基于多分辨率特征自选择的遮挡物识别算法

光伏组件的遮挡物识别是光伏运维系统中不可或缺的环节，传统识别算法多依赖人工巡检，成本高昂且效率低下。基于卷积神经网络，提出了一种面向光伏组件的遮挡物识别算法PORNet。通过引入特征金字塔，构建多个分辨率下具有丰富语义信息的图像特征，提升对遮挡物尺度和密度的敏感性。通过特征自选择，筛选出语义最具代表性的特征图，以加强物体环境的语义信息表达。用筛选出的特征图完成遮挡物识别，从而提升识别准确率。在自建光伏组件落叶遮挡数据集上进行了实验比较和分析，并对识别性能进行了评估，通过与现有物体识别算法相比，所提算法的准确率和召回率分别提升了9.21%和15.79%。      

一种用于信号传输的新型非接触耦合装置

针对非接触通信系统中的传统耦合装置所用铁磁材料存在感量宽温易变性、大量级振动应用和旋转端面安装受限性等问题，设计一种新型耦合装置，采用了印制铜线组或是多组导线绕制成型螺旋盘状的方式替代传统铁磁材料形成通信介质，从而实现了原、副边间的高质量通信，保证了其工程实用性。结合实例安装和多温度试验验证，该装置展示了安装方式灵活和宽温适应性强等特点。