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公开(公告)号:CN114663466A
公开(公告)日:2022-06-24
申请号:CN202210294980.5
申请日:2022-03-24
Applicant: 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了计算机视觉技术领域的一种多域卷积神经网络上的分块目标跟踪方法,包括包括视频上传模块、在线视频采集模块、视频跟踪模块、跟踪结果保存模块和数据服务器,视频上传模块上传本地数据服务器中要进行分析的视频,在线视频采集模块通过摄像头选择目标对象,在线进行目标跟踪,视频跟踪模块对要跟踪的对象选择跟踪方法进行跟踪,跟踪结果保存模块将跟踪结果保存到服务器中;本发明充分发挥了深度学习以及分块跟踪的优异特性,同时可以进行视频的多样性选择,可以自动保存跟踪结果;通过MDNET进行分块跟踪的算法既可以发挥MDNET的优异跟踪性能,又能结合分块的抗遮挡等特性,提高跟踪性能。
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公开(公告)号:CN113285077A
公开(公告)日:2021-08-20
申请号:CN202110545212.8
申请日:2021-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种用于抑制固体氧化物燃料电池铬中毒的复合阴极及其制备方法,它涉及复合阴极的制备方法。它是要解决现有的固体氧化物燃料电池LSCF阴极的易铬中毒的技术问题。本发明的复合阴极由LSCF颗粒层和钡镍铁基氧化物层组成,其中钡镍铁基氧化物层包覆在LSCF颗粒层上。制备方法:一、制备LSCF颗粒;二、将LSCF颗粒烧结在固体电解质片上,得到LSCF阴极;三、配制BNF浸渍前驱液;四、将BNF浸渍前驱液浸涂在LSCF阴极再烧结,得到用于抑制固体氧化物燃料电池铬中毒的复合阴极。本发明的复合电极在常温和高温条件下均具有良好的稳定性,在800℃下工作120h无变化,可用于固体氧化物燃料电池领域。
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公开(公告)号:CN109046426A
公开(公告)日:2018-12-21
申请号:CN201810929805.2
申请日:2018-08-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: B01J27/24 , B01J35/0033 , B01J35/023 , B01J35/06 , C25B1/04 , C25B11/04
Abstract: 一种氮和硫原位共掺杂镍钴基碳纤维电解水催化剂及其制备方法,涉及一种镍钴基碳纤维电解水催化剂及其制备方法。本发明为了解决现有氢气制备时电解效率低和所采用的催化剂的稳定性差的问题。催化剂由碳纤维基体和纳米颗粒构成;纳米颗粒负载在碳纤维基体内部及表面。制备方法:按照分子式NixCoyNz和NiaCobSxc中各元素的摩尔比称取硝酸镍、硝酸钴和硫代酰胺化合物,再加入聚乙烯吡咯烷酮得到前驱液;进行静电纺丝;最后进行高温烧结。本发明为氮和硫原位共掺杂镍钴基碳纤维电解水催化剂材料,具有较好的催化剂的活性和稳定性。还具有氢析出和氧析出的双功能催化,电解效率高达95%。本发明适用于制备电解水催化剂。
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