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专利状态
一种基于机器学习识别燃料电池干湿模式的方法和装置
有效
专利申请进度
申请
2021-05-25
申请公布
2021-08-17
授权
2023-08-25
预估到期
2041-05-25
专利基础信息
申请号 CN202110569340.6 申请日 2021-05-25
申请公布号 CN113269087A 申请公布日 2021-08-17
授权公布号 CN113269087B 授权公告日 2023-08-25
分类号 G06V20/00;G06V10/774;G06N20/00;H01M8/04492;H01M8/04992
分类 计算;推算;计数;
申请人名称 北京亿华通科技股份有限公司
申请人地址 北京市海淀区西小口路66号中关村东升科技园B-6号楼C座七层C701室
专利法律状态
  • 2023-08-25
    授权
    状态信息
    授权
  • 2021-08-17
    公布
    状态信息
    公布
摘要
本发明公开了一种基于机器学习识别燃料电池干湿模式的方法和装置,燃料电池设置有图像采集区域,图像采集区域的图像表征了阳极出堆混合物中水的液滴或液膜的分布情况,该方法包括:基于摄像装置拍摄图像采集区域并获取待识别图像;根据图像数据演算法对待识别图像进行识别并确定燃料电池的干湿模式;其中,图像数据演算法是基于机器学习算法对待识别图像的样本数据和标识数据进行训练后确定的,标识数据表征了与样本数据对应的燃料电池的实际干湿模式,根据燃料电池的结构特点将阳极混合物出口区域的液态水含量作为燃料电池水含量的表征区,通过图像数据演算法非介入式的进行识别,从而进一步提高了燃料电池干湿模式的识别精度并降低了成本。