锂正极材料的性能,选择合适的碳源实现磷酸铁锂表面碳涂层的形成,同时作为还原剂还原磷酸铁锂,显著降低能源消耗和温室气体排放,具有很大的环境效益。

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