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常州通宝光电股份有限公司 《汽车电器》2020,(6)
正汽车LED及模组概况早在2016年工信部就发布了QC/T1038-2016《汽车用发光二极管(LED)及模组》标准,打开了汽车LED照明的快速增长大门,2018年迎来了爆发增长之势,到2020年预计LED尾灯的渗透率达50%,大灯的渗透率达30%。从最初的汽车室内照明如仪表灯、背光照明、阅读灯等最基本的照明应用,逐渐发展到外部日间行车灯、转向灯、高位制动灯及组合尾灯照明如 相似文献
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针对船用开关电源低电压、大电流输出、高效率、电气隔离等需求,采用半桥LLC谐振变换电路方案作为最后级输出进行研究。分析电路中所用MOS管的工作原理和开断过程,简单介绍半桥LLC谐振变换器的工作原理,并给出该变换器的典型驱动方案;发现串扰现象后,给出3种带负压驱动的驱动方案,并分析3种驱动方案的特点,研制出样机并进行试验验证。为开关电源中MOS管的驱动设计提供参考。 相似文献
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本文将知识图谱引入汽车故障诊断领域,以某公司的售后业务数据为来源,根据文本特点,设计了一种知识图谱构建流程:在传统构建流程的基础上,加入文本预分类和实体重组流程。基于DPCNN模型的文本预分类用于处理目标字段存在信息冗余的问题;基于BERT-BiLSTM-MUL-CRF模型的实体抽取与基于语法规则的实体重组的组合形式可以有效解决文本中的嵌套实体问题和非连续实体问题;采用结合术语相似度和结构相似度的方法完成知识融合;最后,选用Neo4j图数据库进行存储,完成汽车故障知识图谱的构建。 相似文献
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为提高未来自动驾驶车辆对弱势道路使用群体的感知和决策融合的可靠性,本文提出一种基于目标检测算法(YOLOv5)、多目标跟踪算法(Deep-Sort)和社交长短时记忆神经网络(social-long short-term memory,Social-LSTM)的行人未来运动轨迹预测方法。结合YOLOv5检测和Deep-Sort跟踪算法,有效解决行人检测跟踪过程中目标丢失问题。提取特定行人目标历史轨迹作为预测框架的输入边界条件,并采用Social-LSTM预测行人未来运动轨迹。并对未来运动轨迹进行透视变换和直接线性变换,转换为世界坐标系中的位置信息,预测车辆与行人的可能未来碰撞位置。结果显示目标检测精度达到93.889%,平均精度均值达96.753%,基于高精度的检测模型最终轨迹预测算法结果显示,预测损失随着训练步长的增加呈递减趋势,最终损失值均小于1%,其中平均位移误差降低了18.30%,最终位移误差降低了51.90%,本研究可为智能车辆避撞策略开发提供理论依据和参考。 相似文献