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点云语义分割作为三维场景理解和分析的基础,已成为测绘地理信息、导航定位、计算机视觉、模式识别等领域的研究重点,在自动驾驶、高精地图、虚拟现实、增强现实等领域有着广泛的应用前景。根据输入到神经网络的数据格式不同,目前基于深度学习的点云语义分割方法可以分为三类:基于多视图、基于体素和基于点的方法。本文从基于点的方法角度出发,针对无序点云数据的有效特征提取问题进行研究并提出解决方法。所提出的方法在多个点
图像复原的目标是从退化的图像中恢复潜在的清晰图像。当前的深度学习技术已经在图像复原任务中取得了引人注目的成就。然而,由于现存的大多数基于深度卷积神经网络的图像复原方法严重依赖于成对的训练数据,加之真实世界中的退化图像与模拟退化图像具有本质上的差异,导致它们在真实场景中的泛化性能受到一定程度的限制,不足以解决生活中的实际问题。为了进一步提升基于深度学习的图像复原方法在真实退化图像上的泛化性能,本文主
偏振光在日常生活中有广泛应用,偏振测量在生物检测、医学医疗、环境监测和工业制造等领域也有着重要意义。目前市面上已有不少基于光偏振测量原理制成的商用仪器,且在各大领域均有重要应用。现有的偏振测量仪器,大多是采用旋转起偏器或检偏器的方式,主要对样品发光强度偏振度的测量,对光谱中不同谱段呈现的不同偏振度涉及较少。同时,可用于制作有机太阳能电池和OLED显示屏的共轭聚合物材料广受关注,为了研究聚合物形貌和
太阳能光催化水分解制氢已被认为是解决全球能源环境问题的一种很有前途的方法。然而,太阳能制氢效率并不令人满意,部分原因是因为水氧化反应的缓慢动力学限制了H2的析出。为了加快光催化水还原产H2速率,水氧化半反应常被牺牲剂(如三乙醇胺、甲醇、乳酸等)氧化所取代,但这种方法无疑增加了H2的生产成本。因此,在经济效益的驱动下,光催化水分解制氢技术正在向与其他的氧化半反应相互耦合的方向发展,将光催化制氢和塑料
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近年来,在众多科研工作者的共同努力下微量物质的检测技术得到了快速发展。其中,基于表面等离激元(Surface Plasmon Polaritons,SPP)共振的传感检测技术由于具有灵敏度高、免标记、能实时监测、成本低廉以及易于集成实现小型化等优点,已广泛应用于化学/生物小分子检测、成分快速识别等领域。然而,随着物质检测需求的不断提高,如何进一步提高表面等离激元共振传感检测技术的传感性能已成为目前
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近年来,窄线宽光纤激光器因其良好的时间相干性、高光束质量、结构紧凑和噪声低等特点备受关注。然而随着激光功率的不断提升,光纤中的非线性折射效应(例如自相位调制效应,SPM,Self-Phase Modulation)已成为阻碍窄线宽激光器向更窄线宽发展的主要因素。因此如何抑制窄线宽光纤激光器中SPM效应已成为高功率光纤激光器领域亟需解决的重要难题。为解决这一难题,本文提出了一种利用相移长周期光纤光栅
应急救援装备在长时热辐射环境中实现设计功能是救援行动的基本保障,长时热辐射环境可能导致消防头盔、灭火防护服性能下降,严重威胁救援人员的生命健康,因此需要系统探究消防头盔、灭火防护服在热辐射环境下的性能变化。本文利用多种测试手段,对不同热辐射通量作用下消防头盔及灭火防护服的性能变化、内外温升变化进行研究,以不同热辐射通量作用下的性能变化作为评估矩阵,通过建立事故树,获得消防头盔及灭火防护服的故障分析
水下目标识别技术是开展水下作业的重要保障,在军用和民用领域都发挥着重要作用。根据信息获取方式的不同,水下目标识别技术分为水声探测技术和光视觉探测技术。相较于水声探测,光视觉探测具有探测目标直观、分辨率高、实时性能优良等诸多优点,具有广泛的应用前景。然而,水体及水中杂质对光信号有着强吸收和强散射作用,严重破坏了水下光视觉探测的清晰度,限制了水下目标识别距离。因此如何有效降低水体及水中杂质对光信号强吸