一种多域卷积神经网络上的分块目标跟踪方法

    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

    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。

    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

    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

    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。

Patent Agency Ranking