高低维双局部特征融合的点云分类分割网络

点云的分类和分割是三维点云网络的基础步骤,是三维重建、目标识别和自动驾驶等研究的关键环节。针对现有三维点云网络进行分类和分割时无法充分利用点云局部信息而导致精度不高的问题,提出了一种高低维双局部特征融合的点云分类分割网络。本文网络利用图卷积提取点云基于位置信息的低维局部特征,并通过注意力机制提取点云基于语义信息的高维局部特征,同时使用多层感知机提取点云的全局特征,通过多个特征融合的方式来提高点云分类和分割的精度。实验结果表明:本文网络在点云分类任务中,总体精度达到934,平均精度达到903;在点云分割任务中,平均交并比达到862;相较于现有的主流网络具有较好的分类和分割精度。同时对于稀疏点云输入的问题,本文网络具有较强的鲁棒性。     

生物质碳量子点对水中金属离子的检测

采用水热合成法成功制备出具有荧光性的稻壳基碳量子点以及衍生的氨基改性的碳量子点(BMA-CQDs、ACA-CQDs),将其作为荧光传感器检测水中不同离子含量。结果表明,DMA-CQDs碳量子点可以成功检测Cd²⁺、Cr⁶⁺、Cu²⁺和Pb²⁺,相关系数均接近0.98。利用碳量子点的选择性荧光淬灭原理,提供了一种有效检测水体中Cd²⁺和Cr²⁺的简单、迅捷、高效率的方法。