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公开(公告)号：CN115296521B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210910180.1
申请日：2022-07-29
Applicant: 重庆大学
IPC: H02M1/36 , H02M1/32 , H02M7/483 , H02M7/5387
Abstract: 本发明公开了基于三相混合式多电平变流器的软启动控制方法，属于电力电子技术领域。本发明的软启动控制方法基于三相HCC系统，通过改变不同的开关组合状态，形成直流母线端电容充电回路和飞跨电容充电回路，飞跨电容充电回路具有三种电路状态，能够在一个短周期内于三种电路状态间等时切换。本发明提供的基于三相混合式多电平变流器软启动的控制方法，可将三相HCC系统中的所有电容快速可靠地充电至额定工作电压，避免了启动过程中产生大冲击电流，充分保障了三相HCC系统工作的稳定性，有助于三相HCC在DC/AC电能变换领域的推广应用。
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公开(公告)号：CN115333211A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210907611.9
申请日：2022-07-29
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种电网侧供电混合式多电平变流器的软充电电路及方法，属于电力电子技术领域。电网侧供电混合式多电平变流器的软充电电路包括交流电源，限流电阻，串联电感，混合式多电平变流器和负载，本发明电网侧供电混合式多电平变流器的软充电电路，所需硬件设备少，安装便捷，成本低廉。本发明还提供了电网侧供电混合式多电平变流器的软充电方法，通过交流电源电压方向调节开关触发脉冲占空比改变充电回路，依次对混合式多电平变流器的飞跨电容和直流母线电容进行充电，并将各电容电压充电至额定工作值，充电过程中无大冲击电流产生，充电时间短，有效保障了电网侧供电混合式多电平变流器系统的安全软启动。
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公开(公告)号：CN115296521A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210910180.1
申请日：2022-07-29
Applicant: 重庆大学
IPC: H02M1/36 , H02M1/32 , H02M7/483 , H02M7/5387
Abstract: 本发明公开了基于三相混合式多电平变流器的软启动控制方法，属于电力电子技术领域。本发明的软启动控制方法基于三相HCC系统，通过改变不同的开关组合状态，形成直流母线端电容充电回路和飞跨电容充电回路，飞跨电容充电回路具有三种电路状态，能够在一个短周期内于三种电路状态间等时切换。本发明提供的基于三相混合式多电平变流器软启动的控制方法，可将三相HCC系统中的所有电容快速可靠地充电至额定工作电压，避免了启动过程中产生大冲击电流，充分保障了三相HCC系统工作的稳定性，有助于三相HCC在DC/AC电能变换领域的推广应用。
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公开(公告)号：CN117901853A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410235438.1
申请日：2024-03-01
Applicant: 重庆大学
IPC: B60W30/09 , B60W30/095 , B60W50/00
Abstract: 本发明提供了一种面向弱势道路使用者的视线遮挡场景目标位置预测方法，包括：车辆传感器获取视野盲区前后的车辆前方被障碍物遮挡的弱势道路使用者的行驶信息；根据车辆传感器在视野盲区前后获取的行驶信息对遮挡缺失信号作采样补偿处理，得到补偿后的行驶信息后，基于卡尔曼滤波器对弱势道路使用者的行驶轨迹进行预测；根据弱势道路使用者到达前点所需时间内的车辆制动最小安全距离#imgabs0#、前点与车辆之间的距离#imgabs1#的关系来判断避撞模式。本发明针对自动紧急制动系统在“鬼探头”等复杂场景下的盲区信号提出了采样补偿处理和基于Kalman滤波的轨迹预测算法，对目标位置进行预测，增强汽车主动安全系统适应复杂道路场景的能力。
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公开(公告)号：CN118364723B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410696166.5
申请日：2024-05-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本公开提供一种基于神经网络搜索的模型训练方法、预测方法和装置，包括：获取模型训练样本；建立参数搜索空间对应的概率分布模型，参数搜索空间中包括：多组模型结构超参数和每组模型结构超参数对应的模型损失值；基于预设代理模型和概率分布模型，确定目标模型结构；采用预设损失函数，基于模型训练样本确定目标模型结构对应的模型损失值；基于目标模型结构对应的模型损失值，更新参数搜索空间、概率分布模型和当前迭代次数，直至当前迭代次数满足模型迭代条件，则得到制动意图预测模型。从而，大幅度降低了模型设计过程中的时间成本，保证模型结构的稳定性，有效提升模型预测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118364723A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410696166.5
申请日：2024-05-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本公开提供一种基于神经网络搜索的模型训练方法、预测方法和装置，包括：获取模型训练样本；建立参数搜索空间对应的概率分布模型，参数搜索空间中包括：多组模型结构超参数和每组模型结构超参数对应的模型损失值；基于预设代理模型和概率分布模型，确定目标模型结构；采用预设损失函数，基于模型训练样本确定目标模型结构对应的模型损失值；基于目标模型结构对应的模型损失值，更新参数搜索空间、概率分布模型和当前迭代次数，直至当前迭代次数满足模型迭代条件，则得到制动意图预测模型。从而，大幅度降低了模型设计过程中的时间成本，保证模型结构的稳定性，有效提升模型预测效率。
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公开(公告)号：CN115333211B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210907611.9
申请日：2022-07-29
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种电网侧供电混合式多电平变流器的软充电电路及方法，属于电力电子技术领域。电网侧供电混合式多电平变流器的软充电电路包括交流电源，限流电阻，串联电感，混合式多电平变流器和负载，本发明电网侧供电混合式多电平变流器的软充电电路，所需硬件设备少，安装便捷，成本低廉。本发明还提供了电网侧供电混合式多电平变流器的软充电方法，通过交流电源电压方向调节开关触发脉冲占空比改变充电回路，依次对混合式多电平变流器的飞跨电容和直流母线电容进行充电，并将各电容电压充电至额定工作值，充电过程中无大冲击电流产生，充电时间短，有效保障了电网侧供电混合式多电平变流器系统的安全软启动。
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公开(公告)号：CN117901853B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410235438.1
申请日：2024-03-01
Applicant: 重庆大学
IPC: B60W30/09 , B60W30/095 , B60W50/00
Abstract: 本发明提供了一种面向弱势道路使用者的视线遮挡场景目标位置预测方法，包括：车辆传感器获取视野盲区前后的车辆前方被障碍物遮挡的弱势道路使用者的行驶信息；根据车辆传感器在视野盲区前后获取的行驶信息对遮挡缺失信号作采样补偿处理，得到补偿后的行驶信息后，基于卡尔曼滤波器对弱势道路使用者的行驶轨迹进行预测；根据弱势道路使用者到达前点所需时间内的车辆制动最小安全距离#imgabs0#、前点与车辆之间的距离#imgabs1#的关系来判断避撞模式。本发明针对自动紧急制动系统在“鬼探头”等复杂场景下的盲区信号提出了采样补偿处理和基于Kalman滤波的轨迹预测算法，对目标位置进行预测，增强汽车主动安全系统适应复杂道路场景的能力。
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公开(公告)号：CN117911670A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311635384.X
申请日：2023-12-01
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种改进YOLOv5检测小目标的算法，涉及新能源汽车技术领域。本发明至少包括以下步骤：搭建由Input、Backbone层、Neck层和Prediction层构成的网络结构；所述Input包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放三部分；所述Backbone层至少包括Focus结构和CSPDarknet53；所述Neck层用于生成特征金字塔网络，以增强模型对于物体在不同缩放尺度下的推理和网络模型的特征融合能力。本发明在原始YOLOv5算法的基础上，通过提出的改进算法，提升VRU目标的检测精度以及解决模型预测框收敛速度慢的问题，从而优化YOLOv5算法对小目标及重叠目标的检测性能。
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公开(公告)号：CN118673986A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410721998.8
申请日：2024-06-05
Applicant: 重庆大学
IPC: G06N3/08 , G06N3/0455
Abstract: 本公开提供一种增强局部感知注意力的模型训练方法、预测方法和装置，包括：获取模型训练样本；将模型训练样本输入预设网络模型的Embedding模块，得到高维空间表征数据；将高维空间表征数据输入预设网络模型的编码器模块，得到局部感知表征数据；将局部感知表征数据输入预设网络模型的解码器模块，得到训练车辆行驶时的制动意图预测结果；采用预设损失函数，基于制动意图预测结果对预设网络模型进行训练，得到制动意图预测模型。从而，通过增强预测模型对局部数据变化趋势的敏感性，有效提升模型预测精度，大幅度提高行车安全。
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