[发明专利]一种基于红外图像热点特征聚类分析的退役锂电池筛选方法有效
| 申请号： | 202010805609.1 | 申请日： | 2020-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN111899256B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 彭纪昌;孟锦豪;刘海涛;蔡磊;郝思鹏 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/762;G01N25/00;G01R31/36 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 王磊 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于红外图像热点特征聚类分析的退役锂电池筛选方法，包括加热锂电池并获取记录加热过程中锂电池表面温度变化的红外视频序列；提取红外视频序列中的关键帧图像；将提取的关键帧图像合成为单幅红外图像；提取合成的单幅红外图像中锂电池表面的热点信息，计算电池表面热点的归一化直方图；以电池表面热点的归一化直方图为特征进行聚类分析，完成退役动力锂电池的热特性筛选。本发明从红外视频序列中提取电池表面热点的归一化直方图，利用均值漂移聚类方法实现了对退役动力电池的筛选，能够主动分析运用电池的热特征，丰富了退役动力锂电池的筛选方法，降低了后续梯次利用中电池组热管理的难度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 红外 图像 热点 特征 聚类分析 退役 锂电池 筛选 方法 | ||
【主权项】：
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