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Estimation method of machine learning based battery charge state using thermal distribution image

机译:基于机器学习电池充电状态的估计方法使用热分布图像

摘要

The present invention builds a heat distribution image for each battery state taken through a thermal imaging camera as a training data set, and generates a charge state estimation learning model and a discharge state estimation learning model using the constructed learning data set to charge the battery to be estimated. It relates to a machine learning-based battery charge state estimation method using a thermal distribution image for estimating a state or a discharge state.
机译:本发明通过作为训练数据集,通过热成像相机采取的每个电池状态构建热分布图像,并且使用所构造的学习数据集来产生充电状态估计学习模型和放电状态估计学习模型以对电池充电 估计。 它涉及一种基于机器学习的电池充电状态估计方法,该电池充电状态估计方法使用热分布图像来估计状态或放电状态。

著录项

  • 公开/公告号KR20210108076A

    专利类型

  • 公开/公告日2021-09-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 충남대학교산학협력단;

    申请/专利号KR20200022842

  • 发明设计人 김종훈;이평연;권상욱;안정호;

    申请日2020-02-25

  • 分类号G01R31/367;G06K9/20;G06K9/26;G06N20;H04N5/33;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 22:25:12

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