基于深度学习的激光无线充电保护系统

为了提高智能家居远程激光无线充电系统使用的安全性,采用了一种基于深度学习的激光无线充电保护系统。针对贴附于智能家居表面的光伏电池属于小目标,具有不易识别的难点,改进得到了YOLOv7-NH网络模型,设立保护监测区,并融入帧间差分法用于实时监控充电区域;通过创设原理分析-算法框架搭建-环境调试等环节,编写了对充电目标所在区域进行图像监控的保护算法,并搭建了测试系统。结果表明,当激光发射端与充电目标距离在10 m以内,基于该算法搭建的保护系统的响应启动时间均低于1 ms,即当移动异物以低于常规速率1.5 m/s进入大小为40 mm×40 mm的保护监测区时,该保护系统能够在其运动到激光束所在光路前停止激光发射。这一结果对室内激光远程无线充电保护技术的发展是有帮助的。

无线充电最新技术应用及行业规范发展

主要分析了无线充电技术的原理及最新商业化应用,包括电磁感应、电磁谐振、射频、激光、红外线等前沿应用的无线充电方式,并介绍了无线充电技术领域最新技术标准与规范,展望无线充电技术发展前景。

一维In_(0.3)Ga_(0.7)As太阳能电池的激光辐照模拟

采用有限元数值模拟方法,对一维In_(0.3)Ga_(0.7)As太阳能电池在1070nm连续激光辐照下的输出特性进行了研究。通过计算零偏压下太阳能电池内部的载流子复合速率分布,验证了模型的有效性。基于该模型研究了偏压对载流子复合速率分布的影响及太阳能电池结构对光电转换性能的影响。计算得到了在100mW/cm^2激光功率密度下太阳能电池的电流密度-电压曲线。研究结果表明,随着正向偏压的增大,空间电荷区的复合速率迅速增大,因此正向偏压是影响激光电转换效率的主要因素;电池的短路电流随着pn结深的增大呈指数衰减,而开路电压随着基区厚度的增大先增大后趋于饱和。这些研究为太阳能电池的设计提供了参考。