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基于迁移学习的深度卷积神经网络的孟加拉国车辆分类与检测
Bangladeshi Vehicle Classification and Detection Using Deep Convolutional Neural Networks With Transfer Learning
Manish Kumar Dwivedi · R. Jayapragash · IEEE Access · 2025年1月
车辆分类检测是深度学习和图像处理在智能交通管理和AI辅助驾驶中的重要应用。本文提出孟加拉国车辆分类检测系统，实现低速高速车辆检测。测试了YOLOv8、MobileNetV2等11种预训练CNN模型在六个数据集上的性能，发现YOLOv8 Classify、MobileNetV2和GoogLeNet表现最佳。改进LabelImg标注工具并采集达卡市5460张图像的54556个标注对象，涵盖16类车辆。部署YOLOv8 Detect和SSD-MobileNet V2到NVIDIA Jetson Nan...
解读: 该车辆识别技术可应用于阳光电源新能源汽车充电场景。阳光在充电桩和充电站建设中，车辆识别算法可优化充电资源分配，实现车牌识别、车型识别和智能调度。结合阳光OBC和充电桩产品，该深度学习技术可提升充电站运营效率，支持V2G车网互动，实现电动汽车有序充电和削峰填谷功能。...
用于储能式有轨电车的具有中点电压自恢复功能的三级SiC DC–DC变换器
Three-Level SiC DC–DC Converter With Midpoint Voltage Self-Recovery for Energy-Storage Trams
Wei Li · Wenlu Zhang · Chunyang Chen · Xinxin Tang 等6人 · IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics · 2025年4月
储能式有轨电车对其储能装置供电系统提出了高要求，充电系统需具备高电压、大功率输出以实现快速充电。采用三级DC–DC拓扑与碳化硅（SiC）MOSFET等宽禁带半导体器件可提升耐压等级与开关频率，适用于高压大功率场景。本文提出一种三级不对称混合钳位DC–DC变换器，通过“串联充电、并联放电”电路结构，在特定条件下实现输入侧中点电压自平衡。设计了满足储能电车充电需求的控制算法，并研制基于SiC器件的样机模块。相比前代系统，体积减小32.85%，质量降低30.70%。仿真与实验验证了中点电压自恢复能力及...
解读: 该三电平SiC DC-DC变换器技术对阳光电源储能与充电业务具有重要应用价值。中点电压自恢复功能可直接应用于ST系列储能变流器的DC-DC级联架构，解决三电平拓扑中点电位漂移难题，提升系统可靠性。SiC器件应用与高频化设计实现32.85%体积缩减，契合PowerTitan储能系统的高功率密度需求。非...