锂离子电池健康状态(state of health,SOH)估计对确保能量存储系统的可靠性和安全性至关重要。然而,现有SOH估计方法在单一特征提取和固定充放电条件依赖方面存在局限性,难以适应多变的实际工作环境。为解决这一问题,本工作提出了一种...锂离子电池健康状态(state of health,SOH)估计对确保能量存储系统的可靠性和安全性至关重要。然而,现有SOH估计方法在单一特征提取和固定充放电条件依赖方面存在局限性,难以适应多变的实际工作环境。为解决这一问题,本工作提出了一种基于弛豫电压的并行多尺度特征融合卷积模型(multi-scale feature fusion convolution model,MSFFCM)结合极端梯度提升树(XGBoost)的SOH估计方法。MSFFCM通过多层堆叠卷积模块提取弛豫电压数据的深层特征,同时利用并行多尺度注意力机制增强了多尺度特征的捕捉能力,并将这些特征与统计特征进行融合,以提升模型的特征提取和融合能力。针对XGBoost模型,本工作应用贝叶斯优化算法进行参数调优,从而在多源融合特征基础上实现高精度SOH估计。实验验证基于两种商用18650型号电池的多温度和多充放电策略数据集,结果表明该方法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均小于0.5%,明显优于传统方法。本工作为锂电池健康管理提供了一种不依赖特定充放电条件的有效估计工具,有望在复杂的实际应用中发挥重要作用。展开更多
车辆型号识别在智能交通系统、涉车刑侦案件侦破等方面具有十分重要的应用前景.针对车辆型号种类繁多、部分型号区分度小等带来的车辆型号精细分类困难的问题,采用车辆正脸图像为数据源,提出一种多分支多维度特征融合的卷积神经网络模型...车辆型号识别在智能交通系统、涉车刑侦案件侦破等方面具有十分重要的应用前景.针对车辆型号种类繁多、部分型号区分度小等带来的车辆型号精细分类困难的问题,采用车辆正脸图像为数据源,提出一种多分支多维度特征融合的卷积神经网络模型Fg-CarNet (Convolutional neural networks for car fine-grained classification, Fg-CarNet).该模型根据车正脸图像特征分布特点,将其分为上下两部分并行进行特征提取,并对网络中间层产生的特征进行两个维度的融合,以提取有区分度的特征,提高特征表达能力,通过使用小卷积核以及全局均值池化,使在网络分类准确度提高的同时降低了网络模型参数大小.在CompCars数据集上进行验证,实验结果表明, Fg-CarNet提取的车辆特征在保证网络模型参数最小的同时,车辆型号识别率达到最高,实现了最好的分类效果.展开更多
文摘车辆型号识别在智能交通系统、涉车刑侦案件侦破等方面具有十分重要的应用前景.针对车辆型号种类繁多、部分型号区分度小等带来的车辆型号精细分类困难的问题,采用车辆正脸图像为数据源,提出一种多分支多维度特征融合的卷积神经网络模型Fg-CarNet (Convolutional neural networks for car fine-grained classification, Fg-CarNet).该模型根据车正脸图像特征分布特点,将其分为上下两部分并行进行特征提取,并对网络中间层产生的特征进行两个维度的融合,以提取有区分度的特征,提高特征表达能力,通过使用小卷积核以及全局均值池化,使在网络分类准确度提高的同时降低了网络模型参数大小.在CompCars数据集上进行验证,实验结果表明, Fg-CarNet提取的车辆特征在保证网络模型参数最小的同时,车辆型号识别率达到最高,实现了最好的分类效果.
