专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种锂离子电池组微短路与电压传感器异常状态辨识方法-CN202211645435.2有效
  • 丘恒越;陈思哲;许方园;袁浩亮;章云 - 广东工业大学
  • 2022-12-16 - 2023-09-08 - G01R31/385
  • 本发明公开了一种锂离子电池组微短路与电压传感器异常状态辨识方法,所述方法包括:对串联电池组进行恒流放电后静置,再进行恒流充电后静置,获取电池组中所有电池单体在各阶段的电压变化幅度,作为特征参数;分别计算每个阶段所有电池单体电压变化幅度的中位数,作为标准特征参数;对每个电池单体计算其所有特征参数与对应标准特征参数的比值;针对每种特征,设定特征参数比的上限阈值和下限阈值,根据各特征参数比超过对应阈值的情况,判断异常电池单体的具体故障类型。本发明只需要将锂离子电池组中的所有电池单体电压测量值进行简单计算,即可辨识电池单体是否发生微短路或电压传感器故障,克服电压传感器比例误差对电池故障诊断的影响。
  • 一种锂离子电池组短路电压传感器异常状态辨识方法
  • [外观设计]陶瓷酒坛(龙腾盛世)-CN202330202718.9有效
  • 袁浩亮 - 袁浩亮
  • 2023-04-14 - 2023-09-05 - 09-01
  • 1.本外观设计产品的名称:陶瓷酒坛(龙腾盛世)。2.本外观设计产品的用途:盛装酒水等。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状与图案的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片:立体图。5.本外观设计产品的底面为使用时不容易看到或看不到的部位,省略仰视图。
  • 陶瓷酒坛盛世
  • [发明专利]一种面对面视音多视图情绪判别方法及系统-CN202010851661.0有效
  • 段意强;袁浩亮;符政鑫;吕应龙;汤瑞欣;许斯滨 - 广东工业大学
  • 2020-08-21 - 2023-08-18 - G06V40/16
  • 本发明提供一种面对面视音多视图情绪判别方法,包括以下步骤:S1:获取初始视频数据,并进行预处理,得到视图数据和音频数据;S2:分别提取视图数据和音频数据的原始特征;S3:进行二次特征提取,得到视图数据和音频数据的潜在特征;S4:将潜在特征融合,得到完备潜在表示;S5:将完备潜在表示分类成多种不同概率的情绪类别,并输出概率最高的情绪类别作为情绪判别结果。本发明提供一种面对面视音多视图情绪判别系统,包括数据预处理模块、特征提取模块、退化网络模块和分类模块。本发明提供一种面对面视音多视图情绪判别方法及系统,解决了现有的情绪判别技术只依赖于对单视图数据进行情绪判别存在判别准确度不够高的问题。
  • 一种面对面视音多视图情绪判别方法系统
  • [发明专利]一种基于图像识别的工地事故预测方法及装置-CN202011002873.8有效
  • 陈润彬;袁浩亮;许方园 - 广东工业大学
  • 2020-09-22 - 2023-08-04 - G06V40/16
  • 本发明公开一种基于图像识别的工地事故预测方法及装置,通过利用预设的卷积神经网络实时对获取到的视频流数据进行安全装备识别,以获得安全识别结果;以及,实时对该视频流数据进行人脸识别与分析,以获得人脸分析结果;将安全识别结果、人脸分析结果以及工地的气候地理信息输入多元回归方程,以获得工地的事故发生预测数值,以及识别出多元回归方程中权重较大的特征变量作为事故发生原因;从而能够根据历史事故发生数值和历史事故发生预测数值不断地对多元回归方程进行更新,并根据最新的多元回归方程识别出事故发生原因,进而能够对事故根源进行排查,进而从根源上进行工地事故预测。
  • 一种基于图像识别工地事故预测方法装置
  • [发明专利]一种基于休息恢复效应的锂离子电池微短路电阻估算方法-CN202211625037.4在审
  • 丘恒越;陈思哲;袁浩亮;许方园;章云 - 广东工业大学
  • 2022-12-16 - 2023-08-01 - G01R31/367
  • 本发明公开了一种基于休息恢复效应的锂离子电池微短路电阻估算方法,所述方法包括:选取型号和批次相同的M个锂离子电池,分别与不同阻值的电阻并联,形成微短路模拟电池;对每个微短路模拟电池进行间歇恒流放电和间歇恒流充电实验,分别形成放电数据集和充电数据集;分别搭建放电工况和充电工况的电池微短路电阻BP神经网络估算模型;利用放电数据集和充电数据集分别对放电工况和充电工况的电池微短路电阻BP神经网络估算模型进行训练和测试;采集实际运行的锂离子电池数据,输入到通过测试的BP神经网络估算模型,估算锂离子电池微短路电阻。本发明仅通过测量电池在任意荷电状态下的电流电压数据,即可估算锂离子电池微短路电阻,实用性强。
  • 一种基于休息恢复效应锂离子电池短路电阻估算方法

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