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公开(公告)号：CN111303951A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010133580.7
申请日：2020-02-28
Applicant: 厦门大学 , 嘉庚创新实验室 , 北京紫光英力化工技术有限公司
Abstract: 本发明涉及含混合草酸酯的清洁柴油新体系，所述混合草酸酯为草酸甲乙混合酯mMEO、草酸甲丁混合酯mMBO或草酸甲乙丙丁混合酯mMAO，利用混和草酸酯开发了符合柴油性能要求的二元含氧清洁柴油，同时开辟了草酸甲乙混合酯mMEO-正丁醇-柴油、mMEO-脂肪酸甘单酯-柴油为代表的三元清洁柴油体系，为不同标号及不同需求的清洁柴油研发开辟了新途径。这一清洁柴油新体系不但具有性价比高，可大规模低成本生产，减排效果显著的优势，而且还有沸点和闪点高、比重大，可降低柴油凝点，使用更安全清洁。本成果可以促进石油基、非石油基及生物柴油的清洁高效利用及协调发展。
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公开(公告)号：CN106022381B
公开(公告)日：2020-05-22
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方法，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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公开(公告)号：CN109053820B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201811039303.9
申请日：2018-09-06
Applicant: 厦门大学
IPC: C07F19/00 , C01B25/45 , B01J27/188 , B01J31/22
Abstract: 一种光诱导自组装制备多金属氧簇的方法，涉及多金属氧簇。将金属盐溶液与前驱体混合，并调整混合物的pH值；将混合物在一定的光照强度和一定的光照时间下从混合物中得多金属氧簇。在光照下驱体进行解离反应，并在线地以解离反应的产物与外加金属离子进行自组装，制备出一系列的POM，包括一些传统方法无法制备的POM和一些文献已经报导的用传统方法制备的POM。以一定光照强度和光照时间下前驱体进行自身解离反应，并适时将金属离子与前驱体的解离产物进行自组装，得到各种类型的杂多酸，其中包括一些现有方法无法合成的杂多酸。
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公开(公告)号：CN110524326A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910696734.0
申请日：2019-07-30
Applicant: 陕西汉江机床有限公司 , 厦门大学
Abstract: 可转位刀片磨削定位误差补偿方法，属于刀具磨削领域。首先建立工件坐标系、塔架坐标系和机床坐标系，将后角为β的标准正方形刀片装夹在两顶尖之间，采用接触式测量获取正方形刀片直线刃在机床坐标系中，C轴分别转向-β、β时，X方向的坐标值，根据测量值计算固定顶尖端面回转中心与塔架旋转中心X、Y方向上的偏差值；根据偏差值计算工件坐标系到塔架坐标系及机床坐标系的转换关系；最后计算后角刀片和倒棱刀片的定位误差补偿公式；将误差补偿到刀片磨削理论计算公式中。本发明采用误差自动补偿，大大降低机床装配精度的要求，在保证刀片加工精度的前提下，提高更换刀片的效率，极大地节约工时，节省成本，同时降低工人的工作强度。
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公开(公告)号：CN108020826B
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201711012232.9
申请日：2017-10-26
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种多线激光雷达与多路相机混合标定方法，包括以下步骤：S1、多路相机的原始图像数据、多线激光雷达点云数据以及静态激光雷达点云数据的采集；S2、各相机内参模型的求解；S3、对各相机采集的图像进行去畸变,得到矫正后的图像；S4、将静态激光雷达点云数据配准到多线激光雷达点云坐标系中；S5、在S4配准好的点云数据中获取各相机在多线激光雷达点云坐标系中的位置(Xs,Ys,Zs)；S6、在各相机矫正后的图像中选取至少4个靶标的像素坐标(u,v)和相对应的以多线激光雷达为坐标原点的点云中靶标的三维坐标(Xp,Yp,Zp)；S7、根据各相机的内参模型、相机位置(Xs,Ys,Zs)及相机所对应的靶标的像素坐标(u,v)和三维坐标(Xp,Yp,Zp)，建立共线方程，求出各相机的姿态角元素和9个方向余弦，完成标定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110379007A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910674347.7
申请日：2019-07-25
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车载移动激光扫描点云的三维公路曲线重建方法，其包括以下步骤：S1、将车载移动激光扫描原始点云分成若干段子点云；S2、对每段子点云进行路面提取得到路面点集；S3、对路面点集进行道路标志提取得到道路标志点集；S4、对道路标志点集进行聚类得到若干个道路标志子点集；S5、对每个道路标志子点集进行外壳提取得到外壳点集；S6、分别将标准所规定的基本三维公路曲线模型和外壳点集进行模型拟合得到候选曲线；S7、对候选曲线进行对比得到最佳曲线。本发明能够在数据中含有大量离群点的情况下自动鲁棒地识别公路曲线的类型并准确地估计出符合公路几何设计标准的三维道路曲线的参数，可以用于公路建造质量评估等诸多领域中。
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公开(公告)号：CN110379006A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910673664.7
申请日：2019-07-24
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动激光雷达扫描点云的三维斑马线重建方法，包括以下步骤：S1、输入原始点云，原始点云通过移动激光雷达对斑马线进行扫描获得；S2、生成拟合模型，拟合模型由一参数组确定，参数组包含位置信息、长度信息及角度信息；S3、计算原始点云与步骤S2生成的拟合模型之间的相似值；S4、利用布谷鸟搜索算法调整拟合模型参数；S5、重复步骤S2、S3、S4，直到找到最优拟合模型。本发明通过建立拟合模型并结合布谷鸟搜索算法来获得最优拟合模型，从而实现三维斑马线的重建，能够获取斑马线的长度、宽度以及坡度信息，进而能够为高清地图制作和自动驾驶系统提供有价值的斑马线几何信息。
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公开(公告)号：CN108341428B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201810123265.9
申请日：2018-02-07
Applicant: 厦门大学
IPC: C01G23/053 , C01G53/04 , B01J21/06 , B01J23/755
Abstract: 一种多孔径分布的金属氧化物复合材料的制备方法，涉及金属氧化物复合材料。金属盐或有机金属化合物与正硅酸乙酯在有机溶剂中并在表面活性剂、催化剂作用下反应；加入二氧化碳促进反应；对反应产物进行干燥和焙烧，得到金属氧化物复合材料。制备的多孔径分布的金属氧化物复合材料至少包括1～5nm的孔径分布和5～200nm的孔径分布。通过表面活性剂参与的反应控制反应达到材料的高比表面积，通过二氧化碳促进反应来达到控制反应的孔径，最后通过干燥固定孔从而实现制备得到一种多孔径分布结构的具有高比表面积和高孔径/孔容的氧化物复合材料。该复合材料进一步处理，得到的催化剂表现出很好的催化性能。
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公开(公告)号：CN109583626A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811275175.8
申请日：2018-10-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种路网拓扑重建方法、介质及系统，包括：获取原始路网数据，生成训练数据集；构建生成器，其中，生成器根据原始路网数据生成第一数据信息；根据道路基准图像、第一路网源图像和第一数据信息进行训练以构建第一判别器；根据道路基准图像、第一初始路网地图和第一数据信息进行训练以构建第二判别器；构建路网拓扑重建生成对抗网络；获取第二路网源图像，生成第二初始路网地图，以及将第二路网源图像和第二初始路网地图输入网络，以进行路网拓扑重建；从而实现对乡村地区的路网拓扑进行重建，且结果的准确度更高，同时，通过路网匹配算法进行原始路网数据的匹配，使得训练数据更易获取，提高路网拓扑重建生成对抗网络的构建效率。
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公开(公告)号：CN109558801A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811281849.5
申请日：2018-10-31
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种道路网络提取方法、介质、计算机设备及系统，包括：获取原始图像；对原始图像进行处理以提取多个候选样本，并选取局部斑块；计算每个局部斑块的置信评分，并计算所有局部斑块的置信评分均值，以及将均值作为对应的候选样本的置信度，并将置信度小于预设置信阈值的候选样本选取为训练样本以生成训练样本集；分别构造生成器、第一判别器、第二判别器和VGG网络以进行道路网络提取模型的训练，以生成道路网络提取模型；将待测试的道路源图像输入道路网络提取模型，以生成路网地图；从而使得使用者可以通过简单地交互获取大量的训练样本，节约人力和物力资源；同时，可以获取异常的道路区域，增强道路网络的最终提取效果。
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