摘要：在分析混凝土结构所受主要环境作用的基础上,借鉴国外环境作用在空间尺度上的划分方法,针对中国的气候环境,建立了混凝土结构的空间多尺度环境作用模型框架,包括全局环境、地区环境、工程环境、构件表面环境和构件内部环境五个尺度,并得到了空间多尺度环境作用数学模型.以环境作用中的大气温度为例,在考虑各尺度上不同环境条件影响的基础上,由全局环境尺度上的环境作用值开始,通过地区环境、工程环境以及构件表面环境尺度上的逐步调整,最终计算得到混凝土内部的环境作用值,为混凝土结构的耐久性评估和设计提供依据.

摘要：传统HOG特征是一种有效的图像边缘信息描述符,但它忽略了局部特征之间的空间排列信息,针对此缺点,提出空间多尺度HOG模型。逐层将图像细化分成一系列不同尺度的子区域;采用改进HOG算子分别计算各个子区域的梯度方向直方图,按层按顺序将其连接,得到整幅图像的"空间多尺度"HOG特征。在JAFFE数据库上的实验结果表明,该算法在识别效果和运行时间方面优于HOG、LBP、Gabor等传统特征描述子,通过多尺度梯度方向准确描述了面部肌肉褶皱变化所蕴含的表情信息,是一种更有效的表情特征描述子。

摘要：传统的高光谱分类通常聚焦于光谱特征、空间特征提取和分类器设计。随着深度神经网络的广泛应用,浅层特征与深层特征联合应用使对高光谱图像进行更精细的分类成为可能。文章提出了一种联合空间多尺度与频域特征(SMFDF)的高光谱图像分类方法。该方法引入空间多尺度特征模块(SMFM)和频域-通道注意力模块(FDCAM),旨在解决传统方法中特征提取不充分和频域信息缺失等问题。SMFM利用多层池化操作在不同尺度上深度挖掘空间特征,而FDCAM将通道注意力和频域特征提取相结合,通过注意力机制引导频域信息选择来提高特征的表达能力。实验结果表明,所提方法能够在高光谱图像分类任务中显著提高分类精度。