基于改进YOLOv3算法的公路车道线检测方法

针对YOLOv3算法在检测公路车道线时存在准确率低和漏检概率高的问题,提出一种改进YOLOv3网络结构的公路车道线检测方法.该方法首先将图像划分为多个网格,利用K-means++聚类算法,根据公路车道线宽高固有特点,确定目标先验框数量和对应宽高值;其次根据聚类结果优化网络Anchor参数,使训练网络在车道线检测方面具有一定的针对性;最后将经过Darknet-53网络提取的特征进行拼接,改进YOLOv3算法卷积层结构,使用GPU进行多尺度训练得到最优的权重模型,从而对图像中的车道线目标进行检测,并选取置信度最高的边界框进行标记.使用Caltech Lanes数据库中的图像信息进行对比试验,实验结果表明,改进的YOLOv3算法在公路车道线检测中平均准确率(Mean average precision, mAP)为95%,检测速度可达50帧/s,较YOLOv3原始算法mAP值提升了11%,且明显高于其他车道线检测方法.

基于可变放电截止电压的锂离子电池的低温加热方法研究

针对锂离子动力电池低温环境使用问题,提出了一种基于可变截止电压的电池加热方法。在低温环境下,以某一恒定充放电电流倍率对电池进行多个充放电循环,以截止电压作为每一个充放电循环的结束条件,在每一个充放电循环结束后,将截止电压增加某一梯度值并进入下一个充放电循环,利用电池充放电时内阻产生的热量对电池进行加热,直至电池达到目标温度。对额定容量为1Ah的18650磷酸铁锂电池进行低温加热实验,结果表明,在环境温度为-10℃的条件下,截止电压变化梯度为0.05V,充电电流为2C,放电电流为4C,能够实现21min内电池从-10℃加热到5℃。