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公开(公告)号:CN119764648A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202410963164.8
申请日:2024-07-18
Applicant: 中南大学
IPC: H01M10/613 , F25D29/00 , H01M10/6556 , H01M10/6568 , H01M10/655 , H01M50/244
Abstract: 本发明涉及一种电池浸没式液冷散热系统,包括储能电池PACK箱体、焊接在箱体上的分流框架、安装在分流框架内的比例开关、橡胶密封底座和若干电池模组;储能电池PACK箱体上设置有进液口和出液口,进液口、分流框架、电池模组底部空隙、电池模组后方空隙、电池模组侧面空隙、电池模组前方空腔与出液口共同组成PACK内部冷却液流道,与外部冷却液循环系统共同实现储能电池PACK内部的液冷散热。本发明公开的电池浸没式液冷系统,在分流框架中各个分支流道上设置有比例开关,通过电池模块上传感器采集到的信号控制各个比例开关的开闭状态,调整不同流道内的冷却液流量,以提高液冷系统的控制效率,保证储能系统的平稳运行。
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公开(公告)号:CN119484823A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202510050069.3
申请日:2025-01-13
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/119 , G06V10/764 , H04N19/96 , H04N19/176
Abstract: 本申请公开了一种基于图像频域特征的VVC编码单元快速划分方法和系统,该方法采用第一图像频域特征、第一分类标签和第一权重训练一组基于轻量梯度提升模型的二分类器,得到一组初始二分类器;通过一组初始二分类器进行特征选择,并采用选择后的特征对一组初始二分类器进行训练,得到一组降维二分类器;对一组降维二分类器进行参数调整,以缩减一组降维二分类器的规模,得到一组划分决策分类器;初始化在线样本数据,并根据在线样本数据对每个划分决策分类器中的划分模式进行决策,得到一组目标划分模式;根据一组目标划分模式对VVC编码单元进行快速划分。本申请提高了编码单元的划分效率和决策准确度,保证了视频质量和码率,减少编码时间。
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公开(公告)号:CN119479139A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411148289.1
申请日:2024-08-21
Applicant: 中南大学
IPC: G07F11/00 , G07F9/00 , G07F9/10 , H02S20/30 , H02S40/32 , H02S40/38 , H02J7/35 , H01M10/613 , H01M10/6567 , H01M10/627 , F24S30/425
Abstract: 本发明涉及一种户外光伏储能自动售货机,特别涉及光伏储能电力技术领域。该型自动售货机包括自动售货机主体,光伏发电系统,储能系统,电力逆变器,智能控制系统,输出充电插座。自动售货机主体在整个设备的下部,为对供能系统进行改造的常规自动售货机,其顶部为光伏发电组件和储能组件,光伏发电组件在工作情况下展开,进行光伏发电,产生的电能优先通过电力逆变器转化为国标家用交流电供设备工作使用,多余的电能由储能组件进行储存,当光伏发电量不足时,电力逆变器再将储能系统内存储的电能转化为交流电以供设备自身以及外部用电器使用。本发明涉及的户外光伏储能自动售货机,能够在脱离电网的环境下独立工作,结构简单,收纳、运输方便,可用于自然景区等场景。
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公开(公告)号:CN119029348A
公开(公告)日:2024-11-26
申请号:CN202411111216.5
申请日:2024-08-14
Applicant: 中南大学
IPC: H01M10/42 , H02J7/00 , H01M10/48 , H01M10/613 , H01M10/627 , H01M10/635 , H01M10/6556 , H01M50/581
Abstract: 本发明涉及一种集装箱储能系统内阻止热蔓延的锂电池PACK电路系统,包括锂电池PACK、温度监测系统、冷却系统、电池模组内部电路和智能控制系统,其中锂电池PACK由多个电池模组组成,电池模组由串联连接的电芯组成,每个电芯设置开关旁路。当某个电芯出现异常发热时,断开该电芯的工作,同时,接通该电芯所在旁路,阻止该电芯继续发热的同时,不影响模组内其他电芯正常工作,温度监控系统同时传递信号至冷却系统,针对该电芯所在的模组的冷却通道实施功率提升,待异常发热电芯回归至正常温度,该电芯所在支路重新接通,针对该电芯所在的模组的冷却通道回归正常功率。若某个电芯连续出现多次异常发热,智能控制系统将判断该电芯出现故障,断开该电芯的工作,且不再接通,并向人机界面传递维修信号。本发明的有益效果:对集装箱内数量众多的电芯能实现全部监控,当其中某个电芯出现故障,智能控制系统自动停止该电芯工作,不影响整个集装箱正常工作,有效防止整个集装箱出现热蔓延,预防了安全事故的发生。
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公开(公告)号:CN110403689B
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN201910777147.4
申请日:2019-08-22
Applicant: 中南大学湘雅医院
IPC: A61B17/80
Abstract: 本发明涉及用于前交叉韧带胫骨止点撕脱骨折的固定装置,包括固定板和多根可滑动地固定于固定板内的固定线,所述固定线的两端分别从相反方向向固定板外伸出。本发明的整个装置结构简单,固定板、固定线相互之间可相对滑动,植入过程中可方便地调整固定板的位置,操作简捷方便,方便术中前交叉韧带止点骨折复位和下压固定,缩短了骨折复位固定手术时间,简化了手术操作,固定板与骨折块的接触面积大,固定牢靠,不需要二次手术取出固定物,减少了手术创伤并提高了手术质量,可适用于前交叉韧带胫骨止点撕脱骨折的各种类型。
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公开(公告)号:CN112235570B
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202011038409.4
申请日:2020-09-28
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/172 , H04N19/593
Abstract: 本发明在H.266/VVC视频编码标准的基础上,公开了基于预编码的深度预测方法、基于预编码的帧内方向预测方法。深度预测方法包括:将图像分割成若干预编码单元;对预编码单元进行预编码,得到预编码信息;统计预编码信息方差值;当方差值小于第一阈值,认定当前层为最优深度。方向预测方法包括:计算最优深度下预编码单元帧内预测模式平均值;在平均值及其二距邻的五种帧内预测模式中找出N个候选模式;对候选模式和MPM列表中的模式计算完整的率失真代价,选出最优帧内预测模式。在进行完所有预测之前决策出每个编码单元的最优深度并减少在搜索最优帧内预测模式时需要的计算次数,同时在非最优深度中跳过当前层预测,降低编码复杂程度。
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公开(公告)号:CN113242427B
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202110398165.9
申请日:2021-04-14
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/139 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种基于VVC中自适应运动矢量精度的快速方法及装置,方法包括:获取编码单元于普通AMVR过程的1/4精度CME的最优MV水平分量和最优MV垂直分量;当编码单元于Affine AMVR过程遍历至1/16精度,且1/4精度CME的最优MV水平分量等于0,则在细化搜索CPMV的周围八个点时,仅插值垂直方向的1/16像素点;或者垂直分量等于0也是同理,仅插值水平方向的1/16像素点。本发明简化了1/16精度的仿射运动估计,减少Affine AMVR的计算复杂度,提高了VVC编码效率,提升了编码器性能。本发明还能够有效的跳过1精度、4精度以及1/2精度的普通运动估计以及有条件的跳过1精度仿射运动估计,可以降低编码的时间复杂度,能够有效的提升编码器的效率,可以方便地投入实际应用。
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公开(公告)号:CN113242426B
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202110369008.5
申请日:2021-04-06
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/137 , H04N19/146 , H04N19/186 , H04N19/80 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种视频编解码方法、设备和存储介质,包括:在编码端应用DBF滤波和/或SAO滤波,对于所述DBF滤波,根据编码单位的深度,对所述深度小于深度阈值的编码单位,跳过其DBF滤波;对于所述SAO滤波,根据编码单位的原始图像数据与做SAO之前的重构数据的差值,对差值小于差值阈值的编码单位,不进行SAO滤波;在解码端进行解码和后处理。该方法在保证解码视频质量损失较小的情况下,可大大缩减计算时间,有效降低编解码的计算复杂度。
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公开(公告)号:CN116051924B
公开(公告)日:2023-09-12
申请号:CN202310003466.6
申请日:2023-01-03
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开一种图像对抗样本的分治防御方法,包括以下步骤:S1对图像进行攻击处理生成图像样本;S2对图像样本进行多种图像防御预处理,生成去高频图像样本组;将图像样本输入任务识别模型,模型输出第一特征向量;将去高频图像样本组输入任务识别模型,模型输出第二特征向量组;S3计算第一特征向量和第二特征向量组的差值生成图像高频信息差值组;S4将图像高频信息差值组输入聚类算法,算法输出攻击聚类;S5构建攻击聚类‑预处理权重矩阵,进行矩阵数值填写,形成攻击聚类与预处理方法二部图;S6根据二部图,自适应为不同攻击聚类推荐最合适的预处理方法。本发明弥补现有对抗样本检测算法在对抗攻击分类上的不足,具有实用性。
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公开(公告)号:CN116405690B
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310643124.0
申请日:2023-06-01
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/19 , H04N19/172 , H04N19/31
Abstract: 本发明公开了一种快速帧级自适应拉格朗日乘子优化方法、系统及设备,本方法通过计算目标编码视频序列的序列内容因子;计算每个P帧的传播权重,并根据每个P帧的传播权重和序列内容因子计算得到每个P帧的第一最优放缩系数;传播权重用于表征每个P帧被参考的程度;根据序列内容因子,计算每个I帧的第二最优放缩系数、每个B帧的第三最优放缩系数和每个b帧的第四最优放缩系数;根据第一最优放缩系数、第二最优放缩系数、第三最优放缩系数和第四最优放缩系数,计算目标编码视频序列中每一帧的最优拉格朗日乘子;最优拉格朗日乘子用于对目标编码视频序列中每一帧进行编码。本发明通过有效计算出最优拉格朗日乘子,能够提高编码质量和效率。
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