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]一种基于特征感知的光伏电站热斑缺陷检测方法-CN202310781895.6在审
  • 陈海永;李佳奇;吴文箫;赵参参;宋梦园 - 河北工业大学
  • 2023-06-29 - 2023-08-29 - G06T7/00
  • 本发明公开一种基于特征感知的光伏电站热斑缺陷检测方法,该方法采用的缺陷检测模型中融合了自行设计的AFNF模块和FPA模块,AFNF模块可以在浅层和深层之间根据特征之间的相关性自适应的集成不同尺度的信息,提取小目标的双向上下文特征信息,可以更有效的突出微小缺陷的特征,改善模型对于微小缺陷的检测效果;FPA模块使网络达到更好的训练效果,同时又可以捕获更多微小缺陷的结构信息与特征表示,然后通过全连接层去在每个通道之间进行建模,自适应的重新加权通道特征以提高特征的利用率,在突出目标缺陷特征的同时抑制背景信息。该方法对于热斑缺陷检测的精确率与召回率较高,可以有效的避免漏检与误检。
  • 一种基于特征感知电站缺陷检测方法
  • [发明专利]一种自动识别光伏电池EL组件缺陷的检测方法-CN202111228565.1在审
  • 陈海永;吕承杰;赵参参 - 河北工业大学
  • 2021-10-21 - 2022-02-08 - G06T7/00
  • 本发明公开一种自动识别光伏电池EL组件缺陷的检测方法,该检测方法基于改进型YOLO v5s神经网络模型,在原模型中的特征融合部分加入自行设计的适用于光伏电池EL组件缺陷检测的残差通道注意力门控机制模块,引导多尺度特征融合并突出显示缺陷位置区域抑制图像中的复杂背景特征,有效的提升对光伏电池EL组件缺陷的识别能力。本发明检测方法将深度学习技术和图像处理技术相结合,不但避免了传统手工提取特征的低效性和不确定性,同时检测过程还具备较强的鲁棒性;采用本发明检测方法在初始设置学习率为0.001时,模型分类平均准确率达到94.1%,明显提升了检测精度并且提升了检测速度。
  • 一种自动识别电池el组件缺陷检测方法
  • [实用新型]光伏温棚监控系统-CN201520578277.2有效
  • 苗风东;潘三博;孙永娟;谢高峰;赵参参;张桂玉 - 安阳师范学院
  • 2015-08-04 - 2016-01-06 - G05D27/00
  • 本实用新型实施例涉及一种光伏温棚监控系统,包括:控制中心和多个光伏温棚终端;光伏温棚终端中,光伏供电模块为数据采集模块、通信模块和动力设备供电;所述数据采集模块采集光伏温棚内的环境数据,通过处理模块处理为环境参数数据通过通信模块发送给控制中心的主控通信模块,再发送给主控处理器;主控处理器对环境参数数据进行比较分析,当发现参数阈值超出设定范围时,生成报警信号和/或控制信号,发送给主控显示设备进行显示,并通过主控报警设备发出报警信息,还将控制信号通过主控通信模块发送给光伏温棚终端,使光伏温棚终端根据控制信号控制相应的动力设备开启、停止或改变工作模式。
  • 光伏温棚监控系统
  • [实用新型]光伏温棚生态环境监控系统-CN201520578254.1有效
  • 苗风东;潘三博;赵参参;谢高峰 - 安阳师范学院
  • 2015-08-04 - 2015-11-11 - G05D27/02
  • 本实用新型实施例涉及一种光伏温棚生态环境监控系统,包括:光伏供电模块,为数据采集转换模块、通信模块和动力设备供电;数据采集转换模块包括多个数据采集器和相应的信号转换器;多个数据采集器对温棚内的空气湿度、空气温度、土壤湿度、土壤温度、光照强度、风速、气体浓度和植物病虫害状况的参数进行数据采集,信号传感器将采集数据转换为数字信号;通信模块将数字信号发送到控制中心;控制中心对数字信号进行解析处理,得到各参数数据,并根据参数数据和相对应的参数阈值生成相应的报警信号和/或控制信号,将报警信号发送给报警装置以发出相应的报警信息,将控制信号发送给动力设备,以根据控制信号开启或停止动力设备的工作。
  • 光伏温棚生态环境监控系统

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