一种用于电池容量的检测方法

本发明公开了一种用于电池容量的检测方法，获取电池不同环境条件下的数据，并从数据中提取电压、电流、温度的历史变化和负载条件的特征，最后将采集的特征整合为数据集，将神经网络模型部署在嵌入式系统中，对电池电量状态进行检测，并在电池电量状态检测的过程中实时评估神经网络模型性能，并根据评估的性能对模型进行自适应调整；将实时监控和预测结果显示在车辆的显示屏上，使得用户能够了解车辆的电池状态和容量。使用结构化剪枝技术、量化感知训练和自适应学习率算法，显著优化了神经网络模型的计算资源使用，解决了现有技术中高精度模型在资源受限的嵌入式系统和移动设备中面临的计算资源和功耗限制问题。