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。