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双月刊,创刊于1980年
主管单位:中国科学技术协会
主办单位:中国图学学会
编辑出版:《图学学报》编辑部
主  编:汪国平
编辑部主任:侯晓红
ISSN 2095-302X
CN 10-1034/T
当期目录
2022年, 第43卷, 第4期 刊出日期:2022-08-31 上一期   
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封面
2022年第4期封面
2022, 43(4): 0. 
摘要 ( 71 )   PDF(1594KB) ( 88 )  
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目次
2022年第4期目次
2022, 43(4): 1-1. 
摘要 ( 39 )   PDF(219KB) ( 41 )  
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图像处理与计算机视觉
基于改进 YOLOv4 和图像处理的蔬菜田杂草检测
东辉, 陈鑫凯, 孙浩, 姚立纲
2022, 43(4): 559-569.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040559
摘要 ( 180 )   PDF(6215KB) ( 120 )  
以蔬菜苗田内幼苗期 7 种常见蔬菜和田间杂草为研究对象,针对田间杂草种类多和分布复杂导致检测方法效率低、精度差和鲁棒性不足等问题,逆向将杂草检测转换为作物检测,提出一种基于优化 YOLOv4和图像处理的蔬菜苗田杂草检测算法。在 YOLOv4 目标检测算法基础上,主干特征提取网络嵌入 SA 模块增强特征提取能力,引入 Transformer 模块构建特征图长距离全局语义信息,改进检测头和损失函数提高检测定位精度。改进模型单幅图像平均识别时间为 0.261 s,平均识别精确率为 97.49%。在相同训练样本以及系统环境设置条件下,将改进方法与主流目标检测算法 Faster RCNN,SSD 和 YOLOv4 算法对比,结果表明改进 YOLOv4模型在蔬菜苗期的多种蔬菜检测具有明显优势。采用改进 YOLOv4 目标检测算法检测作物,作物区域外的植被为杂草,超绿特征结合 OTSU 阈值分割算法获取杂草前景,最后标记杂草前景连通域输出杂草质心坐标和检测框位置,可以较好解决蔬菜苗田杂草检测问题。
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一种基于 CycleGAN 改进的低剂量 CT 图像增强网络
廖仕敏, 刘仰川, 朱叶晨, 王艳玲, 高欣
2022, 43(4): 570-578.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040570
摘要 ( 55 )   PDF(2313KB) ( 30 )  
低剂量 CT 是一种有效且相对安全的胸腹部疾病筛查手段,但图像中的伪影和噪声会严重影响医生的诊断。基于深度学习的图像增强方法中网络训练大多依赖于难以获取的配对数据,即同一患者相同部位像素级匹配的低剂量和常规剂量 CT 图像。针对非配对数据,提出了一种基于循环一致性生成对抗网络(CycleGAN)改进的低剂量 CT 图像增强网络,在生成器前添加浅层特征预提取模块,增强对 CT 图像特征的提取能力;并利用深度可分离卷积替换生成器中的部分普通卷积,减少网络参数和显存占用。该网络使用 3 275 张低剂量 CT 图像和 2 790 张非配对常规剂量 CT 图像进行训练,另外 1 716 张低剂量 CT 图像进行测试。结果表明,该网络生成的CT 图像的平均感知图像质量评价指标(PIQE)为 45.53,比 CycleGAN 的结果降低了 8.3%,更远低于三维块匹配滤波(BM3D) 31.9%、无监督图像转换网络(UNIT) 20.9%,且在结构细节保持、噪声和伪影抑制方面均获得了更好的主观视觉效果,是一种具有潜在临床应用前景的低剂量 CT 图像增强方法。
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基于多尺度特征实现超参进化的野生菌分类研究与应用
张盾, 黄志开, 王欢, 吴义鹏, 王颖, 邹家豪
2022, 43(4): 580-589.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040580
摘要 ( 34 )   PDF(5924KB) ( 26 )  
在我国,因误食不可食用野生菌而导致中毒的事件频发,尤其是云南等西南地区,由于野生菌种类的类间特征差异较小,且实际场景下的图像背景复杂,仅靠肉眼分辨困难。目前虽然有多种方法可对野生菌进行分类,且最为可靠的方法为分子鉴定法,但该方法耗时长、门槛高,不适合进行实时分类检测。针对这一问题,提出了一种基于深度学习的方法,即使用注意力机制(CBAM),配合多尺度特征融合,增加 Anchor层,利用超参数进化思想对其模型训练时的超参数进行调整,从而提升识别精度。与常见的目标检测网络 SSD,Faster_Rcnn 和 Yolo 系列等进行对比,该模型能更准确地对野生菌进行分类检测;经过模型改进后,相较于原Yolov5,Map 提升 3.7%,达到 93.2%,准确率提升 1.3%,召回率提升 1.0%,且模型检测速度提升 2.3%;相较于 SSD,Map 提升 14.3%。最终将模型简化,部署到安卓设备上,增加其实用性,解决当前因野生菌难以辨别而误食不可食用野生菌导致中毒的问题。
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基于动态加权类别平衡损失的多类别口罩佩戴检测
陈昭俊, 储珺, 曾伦杰
2022, 43(4): 590-598.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040590
摘要 ( 29 )   PDF(1907KB) ( 24 )  
公共场合佩戴口罩已经成为重要的防疫措施。现有口罩检测方法通常只检测是否佩戴口罩,忽略检测未规范佩戴口罩这一极易发生交叉感染的场景,目前的口罩数据集缺少未规范佩戴口罩数据。针对以上问题,在现有口罩数据集的基础上,通过线下采集和从互联网收集更多未规范佩戴口罩图像,并根据佩戴口罩的人脸图像特点,改进 Mosaic 数据增强算法扩充数据,改进后 Mosaic 数据增强算法能够将基准网络 YOLOv4的平均精度均值(mAP)提升 2.08%;针对扩增后数据集出现的类别不平衡问题,提出动态加权平衡损失函数,在重加权二分类交叉熵损失(weight binary cross entropy loss)基础上,以有效样本数量的倒数作为辅助类别权重,并对训练的每一个批次进行动态调整,解决直接使用重加权方法稳定性弱、检测精度震荡和效果不理想的问题。实验表明,改进后模型 mAP 达到 91.25%,未规范佩戴口罩平均精度(AP)达到 91.69%,与单阶段方法 RetinaNet,Centernet,Effcientdet 和两阶段方法 YOLOv3-MobileNetV2,YOLOv4-MobileNetV2 相比,改进后算法具有更高的检测精度和速度。
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基于 FPFH 特征提取的散乱点云精简算法
李海鹏, 徐丹, 付宇婷, 柳雁安, 张婷婷
2022, 43(4): 599-607.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040599
摘要 ( 27 )   PDF(4249KB) ( 18 )  
针对原始点云模型中存在大量冗余数据问题,提出一种基于快速点特征直方图(FPFH)特征提取的点云精简算法,有效兼顾了特征信息保留和整体完整性。算法首先查找并保留原始模型的边缘点;然后计算非边缘点的 FPFH 值,由此得到点云的特征值,并进行排序且划分出特征区域和非特征区域,保留特征区域内的点;最后将非特征区域划分为 k 个子区间,对每个子区间用改进的最远点采样算法进行采样。将该算法与最远点采样算法、非均匀网格法、k-means 算法和自适应曲率熵算法进行对比实验,并用标准化信息熵评价方法对精简后的点云进行评价,实验表明其优于其他精简算法。此外,可视化结果也表明,该算法能够在保证精简模型完整性的同时,较好地保留住点云大部分特征信息。
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基于计算机视觉的建筑施工期临时结构损伤识别方法
梁振宇, 华嘉皓, 陈浩龙, 邓逸川
2022, 43(4): 608-615.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040608
摘要 ( 26 )   PDF(2999KB) ( 19 )  
建筑施工临时结构是施工现场的事故主要风险源。以往的基于振动的临时结构监测方法依赖于在预先分析确定的监测关键部位放置的加速度传感器。但由于临时结构存在构件搭设不规范、施工现场不确定性等因素,通过有限元分析等手段得到的监测关键部位可能与实际情况相差较大,存在不确定性。为此提出一种基于欧拉运动放大算法的临时结构损伤识别方法,充分利用计算机视觉技术的全域覆盖及监测高效的优点。采用数码摄像机采集临时结构的数字图像序列,经过基于相位的欧拉运动放大算法处理,获取运动放大后的数字图像序列;运用 Canny 边缘识别算法获取边缘图像序列并消除运动放大造成的噪声,通过基于形心的运动跟踪算法获取临时结构的位移时程数据,并利用快速傅里叶变换进行频谱分析;与预先建立的损伤动力指纹库进行对比判断临时结构的损伤状态。以存在 10 种损伤状态的门式脚手架为测试对象,证明该方法的可行性与适用性。与加速度传感器测量进行对比,该方法平均误差为 0.95%,满足临时结构损伤状态识别的精度要求。
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基于环查询和通道注意力的点云分类与分割
刘玉珍, 李楠, 陶志勇
2022, 43(4): 616-623.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040616
摘要 ( 12 )   PDF(1057KB) ( 14 )  
点云数据的特征处理是机器人、自动驾驶等领域中三维物体识别技术的关键组成部分,针对点云局部特征信息重复提取、点云物体整体几何结构缺乏识别等问题,提出一种基于环查询和通道注意力的点云分类与分割网络。首先将单层环查询和特征通道注意力机制进行结合,减少局部信息冗余并加强局部特征;然后计算法线变化识别出物体边缘、拐角区域的高响应点,并将其法线特征加入全局特征表示中,加强物体整体几何结构的识别。在 ModelNet40 和 ShapeNet Part 数据集上与多种点云网络进行比较,实验结果表明,该网络不仅有较高的点云分类与分割精度,同时在训练时间和内存占用等方面也优于其他方法,此外对于不同输入点云数量具有较强鲁棒性。因此该网络是一种有效、可行的点云分类与分割网络。
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基于随机传播图卷积模型的零样本图像分类
芦楠楠, 刘一雄, 邱铭恺
2022, 43(4): 624-631.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040624
摘要 ( 13 )   PDF(1744KB) ( 12 )  
零样本图像分类旨在识别训练时从未出现过的全新类别(未见类别),为此需要利用辅助信息建模未见类和可见类之间的关系。利用图卷积网络(GCN)进行零样本分类的模型可以借助知识图显式地表达类别之间的关系,但 GCN 易受过平滑影响,导致模型性能下降。针对此问题提出了基于随机传播图卷积模型的零样本图像分类方法。该方法使用随机传播机制处理原始特征以达到特征扰动和数据扩增的目的;利用数据中类别层级生成的知识图建模类别之间的语义关系。其中,图中节点代表类别,节点间的边代表类别之间的关系。再构建 GCN对处理后的特征进行训练,从节点中输出包含未见类别的分类器参数,进而实现零样本图像分类。实验结果表明,该方法可以有效地改善零样本图像分类中的时间消耗、分类精度和泛化性能。
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基于结构光相机的钢筋骨架整体点云获取算法
刘世龙, 马智亮
2022, 43(4): 633-640.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040633
摘要 ( 4 )   PDF(1663KB) ( 6 )  
为了获取钢筋骨架质量自动检查所需的高精度钢筋骨架整体点云,建立了基于结构光相机的钢筋骨架整体点云获取算法。首先,对结构光相机采集得到的多幅钢筋骨架图像进行三维重建,得到结构光相机的无量纲位姿。其次,根据无量纲位姿获取有量纲位姿。然后,计算这些有量纲位姿间精确的转换矩阵。接着,基于这些有量纲位姿及其两两之间的精确转换矩阵,使用图优化对这些有量纲位姿进行优化,以得到高精度的有量纲位姿。最后,基于高精度的有量纲位姿对齐结构光相机采集的所有点云,获取钢筋骨架整体点云。实验结果表明,该算法获取实际预制钢筋混凝土构件钢筋骨架整体点云的耗时约 10 min,且点云的误差约为 5 mm。钢筋骨架整体点云获取算法可以快速获取钢筋骨架整体点云,而且所得点云的精度较高,可以满足钢筋骨架质量自动检查的要求。
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基于域自适应的云南重彩画无监督情感识别
彭国琴, 张浩, 徐丹
2022, 43(4): 641-650.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040641
摘要 ( 13 )   PDF(10685KB) ( 66 )  
计算机视觉中,深度学习之所以取得如此巨大的突破,均得益于可获得的大规模标记数据集,而在图像情感分析中,由于情感语义的模糊性,导致图像情感标注困难,公开可获得图像情感数据集较少,其规模也小,制约了基于深度学习的图像情感分析性能。情感语义具有其特有的有序性和极性分组特征,而已有的图像情感分析方法中很少关注到情感语义的这些本质特征。基于域自适方法,考虑情感语义的本质特征,提出一种基于推土机距离的情感语义对齐方式,将带标记的情感数据集的训练模型更好地迁移到无标记的情感数据集上,实现无监督的图像情感分析,解决情感数据集标注困难的问题。该方法应用于创建的云南重彩画数据集,实验结果表明,其能有效地对齐源域和目标域数据,实现无监督的情感数据集自动标注,有利于扩充图像情感数据集规模。
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基于时空融合的多帧压缩视频增强方法
马彦博, 李琳, 陈缘, 赵洋, 胡锐
2022, 43(4): 651-658.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040651
摘要 ( 6 )   PDF(3765KB) ( 5 )  
为了减少视频的存储和传输开销,通常对视频进行有损压缩处理以减小体积,往往会在视频中引入各类不自然效应,造成主观质量的严重下降。基于单帧的压缩图像复原方法仅利用当前帧有限的空间信息,效果有限。而现有的多帧方法则大多采用帧间对齐或时序结构来利用相邻帧信息以加强重建,但在对齐性能上仍有较大的提升空间。针对上述问题,提出一种基于多帧时空融合的压缩视频复原方法,通过设计的深度特征提取块和自适应对齐网络实现更优的对齐融合,充分地利用多帧时空信息以重建高质量视频。该方法在公开测试集上(HEVC HM16.5 低延时 P 配置)优于所有对比方法,并在客观指标上(峰值信噪比 PSNR)相比于目前最先进的方法 STDF 取得了平均 0.13 dB 的提升。同时,在主观比较上,该方法也取得了领先的效果,重建出更干净的画面,实现了良好的压缩不自然效应去除效果。
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结合纹理复杂度与 BEMD 的灰度水印图像算法
赵慧超, 胡坤, 王小超
2022, 43(4): 659-666.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040659
摘要 ( 16 )   PDF(5489KB) ( 5 )  
本文提出并实现了一种结合纹理复杂度和二维经验模态分解(BEMD)的灰度水印图像算法。该算法首先对 Arnold 变换的水印图像进行 BEMD 分解,得到不同尺度的内蕴模态函数及余量信息。其次,对宿主图像分块进行纹理复杂度的计算,选择纹理复杂度高的区域作为嵌入位置;为了使水印图像的内蕴模态函数能与宿主图像更好地融合,对宿主图像进行了与水印图像相同筛分条件的 BEMD 分解。最后,将水印信息重复地嵌入到宿主图像预先选好的位置中,再对嵌入水印信息后的内蕴模态函数及余量重建得到嵌入水印后的图像。水印提取则为水印嵌入的逆过程。通过对不同纹理程度的宿主图像进行实验,得到嵌入水印后图像的峰值信噪比均在 40 dB 以上,面对 8 种常见攻击时提取水印的 NC 值均在 0.95 以上。与现有算法进行对比,该算法在大比例剪切、噪声攻击、图像滤波和 JPEG 压缩攻击上表现出色,且结果整体优于对比算法。
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计算机图形学与虚拟现实
基于VD-MobileNet 网络的 WebAR生活垃圾分类信息可视化方法
刘南杉, 裴云强, 蒋皓, 韩永国, 吴亚东, 王赋攀, 易思恒
2022, 43(4): 667-676.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040667
摘要 ( 13 )   PDF(2845KB) ( 9 )  
随着我国垃圾分类制度的加速推行,基于虚拟/增强现实技术的垃圾分类应用大量涌现。受识别设备平台及居民应用习惯等方面的影响,针对目前该类应用在便捷性、实用性上存在较大不足,提出了一种基于轻量化神经网络并融合移动增强现实及可视化技术的垃圾分类应用方案。首先,提出了基于深度学习的垃圾分类可变扩张卷积 VD-MobileNet 模型方法能够解决移动设备中存在的计算能力有限、网络庞大等问题,通过在 MobileNet 模型中引入空洞卷积增加感受野、扩大垃圾的特征信息以提升分类精度,引入 LeakyReLU 激活函数优化网络的表达能力;其次,将该模型与 WebAR 技术结合,设计了一款面向移动设备的轻量级垃圾分类信息可视化系统,该系统具备跨平台特性,实现了对分类信息的多元化可视呈现,提供了灵活的交互方式。实验及评估表明,该 VD-MobileNet 模型在垃圾分类数据集中分类效果良好,能够在参数量不变的前提下有效减少计算量,此外结合该模型所设计的 WebAR 应用系统可为用户的垃圾处理事务提供合理有效地协助。
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结合残差时空注意力机制的海面温度预测算法
贺琪, 李汶龙, 宋巍, 杜艳玲, 黄冬梅, 耿立佳
2022, 43(4): 677-684.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040677
摘要 ( 13 )   PDF(833KB) ( 9 )  
海面温度(SST)与全球气候变化、海洋灾害、海洋生态系统密切相关,因此准确地预测 SST 是一个重要课题。现有区域型 SST 预测方法将 SST 时间序列处理为二维矩阵序列并作为模型输入,每个矩阵对应着特定时刻的区域 SST,通过提取时空特征来实现其预测,但未充分考虑不同时空特征在时间维度和空间维度上对 SST 影响的不均衡性,限制了预测精度地提高。为了解决该问题,提出了一种结合时间注意力机制和空间注意力机制的区域 SST 预测方法(CRA-ConvLSTM),使得模型动态关注不同时刻的时间特征和区域内不同点的空间特征,赋予不同的影响权重,进而提高 SST 预测精度。具体来说,首先将输入的区域 SST 时间序列通过卷积神经网络(CNN)编码为多层特征向量,提取局部特征;然后构建了残差时间注意力模块,自适应地学习不同时刻的注意力权重,提取时间维度上的关键特征,并设计了残差空间注意力模块,提取区域内不同点在空间维度上的关键特征,此外,将注意力机制结合残差结构避免了网络中信息量过少导致的性能下降问题;最后通过卷积长短时记忆神经网络(ConvLSTM)将特征向量映射为 SST 预测结果。实验结果显示,该模型的均方根误差(RMSE)和预测精度(PACC)分别达到了 0.19 和 99.43%,均优于其他方法,有效提高了 SST 的预测精度。
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基于词表示模型的领域文献数据可视分析方法
张清慧, 陈谊, 武彩霞
2022, 43(4): 685-694.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040685
摘要 ( 7 )   PDF(4313KB) ( 9 )  
随着科学技术的发展,科研文献数量越来越大,如何从海量文献信息中找出特定领域的研究主题、有影响力的学者和高水平论文是一个巨大的挑战。为此提出一种基于词表示模型的领域文献数据可视分析方法,首先利用词嵌入模型 word2vec 向量化推荐领域相关的关键词,根据这些词向量之间的近似度筛选出领域相关的论文;然后应用 BERTopic 模型从领域论文摘要中提取主题;基于 PageRank 算法计算论文影响力,应用综合考虑作者署名顺序、发表论文数量和论文影响力的作者影响力评价方法 Author-Rank 计算作者的影响力;最后使用多视图协同和交互的可视化方法帮助研究人员从领域的主题词频、主题演变、文献影响力和引用关系、作者影响力等多个角度对特定领域进行快速理解和分析。将该方法应用于食品安全领域的文献数据分析,应用结果和用户测试说明了其有效性。
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面向太极拳学习的人体姿态估计及相似度计算
蔡兴泉, 霍宇晴, 李发建, 孙海燕
2022, 43(4): 695-706.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040695
摘要 ( 15 )   PDF(11185KB) ( 14 )  
针对当前线上太极拳学习自然交互性差、缺乏学习反馈等问题,提出一种面向太极拳学习的人体姿态估计及相似度计算方法。首先,输入太极拳视频,利用帧间差分法提取关键帧图像;然后,利用堆叠沙漏网络模型对关键帧图像进行二维关节点检测;接着,使用长短期记忆(LSTM)网络结合 Sequence-to-Sequence网络模型对检测到的二维关节点序列进行二维到三维的映射,预测三维关节点的位置坐标;最后对估计的人体姿态进行二维和三维余弦相似度计算。利用该方法设计并开发了一款相关设备简便、用户体验感强的太极拳学习与反馈应用系统,并在实际中应用。该系统可以检测太极拳学员的整体动作及各肢体段动作是否标准,并给出反馈,学员可以根据反馈结果练习和改善不标准动作,达到提升学习效果的目的。
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基于虚拟光源的实时半透明材质渲染
陈主昕, 杨沁七, 陈瑞, 张严辞, 刘艳丽, 吴志红
2022, 43(4): 707-714.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040707
摘要 ( 16 )   PDF(2451KB) ( 9 )  
半透明材质渲染是实时渲染领域的重要研究部分。针对透射渲染依赖于准确的透射厚度计算,往往受限于场景模型和光照的复杂度问题,提出一种基于虚拟光源来计算半透明材质渲染中的透射厚度的方法。即在场景中增加一个虚拟光源,并在虚拟光源处使用排序算法来计算场景的深度信息。在计算从真实光源到着色点处的透射厚度时,提出在两者世界空间连线的直线段上进行采样,统计在物体内部的采样点占总采样点数目的比例,乘以直线段的长度得到估计结果。并且,当场景中存在多个真实光源时,基于采样的方法能够
复用虚拟光源中存储的场景深度信息。该算法能够有效地提升透射厚度计算的准确率,也能减轻场景中光源数量增多带来的显存开销问题。实验证明该方法能在效率、效果和显存开销之间取得较好的平衡。
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数字化设计与制造
百叶轮抛磨叶片微结构区域识别及路径拼接方法研究
刘佳, 张晶晶, 杨胜强, 乔志杰
2022, 43(4): 715-720.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040715
摘要 ( 12 )   PDF(1740KB) ( 9 )  
叶片型面具有曲率突变特性,需进行分区域加工,其微结构区域的精确识别和抛磨路径拼接是提高叶片表面质量一致性的关键。针对此类问题,提出一种依据截面线切向量夹角变化识别前、后缘微结构区域,根据截面线法向量配准识别叶根过渡圆弧微结构区域的方法,即根据百叶轮最大加工带宽度和抛磨点匹配法分别实现前、后缘和叶根过渡圆弧微结构区域与叶盆、叶背抛磨路径的拼接。仿真及实验结果表明,该方法相较传统圆弧识别方法,能更有效保留微结构区域轮廓信息,相比未考虑路径拼接的抛磨方式,抛磨后叶片型面轮廓精度提高 49.52%,表面粗糙度提高 57.31%,加工质量一致性提高 7.15%和 11.55%,证实了微结构区域的识别及路径拼接可有效提高叶片加工质量的一致性。

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建筑与城市信息模型
基于计算机视觉与 BIM 的裂缝可视化管理方法
熊琛, 陈立斌, 李林泽, 许镇, 赵杨平
2022, 43(4): 721-728.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040721
摘要 ( 42 )   PDF(1249KB) ( 42 )  
对结构表面裂缝进行持续检监测与管理对保障结构安全具有重要意义。为实现结构裂缝自动识别与管理,提出了一种基于计算机视觉与建筑信息模型(BIM)的裂缝识别、矢量化处理与可视化管理方法。首先基于深度学习的图像识别方法,从相机拍摄的结构表面图像中提取出裂缝形态的栅格图像;其次,提出了一种裂缝形态栅格图像的自动矢量化方法,获取裂缝形态关键点坐标;最终,使用 Dynamo 程序实现裂缝 BIM模型的自动建模与可视化。该方法可以获取裂缝的拓扑形态信息,并显著降低裂缝信息的存储数据量与可视化难度。通过开展 BIM 构件的碰撞分析,还可准确识别裂缝属于结构中的哪个构件,将裂缝所属的构件编号信息与裂缝宽度信息作为裂缝图元参数写入 BIM 模型,实现裂缝矢量化与裂缝 BIM 模型自动化建模与管理,为大范围、大批量的裂缝自动化检监测与管理提供参考。
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基于自适应尺度边缘特征的建筑施工图重叠字符识别方法研究
王正, 邓雪原
2022, 43(4): 729-735.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040729
摘要 ( 17 )   PDF(943KB) ( 18 )  
目前非重叠字符的识别技术已趋于完善,但难以识别建筑工程图纸标注等场景中的重叠字符,阻碍了基于二维扫描图纸的自动建模技术的突破。针对传统字符识别方法无法识别重叠字符的现状,提出了一套基于自适应尺度边缘特征的建筑施工图重叠字符识别新方法。基于像素空间分布特征初步确定重叠字符区域,定义并提取字符的自适应尺度边缘特征;借助双变量匹配概率函数筛选“位置+内容”的结果组合,并以全局最优原则代替绝对阈值作为识别标准,最终输出正确的识别结果。不同于先修复后识别的常规思路,该方法将特征匹配与干扰过滤相结合、字符定位与字符识别相关联,能解决百度等成熟商用 OCR 无法解决的重叠字符识别问题,且经数据实验证实具备较高的识别准确率。
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工业设计
基于多模态感官体验的儿童音画交互设计研究
李晓英, 余亚平
2022, 43(4): 736-743.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040736
摘要 ( 29 )   PDF(3023KB) ( 22 )  
为解决儿童图画教育的单一灌输形式和传统图画绘制方式引起的儿童思维受限、互动不足等问题,构建基于多模态感官体验的儿童音画交互系统。该系统基于儿童感官行为能力特征,融合视听感官属性并根据交互设计中人与物的关系匹配儿童音画交互的设计需求,构建儿童音画交互行为;应用可视化技术方法,建立声音与图画的映射和儿童音画交互平台。通过创新绘画体验,使儿童音画创作方式更加丰富、多元,扩展儿童认知能力边界。运用模糊德尔菲法收集和筛选影响儿童绘画的指标因素并确定发声绘画体验指标模型,模糊层次分析法计算各项指标要素权重,采用访谈形式结合模糊综合评价进行儿童用户相关实验,验证平台的可行性。以儿童发声作为图画创作的介质,改变传统图画手、脑、眼并用的绘制方式,从而优化儿童的绘画互动体验与提高图画创作兴趣。
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基于眼动技术的 TMA 界面评估及优化
段艳花, 刘子建, 宁铎
2022, 43(4): 745-752.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022040745
摘要 ( 24 )   PDF(2640KB) ( 12 )  
利用眼动追踪技术对胶原纤维热形变分析仪 TMA 用户界面进行可用性评估,提出一种优化设计方案。以现有的胶原纤维热形变分析仪 TMA 界面为原型,通过专家指导,选定 4 个设计要素,重新设计了 2 款风格不同的用户界面,进行眼动实验,采集眼动数据,利用 SPSS 进行数据分析,结合问卷调查,对用户界面的背景颜色和布局类型进行可用性评估。胶原纤维热形变分析仪的用户界面背景颜色和布局类型均会影响受试的用户体验,T 型布局在各方面均优于上下框架型布局。该方案提出了实验仪器用户界面的设计原则,优化了设计师依靠经验主观设计原版界面的不足,可为实验类仪器界面设计提供参考思路,进一步提升设计方案的科学性、合理性。
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本期样刊
2022年第4期样刊
2022, 43(4): 753-753. 
摘要 ( 15 )   PDF(73970KB) ( 25 )  
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