《基于機器學習的物體自動理解技術》用豐富的圖示和實驗，將物體的自動理解技術和機器學習的理論相結合，以實現物體的自動理解技術為主線，以機器學習的理論作為主要方法，結合實例逐步深入地介紹了機器學習相關理論。主要內容包括特征提取、三維網格分割、三維場景重建、三維模型功能性分析等，涵蓋了目前常用的主流的各種學習方法。
《基于機器學習的物體自動理解技術》結構緊湊，內容逐步深入，同時包含大量實驗進行講解說明。適合相關領域的本科生、研究生以及工程技術人員閱讀。
混凝土由于其低廉的價格和良好的性能被廣泛應用于土木工程領域，并在可預見的未來仍將作為一種主要的建筑材料。然而，隨著基礎設施建設逐漸從大規模興建向養護維修階段發展，許多既有混凝土結構在使用過程中陸續出現了耐久性不足的問題，不僅縮短了結構的使用壽命，而且造成了極大的經濟損失。從全壽命成本（life cycle cost，LCC）的角度出發，在綜合考慮了建設、運營、維修乃至拆除回收等成本后，混凝土低造價的優勢可能不復存在。鑒于此，混凝土結構的耐久性成為當前混凝土領域的研究熱點之一。
與力學性能類似，混凝土的耐久性能也可通過試驗來進行研究，但存在兩個明顯的不足：①試驗費用昂貴，混凝土耐久性退化過程受外界環境條件影響很大。為了模擬真實環境，混凝土耐久性試驗往往需要人工環境模擬設備的支持，這極大地增加了試驗成本；②試驗周期漫長，混凝土耐久性退化是一個十分緩慢的過程，自然暴露狀態下的耐久性試驗需持續數月甚至數年之久。盡管目前已經出現了很多加速試驗方法，但這些加速試驗中的耐久性退化機理與自然暴露條件下有明顯不同，因此試驗結果僅能作為橫向比較的依據，并不能直接代表混凝土在真實環境下的耐久性退化過程。
混凝土耐久性的數值模擬是建立在數學物理分析和數值計算方法基礎上的一種新興的技術。其基本思想是，通過數學物理方法，對混凝土耐久性的退化機理進行分析，得出退化過程的控制方程，然后選擇合適的數值計算方法對這些方程進行求解，以獲得所期望的關鍵性結果，如氯離子濃度分布、混凝土碳化深度等參數。目前，圍繞該項技術的研究已經達到了一定的高度，但尚存在兩個方面的不足：①多數研究集中在宏觀尺度上，不能很好地考慮骨料等材料自身的特點對混凝土耐久性退化的影響；②尚沒有專門針對混凝土耐久性數值模擬的商業化軟件，而學術文獻中一般不涉及數值模擬的具體實現代碼，所以該課題的研究有較高的起點和門檻。
本書作為一本專門論述細觀尺度上的混凝土耐久性數值模擬的技術類書籍，集中體現了作者近些年來在該領域所開展的研究工作以及取得的研究成果。與現有大多數同類書籍相比，本書在編寫過程中著重突出以下特點：①完整性，從模型到理論，再到應用，使讀者能夠清晰地認識到細觀尺度上模擬混凝土耐久性退化的一般流程和關鍵性問題；②實用性，本書對一些關鍵、難以理解的問題進行了額外的解釋，以幫助讀者更好地了解公式、定律、算法的來龍去脈。此外，還給出了大量的程序代碼，供讀者參考。
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前言
第一部分 緒論
第1章 什么是物體自動理解技術
1．1 物體自動理解技術概念
1．2 研究意義
第二部分 特征提取
第2章 三維模型概述
2．1 三維模型的起源與發展
2．2 三維模型的獲取與存儲
2．3 國內外三維模型特征提取的研究現狀
第3章 基于二維圖像的特征提取
3．1 深度學習的出現和發展
3．2 深度學習原理概述
3．3 基本的前饋神經網絡模型
3．4 深度學習模型訓練中的優化方法和常用技巧
3．5 內嵌推理的深度網絡框架
3．6 特征學習層
3．7 結構學習層
3．8 特征融合層
3．9 實驗分析
第4章 基于深度學習的三維模型特征提取
4．1 三維模型的底層特征提取
4．2 模型的中層特征提取
4．3 三維模型的高層特征提取
4．4 實驗驗證與分析
第5章 基于深度置信網絡的三維模型特性提取
5．1 相關算法理論
5．2 算法框架
5．3 數據預處理和視角圖像的生成
5．4 特征提取
5．5 實驗驗證與結果分析
5．6 小結
第三部分 三維網格分割與模型檢索
第6章 視覺分割技術概述
6．1 分割背景和意義
6．2 圖形分割的國內外研究現狀
第7章 二維圖像分割算法研究
7．1 顏色空間及分析
7．2 紋理特征及分析
7．3 常用彩色圖像分割方法
7．4 小結
第8章 三維網格分割研究
8．1 網格分割概述
8．2 基于有監督學習的三維模型分割
8．3 基于譜嵌入的三維模型共分割
8．4 基于用戶交互的快捷分割
8．5 基于凸度估計和快速行進方法的三維模型自動分割算法
第9章 多標準三維物體分割評價
9．1 相似性漢明距離
9．2 熵增
9．3 自適應熵增
9．4 評價實驗
9．5 其他評價方法
第10章 非剛性單位模型檢索應用
10．1 三維形狀分類方法簡介
10．2 形狀檢索定義
10．3 三維形狀檢索研究現狀
10．4 常用檢索評價方法
10．5 非剛性三維模型檢索
第四部分 三維場景重建
第11章 基于三維場景分割的三維重建
11．1 圖像預處理
11．2 基于邊緣檢測的RGBD圖像過分割
11．3 地面和墻的測定及對分割結果的處理
11．4 基于隨機回歸森林的場景區域識別
11．5 目標提取
11．6 場景更新
11．7 實驗結果
11．8 小結
第五部分 三維模型功能性分析
第12章 功能性分析相關理論
12．1 功能性分析的引入
12．2 基于舒適性的人體骨架模型姿態設計
12．3 研究現狀
第13章 基于人體骨架的三維模型功能性分析
13．1 三維模型功能性檢測及應用
13．2 基于舒適性的人體模型生成
13．3 功能性分析實驗驗證
13．4 相關討論
參考文獻
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