一种多孔聚离子液体吸附剂及其应用

    公开(公告)号:CN108273477A

    公开(公告)日:2018-07-13

    申请号:CN201810124103.7

    申请日:2018-02-07

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种多孔聚离子液体吸附剂及其应用,涉及功能性聚离子液体。所述多孔聚离子液体吸附剂为刚性骨架聚离子液体吸附剂,所述聚离子液体由通式单体VIm-6进行自由基聚合反应所获得的PVIm-6。所述PVIm-6是通过超临界二氧化碳处理后得到的多孔聚离子液体,所述多孔聚离子液体具有孔结构,BET比表面积~800m2/g、孔容~2.0cm3/g、孔径分布为2~100nm。所述多孔聚离子液体吸附剂在制备气体吸附剂、重金属离子吸附剂和染料吸附剂中应用。所述气体吸附剂尤其是二氧化碳气体吸附剂,多孔聚离子液体PVIm-6在气体吸附中的应用,尤其用于吸附二氧化碳气体。

    一种室内环境二维与三维联合模型的构建方法和系统

    公开(公告)号:CN105354875B

    公开(公告)日:2018-01-23

    申请号:CN201510622546.5

    申请日:2015-09-25

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开了一种室内环境二维与三维联合模型的构建方法和系统,包括:获得所述水平方向设置的二维激光扫描仪输出的二维激光扫描数据,构建二维栅格地图;采用扩展卡尔曼滤波方法,根据惯性传感单元输出的数据与二维栅格地图实现平台六自由度姿态估计;获得两个其底部沿竖直方向安装的二维激光扫描仪输出的二维激光扫描数据,构建室内环境的三维点云数据;将平台六自由度位姿估计的结果作为初始旋转平移矩阵,将所述三维点云数据配准为三维地图;采用二维栅格地图构建中的闭合环路检测原理,进行二维栅格地图的闭环检测,并通过平台位姿调整,获得全局优化的二维栅格地图和三维地图,实现了高效准确的构建二维和三维地图的效果。

    一类氨基葫芦脲及其制备方法

    公开(公告)号:CN107383031A

    公开(公告)日:2017-11-24

    申请号:CN201710658660.2

    申请日:2017-08-04

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一类氨基葫芦脲及其制备方法,涉及氨基葫芦脲。所述一类氨基葫芦脲的化学式为CB[n]NH2[≤2n],n≥6,其由葫芦脲CB[n]改性得到。通过葫芦脲和酰氯在有机溶剂中反应,得咪唑盐;将得到的咪唑盐溶解在氨的有机溶液中反应,得胍类葫芦脲;将得到的胍类葫芦脲与还原剂反应,得到氨基葫芦脲,即为对葫芦脲羰基门户引入氨基进行改性得到的新物质。将亲水的氨基基团引入葫芦脲的羰基门户,得到一类新的葫芦脲衍生物,为葫芦脲家族在各种领域上进一步的应用提供可能。

    一种基于地面激光点云的太阳能潜力评估方法

    公开(公告)号:CN106780586A

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201611000480.7

    申请日:2016-11-14

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于地面激光点云的太阳能潜力评估方法,其包括以下步骤:S1、对原始点云进行抽稀;S2、对抽稀后的点云P进行感兴趣区域地面点集R的提取,S3、设置光源偏差控制角;S4、采用最远点贪心策略来快速计算基点的位置和个数;S5、计算基点太阳位置;S6、采用广义隐藏点移除算法即GHPR算法,进行三维点云场景的遮挡分析,从而进行日照模拟计算;S7、对遮挡分析结果进行二值化阴影绘制;S8、对点云场景进行太阳辐射计算。本发明的评估方法能够提供快速、高效的太阳能资源自动化评估,可以为用户提供调查区域任意时间段的三维太阳能资源分布图。

    基于深度学习的激光扫描三维点云树木自动分类方法

    公开(公告)号:CN106408011A

    公开(公告)日:2017-02-15

    申请号:CN201610813682.7

    申请日:2016-09-09

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的激光扫描三维点云树木自动分类方法,可以自动对已提取的单株树木进行分类,分类的单株树木包含树干和树冠结构。本发明采用旋转侧面投影的方法,在树木数据少情况下依然可以有效进行模型训练,由于采用了归一化的预处理方法,克服了点云数据密度远近(距离扫描仪)分布不均的缺点,使得结果受采集设备影响小,更具稳定性。此外,由于采用深度学习进行模型训练,提高了对多种树木的自动分类的准确性。本发明采用特征向量为单元进行计算,计算速度快,更适用于大规模点云场景,具有实际意义和应用价值。

    一种三维点云直线特征提取方法

    公开(公告)号:CN103942824B

    公开(公告)日:2017-01-11

    申请号:CN201410205200.0

    申请日:2014-05-15

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开了一种三维点云直线特征提取方法,一种三维点云直线特征提取方法,包括以下步骤:S1、将原始点云沿不同方向投影到二维空间,生成多张2D图像并保留深度信息,采用非真实感渲染技术将深度信息转化为图像灰度值,使2D图像具有清晰的边缘;S2、在2D图像中提取2D直线支持区;S3、将2D直线支持区反投影到三维空间,得到3D直线支持区。本发明通过投影和反投影的操作,3D直线支持区提取的问题转化为2D直线支持区提取的问题,降低了数据处理的复杂度,能够快速准确的从大规模点云数据中提取出直线特征。

    基于车载激光扫描点云的路灯杆自动提取技术

    公开(公告)号:CN106022381A

    公开(公告)日:2016-10-12

    申请号:CN201610354980.4

    申请日:2016-05-25

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开了基于车载激光扫描点云的路灯杆自动提取技术,包括以下步骤:进行过滤地面点以及把非地面点分割成超体素集的预处理;对场景中所有可能是路灯的杆状物体进行定位;进行位置导向分割得到杆状物体;通过提取的杆特征和全局特征用来描述分割得到的杆状物体;用人工标注好的训练样本对随机森林和分类器支持向量机进行训练,使用训练好的随机森林和分类器支持向量机对步骤S3分割出来的杆状物体进行分类识别出路灯杆。本发明算法在路灯残缺或者被遮挡等复杂的环境下也有良好的鲁棒性,并且算法的时间复杂度很低,可以快速地应用到大规模场景的点云。

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