图学学报

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2022年第5期封面

2022, 43(5): 0.

摘要 ( 144 )

PDF(1591KB) ( 160 )

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2022年第5期目次

2022, 43(5): 1.

摘要 ( 123 )

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表意性方法在三维流线可视化中的应用综述

邵绪强 , 程雅 , 金佚钟

2022, 43(5): 753-764. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050753

摘要 ( 176 )

PDF(7441KB) ( 229 )

流线可视化是流场可视化的重要方法，其能直观地表达流场的结构和流动趋势。但在三维流场使用流线可视化时，不恰当地绘制方法、选择方法、呈现方式会导致可视化结果表达能力差，用户很难从中高效获取流动信息。重点对解决该类问题的表意性可视化方法进行了调研，为了全面反映表意性方法在三维流线可视化中的研究进展，对近十几年国内外具有代表性的论文进行了系统地阐述。首先介绍了表意性可视化方法的相关概念，然后将视觉感知增强类、可见性管理类和焦点+上下文等表意性方法在三维流线可视化中的应用进行分类阐述，并讨论了各种方法的优缺点。最后总结分析了表意性方法在三维流线可视化中面临的问题和挑战，并对未来的研究方向进行了展望。

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功能-行为-结构(FBS)模型方法研究综述

白仲航 , 张资恒 , 李晨辉 , 张新新 , 丁潇颖

2022, 43(5): 765-775. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050765

摘要 ( 2425 )

PDF(615KB) ( 730 )

功能-行为-结构(FBS)模型通过引入行为变量(Behavior)，丰富了传统功能-结构(FS)模型，目前已被广泛应用于设计领域。对 FBS 模型的发展和应用进行综述。首先，从 FBS 模型的定义、相关变量概念的提出和发展、及优化和完善等方面对 FBS 模型进行介绍；其次，通过对国内外相关文献的分析，对 FBS 模型的研究及应用进行分类，总结现有主要研究集中于：FBS 模型自身的发展、基于 FBS 模型的方法集成和映射机制的应用等方面；最后，提出 FBS 模型目前仍存在的问题，并给出研究建议，为 FBS 模型的研究和应用提供参考。

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基于 YOLOv5s 融合 SENet 的车辆目标检测技术研究

赵璐璐 , 王学营 , 张翼 , 张美月

2022, 43(5): 776-782. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050776

摘要 ( 413 )

PDF(1506KB) ( 301 )

针对交通监控视频的车辆目标检测技术在早晚高峰等交通拥堵时段，车辆遮挡严重且误、漏检率较高的问题，提出一种基于 YOLOv5s 网络的改进车辆目标检测模型。将注意力机制 SE 模块分别引入 YOLOv5s 的 Backbone 主干网络、Neck 网络层和 Head 输出端，增强车辆重要特征并抑制一般特征以强化检测网络对车辆目标的辨识能力，并在公共数据集 UA-DETRAC 和自建数据集上训练、测试。将查准率、查全率、均值平均精度作为评价指标，结果显示 3 项指标相比于原始网络均有明显提升，适合作为注意力机制的引入位置。针对 YOLOv5s 网络中正、负样本与难易样本不平衡的问题，网络结合焦点损失函数 Focal loss，引入 2 个超参数控制不平衡样本的权重。结合注意力机制 SE 模块和焦点损失函数 Focal loss 的改进检测网络整体性能提升，均值平均精度提升了 2.2 个百分点，有效改善了车流量大时的误检、漏检指标。

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基于 YOLOX 的小目标烟火检测技术研究与实现

赵辉 , 赵尧 , 金林林 , 董兰芳 , 肖潇

2022, 43(5): 783-790. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050783

摘要 ( 465 )

PDF(3117KB) ( 218 )

火灾是日常生活中最常见的社会灾害之一，会对人类的财产、生命安全造成巨大威胁，如何准确而快速地发现小面积的烟火点并实时发出预警，对维护正常的社会生产具有重要意义。传统的烟火检测算法通过识别图像的各种低维视觉特征如颜色、纹理等，进而判断烟火的位置，方法的实时性和精度较差。近些年深度学习在目标检测领域的成就显著，各种基于深度神经网络的烟火检测方法层出不穷，但大部分深度学习模型在小目标上的检测效果远不及大目标，而烟火检测任务需要在烟火面积很小时就做出及时地识别和预警，才能避免火势扩大造成更大的经济损失。对此，基于 YOLOX 模型对激活函数和损失函数做出改进并结合数据增强算法和交叉验证训练方法，实现了更好的小目标检测算法，在烟火检测数据集上获得了 78.36%的 mAP 值, 相比原始模型提升了 4.2%，并获得了更好的小目标检测效果。

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基于优化 YOLOv5s 的跌倒人物目标检测方法

武历展, 王夏黎, 张倩, 王炜昊, 李超

2022, 43(5): 791-802. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050791

摘要 ( 507 )

PDF(12297KB) ( 322 )

针对目标检测模型在人物跌倒时易漏检、鲁棒性和泛化能力差等问题，提出一种基于改进 YOLOv5s 的跌倒人物目标检测方法 YOLOv5s-FPD。首先，对 Le2i 跌倒数据集使用多种方式扩充后用于模型训练，增强模型鲁棒性和泛化能力；其次，使用 MobileNetV3 作为主干网络来进行特征提取，协调并平衡模型的轻量化和准确性关系；然后，利用 BiFPN 改善模型多尺度特征融合能力，提高了融合速度和效率，并使用 CBAM 轻量级注意力机制实现注意力对通道和空间的双重关注，增强了注意力机制对模型准确性地提升效果；最后，引入 Focal Loss 损失评价从而更注重挖掘困难样本特征，改善正负样本失衡的问题。实验结果表明，在 Le2i 跌倒数据集上 YOLOv5s-FPD 模型比原 YOLOv5s 模型，在精确度、F1 分数、检测速度分别提高了 2.91%， 0.03 和 8.7 FPS，验证了该方法的有效性。

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改进 YOLOX 的药品泡罩铝箔表面缺陷检测方法

胡海涛 , 杜昊晨 , 王素琴 , 石敏 , 朱登明 ,

2022, 43(5): 803-814. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050803

摘要 ( 224 )

PDF(10051KB) ( 129 )

药品泡罩包装中铝箔表面包含各种字体和图案信息，而且铝箔表面凹凸不平，拍摄中会出现明暗分布不均的情况，可导致缺陷特征和铝箔表面特征相似度较高。针对 YOLOX 模型无法更加准确区分缺陷特征和铝箔表面特征的问题，提出一种改进 YOLOX 模型的表面缺陷检测方法。首先，为了使输入到 Prediction 网络的信息更具全局性，需要对 Neck 网络中特征图的全局特征进行分析，于是将 Neck 网络的 CSP 模块替换成 transformer encoder 模块。同时 YOLOX 模型具有较深的深度，为了有效地提高分类精度，使用 Mish 激活函数替换 Swish 激活函数。然后针对缺陷特征和铝箔表面特征相似导致缺陷区域和背景区域分类困难的问题，在损失函数中引入 focal loss。实验结果表明，改进的模型对铝箔表面缺陷检测的 mAP 为 90.17%，比原始的 YOLOX 模型提高了 4.95%，并且改进的模型能够降低和铝箔表面特征相似度较高的缺陷误检和漏检的概率。

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特征自适应过滤的视网膜病变分级算法

梁礼明, 雷坤, 詹涛, 周珑颂

2022, 43(5): 815-824. DOI: ：10.11996/JG.j.2095-302X.2022050815

摘要 ( 50 )

PDF(3932KB) ( 44 )

针对视网膜病变图像特征识别困难以及病变分级效率不高等问题，提出一种特征自适应过滤的视网膜病变分级算法。首先，算法利用 ResNet-50 网络构建的多尺度过滤分支(MFB)对视网膜病变图像进行逐级特征提取；其次，在不同尺度的过滤分支后级联自适应特征过滤块(AFFB)对视网膜病变图像进行特征增强与过滤；然后，使用特征互补融合模块(FCFM)对特征过滤后的多个局部增强特征进行信息互补，并通过聚合局部增强特征的互补信息丰富视网膜病变图像的局部细节；最后，采用细粒度分类损失与焦点损失对具有不同局部特征信息的分级模型进行训练，并在 IDRiD 数据集上进行实验。实验结果表明，所提分级算法的准确率为 80.58%、加权 Kappa 系数为 88.70%、特异性为 94.20%、敏感性为 94.10%，该算法能有效识别视网膜病变图像的细微病变区域并提高分级效率。

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基于小样本不均衡数据的供水管道泄漏智能检测算法

孙宗康 , 饶睦敏 , 曹裕灵 , 史艳丽

2022, 43(5): 825-831. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050825

摘要 ( 109 )

PDF(2705KB) ( 87 )

针对能源电厂供水管道泄漏视觉检测存在数据样本少、不均衡等问题，提出一种基于小样本不均衡数据的供水管道泄漏智能检测算法。首先，提出一种基于多掩码混合 Multi-mask mix 的数据增强方法，通过随机生成掩码层对原始图像进行区域提取与混合，在 Multi-mask mix 中引入支持向量机(SVM)获取管道正常和泄漏特征，为混合掩码块提供更准确的先验标签；其次，提出一种均衡化策略并应用于图像层面和掩码层面，以实现数据均衡化；最后，基于深度学习的 Resnet18 网络模型实现管道泄漏检测与识别。实验结果表明，该算法处理图像数据后可使 Resnet18 模型对管道泄漏识别准确率提升 1.1% ~ 4.4%，说明深度学习模型能有效提升管道泄漏检测的分类精度，优于现有其他算法。此外，该算法现已成功应用于能源电厂供水管道泄漏检测。

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基于全局时空编码网络的猴类动物行为识别

孙峥, 张素才, 马喜波,

2022, 43(5): 832-840. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050832

摘要 ( 149 )

PDF(2580KB) ( 106 )

猴类动物行为的准确量化是临床前药物安全评价的一个基本目标。视频中猴类动物行为分析的一个重要路径是使用目标的骨架序列信息，然而现有的大部分骨架行为识别方法通常在时间和空间维度分别提取骨架序列的特征，忽略了骨架拓扑结构在时空维度的整体性。针对该问题，提出了一种基于全局时空编码网络 (GSTEN)的骨架行为识别方法。该方法在时空图卷积网络(ST-GCN)的基础上，并行插入全局标志生成器(GTG) 和全局时空编码器(GSTE)来提取时间和空间维度的全局特征。为了验证提出的 GSTEN 性能，在自建的猴类动物行为识别数据集上开展实验。实验结果表明，该网络在基本不增加模型参数量的情况下，准确率指标达到 76.54%，相较于基准模型 ST-GCN 提升 6.79%。

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引入注意力机制的自监督光流计算

安峰 , 戴军 , 韩振 , 严仲兴

2022, 43(5): 841-848. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050841

摘要 ( 96 )

PDF(3760KB) ( 71 )

光流计算是诸多计算机视觉系统的关键模块，广泛应用于动作识别、机器人定位与导航等领域。但目前端到端的光流计算仍受限于数据源的缺少，尤其是真实场景下的光流数据难以获取。人工合成的光流数据占绝大多数，且合成数据不能完全反应真实场景(如树叶晃动、行人倒影等)，难以避免过拟合等情况。无监督或自监督方法可以利用海量的视频数据进行训练，摆脱了对数据集的依赖，是解决数据集缺少的有效途径。基于此搭建了一个自监督学习光流计算网络，其中的“Teacher”模块和“Student”模块集成了最新光流计算网络：稀疏相关体网络(SCV)，减少了计算冗余量；同时引入注意力模型作为网络的一个节点，以提高图像特征在通道和空间上的维度属性。将 SCV 与注意力机制集成在自监督学习光流计算网络之中，在 KITTI 2015 数据集上的测试结果达到或超过了常见的有监督训练网络。

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基于 SHOT 特征描述子的自动提取球形标靶方法研究

王浩, 郑德华, 刘存泰, 程宇翔, 胡创

2022, 43(5): 849-857. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050849

摘要 ( 91 )

PDF(1990KB) ( 67 )

针对复杂场景下的三维激光点云球形标靶精确自动化提取问题，提出了一种基于 SHOT 特征的自动精确提取球形标靶的方法。该方法设计了粗提取和精提取处理过程，粗提取过程首先采用 SHOT 特征描述子提取场景内全部的球形标靶点云；其次，利用欧氏聚类分割球形标靶点云，并采用最小二乘方法计算球形标靶的粗略参数。精提取过程依据迭代最小二乘方法和法向滤波剔除非球面点，得到球形标靶点云和精确的球形标靶参数。设计了含有 4 个球形标靶的实验场景，使用德国 Z+F Image 5016 扫描仪进行场景数据采集，自动提取得到实验场景中的球形标靶点云和球形标靶参数。结果表明，在 10 m 范围内，该方法自动提取的球形标靶半径中误差为 0.25~0.33 mm，较人工提取球形标靶点云的半径中误差减小 0.02~0.06 mm，较基于微分方法减少 0.01~0.09 mm；该方法能够得到较高的球形标靶定位精度和稳健地去除场景点云中的噪声，可在 30 s 内完成百万级点云球形标靶的自动提取任务。

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基于视频的人体行走参数测量方法及应用

姚鹏 , 周晓晶 , 金思甫 , 汤张枫

2022, 43(5): 858-864. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050858

摘要 ( 64 )

PDF(10385KB) ( 54 )

针对现有的人体行走参数测量方法复杂度高、效率低等问题，提出了一种基于视频的人体行走参数测量方法。利用监督学习的方法对视频中的运动目标进行姿态估计，逐帧识别骨骼关节点。然后根据头部和脚部特征点，结合场景标定获取的像素距离与实际距离的转换关系，实现行走身高测量；根据关节特征点，利用余弦公式计算关节活动度；根据脚部特征点，提出了一种结合前后极点帧差和像素差判断行走步长和步速的方法。最后提出了一种基于 Unity3D 的虚拟人随动控制方法，能够在虚拟场景中进行运动仿真，便于实时监控和分析视频中的人体异常行为并做出预警。实验表明该方法具有操作简单、准确度高和实时性强等优点。

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东巴象形文字文档图像的文本行自动分割算法研究

康厚良 , 杨玉婷

2022, 43(5): 865-874. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050865

摘要 ( 69 )

PDF(2126KB) ( 94 )

以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习技术在图像分类和识别领域表现出了非常优异的性能。但东巴象形文字未有标准、公开的数据集，无法借鉴或使用已有的深度学习算法。为了快速建立权威、有效的东巴文字库，分析已出版东巴文档的版面结构，从文档中提取文本行、东巴字成为了当前的首要任务。因此，结合东巴象形文字文档图像的结构特点，给出了东巴文档图像的文本行自动分割算法。首先利用基于密度和距离的 k均值聚类算法确定了文本行的分类数量和分类标准；然后，通过文字块的二次处理矫正了分割中的错误结果，提高了算法的准确率。在充分利用东巴字文档结构特征的同时，保留了机器学习模型客观、无主观经验影响的优势。通过实验表明，该算法可用于东巴文档图像、脱机手写汉字、东巴经的文本行分割，以及文本行中东巴字和汉字的分割，具有实现简单、准确性高、适应性强的特点，从而为东巴文字库的建立奠定基础。

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基于多尺度特征递归卷积的稠密点云重建网络

王江安, 庞大为, 黄乐, 秦林珍

2022, 43(5): 875-883. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050875

摘要 ( 86 )

PDF(35240KB) ( 83 )

针对在三维重建任务中，由于弱纹理区域的光度一致性测量误差较大，使得传统的多视图立体算法难以处理的问题，提出了一种多尺度特征聚合的递归卷积网络(MARDC-MVSNet)，用于弱纹理区域的稠密点云重建。为了使输入图像分辨率更高，该方法使用一个轻量级的多尺度聚合模块自适应地提取图像特征，以解决弱纹理甚至无纹理区域的问题。在代价体正则化方面，采用具有递归结构的分层处理网络代替传统的三维卷积神经网络(CNN)，极大程度地降低了显存占用，同时实现高分辨率重建。在网络的末端添加一个深度残差网络模块，以原始图像为指导对正则化网络生成的初始深度图进行优化，使深度图表述更准确。实验结果表明，在 DTU 数据集上取得了优异的结果，该网络在拥有较高深度图估计精度的同时还节约了硬件资源，且能扩展到航拍影像的实际工程之中。

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一种新的基于特殊离群样本优化的三维点云特征选择算法

黄祥, 王红星, 顾徐, 孟悦, 王浩羽

2022, 43(5): 884-891. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050884

摘要 ( 49 )

PDF(4286KB) ( 55 )

随着元宇宙、数字孪生、虚拟现实与增强现实等前沿技术的快速发展，三维点云在电力、建筑、先进制造等行业中得到广泛应用，随之而来的，如何降低三维点云数据冗余度、有效进行点云特征选择，已在充分利用海量点云数据中扮演着关键角色。考虑到现有大多数三维点云特征选择算法忽略了特定样本在特征评估中的表现，提出一种新的有监督特征选择算法，即基于特殊离群样本优化的特征选择算法(FSSO)。具体地，为获得精准的特殊离群样本(SOs)，FSSO 优化均值中心并动态地界定类簇主体；计算 SOs 的类内相对偏离程度，通过减小类内相对偏离对特征进行打分，实现特征选择过程。在 3 个公共的三维点云模型分类数据集上(ModelNet40， IntrA，ShapeNetCore)的实验，以及 4 个高维人工特征数据集的验证实验结果表明，相较于其他特征选择算法， FSSO 可选择出具有更强分类能力的特征子集，并提升分类准确率。

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一种基于改进 PointNet++网络的三维手姿估计方法

童立靖, 李嘉伟

2022, 43(5): 892-900. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050892

摘要 ( 131 )

PDF(1367KB) ( 93 )

针对 PointNet++网络处理点云局部特征时因分组范围区过大导致计算量较大的问题，提出一种改进的 PointNet++网络的三维手姿估计方法。首先对手势点云进行基于 Delaunay 三角剖分算法与 K 中位数聚类算法相结合的三角剖分，得到手势点云的三角网格模型，并计算三角网格模型的边长均值；然后以三角网格模型边长均值为半径，对最远点采样(FPS)的采样点进行球查询搜索，再根据搜索到的采样点个数极值对采样点云进行 K 近邻分组，并最终输入 PointNet 网络，完成三维手姿的位置估计。改进后的 PointNet++网络可以根据不同的点云密度自动调整网络分组区域的局部提取点个数。实验结果表明，在不影响三维手姿估计精度的情况下，该方法提高了 PointNet++网络的模型训练速度，并在三维手姿估计中可有效减少特征提取的计算量，使计算机能够更快地捕捉手姿状态。

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一种基于全景视频的 6 自由度野外虚拟环境快速构建方法

陈天翔, 陈斌

2022, 43(5): 901-908. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050901

摘要 ( 57 )

PDF(3563KB) ( 65 )

野外环境的虚拟化是一个具有重要意义的研究领域，关于如何更高效、更便捷地构建野外虚拟环境，以及如何在构建的虚拟环境中获得更高的交互自由度与更好的沉浸式体验，是值得思考的重要问题。因此，提出了一种基于全景视频的 6 自由度野外虚拟环境快速构建方法，通过对从中提取的全景影像进行深度估计、摄影建模等处理，得到划分为不同远近层次的重建场景；并根据用户的漫游位置实现了近远景的实时动态匹配融合，最终获得了支持一定范围内 6 自由度漫游的沉浸式野外虚拟环境；通过图像质量的客观指标进行了量化分析验证，并实现了从构建到使用完整流程的野外虚拟环境原型系统作为应用。结果表明，该方法有着高效地使用方式与优良的应用效果，在虚拟化野外地质实习教学等方面有着良好的前景。

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预测网络辅助下徽派村落街坊布局生成方法

朱蕾, 蒋福临, 李琳

2022, 43(5): 909-917. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050909

摘要 ( 61 )

PDF(1504KB) ( 68 )

传统村落的布局优化是室外场景辅助设计建模的重要环节，由此提出了一种预测网络辅助下徽派村落街坊布局生成方法。首先根据 CAD 测绘图提出徽派村落街坊的结构化数据构建方法；其次对局部布局中房屋的各类别、位置和朝向分别设计预测网络；最后使用预测结果在已有的房屋数据集合中先根据面积和形状分类进行房屋类别预测，再在相应类别中搜索最优生成结果，并满足区域内和房屋不重叠约束条件。通过一系列的定量和定性实验结果表明，该方法能生成符合徽派村落街坊布局特征和规律的房屋布局，从而为设计者提供一个徽派聚落场景的创作手段。

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基于 BIM 和本体的建筑不规则类型审查

潘泽宇 , 杨海涛 , 王佳亮

2022, 43(5): 918-926. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050918

摘要 ( 164 )

PDF(612KB) ( 149 )

建筑不规则类型审查是建筑抗震审查的重要组成部分，对建筑抗震安全有重要意义。为提高审查效率和准确性，提出一套基于建筑信息模型(BIM)和本体的建筑不规则类型审查方法。首先解析梳理建筑不规则类型审查规范条文，然后将规范条文转译成计算机可识别的语义审查规则，并根据审查逻辑构建建筑不规则类型审查本体；其次从待审查建筑的 BIM 文件中抽取审查信息，如楼层开洞面积，基于模板匹配算法从结构计算书自动抽取审查所需计算结果参数，如扭转位移比；接着基于建筑不规则类型审查本体组织审查信息，利用审查规则推理获得审查结果，进而生成审查报告。最后以某建筑为例验证了该方法的可行性和较强地扩展能力，为进一步实现建筑抗震审查的自动化奠定了技术基础。

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基于形态仿生的海上溢油回收装置设计与评估

张有为, 孙虎

2022, 43(5): 927-935. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050927

摘要 ( 83 )

PDF(5901KB) ( 91 )

为解决海上溢油回收装置功能与形态单一的问题，提出一种自下而上的设计程序构建仿生设计方法。由综摄法求取生物特征意象集合以确定仿生目标集；结合哈里斯图表对目标集进行筛选以确定仿生原型；利用生物简化优化法分析仿生原型的结构特征关系，将结构特征与形态分析求得的设计要素进行耦合得到初步仿生造型设计方案；运用模糊数学中模糊集的概念对设计方案进行优先级排序；对择优方案进行模态分析，验证方案是否符合结构动力学要求，从而建立具有系统指导意义的仿生设计方法。利用方法指导设计，得到功能与形态间满足设计需求且高耦合度的蝠鲼仿生溢油回收装置。将该方法模型应用于产品仿生设计中，可以为海上应用类产品设计提供有效的理论指导，提高海洋技术类产品整体水平。

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基于 PCCS 色彩体系的 ASD 儿童干预 APP 配色研究

张丙辰, 赵佳宝, 李寻, 杨俞玲, 韦懿洋

2022, 43(5): 936-947. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050936

摘要 ( 165 )

PDF(2196KB) ( 117 )

为提升自闭症谱系障碍(ASD)儿童干预 APP 的康复效果，为设计师提供合理有效的参考，提出一种基于 PCCS 色彩体系的 ASD 儿童干预 APP 界面配色评价方法。首先通过文献分析和焦点小组法，构建基于 PCCS 色彩体系的 ASD 儿童干预 APP 界面配色评价体系；其次运用 AHP 法获取各项评价指标的权重；再次筛选得到 8 个基于 PCCS 色彩体系的界面配色设计方案，邀请专家对其打分，得到初始评判矩阵；然后通过 TOPSIS 法获得各方案的排序结果；最后对结果进行解析。研究表明，ASD 儿童对绿色、蓝色等冷色调及明度、纯度较高的色彩具有较高的认可度；在 PCCS 色调图中，ASD 儿童更喜爱轻柔色调、浅色调、邻近色与互补色的搭配；在界面配色设计中应更趋于明快、清晰、和谐、稳重的色彩搭配。将该评价方法应用于干预 APP 界面配色实验方案评价中，可以提高设计评价过程中的客观性、科学性，为设计师进行决策提供参考，更好地促进 ASD 儿童干预 APP 的发展。

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一种保护青少年脊柱健康的减重背包设计与研究

秦榕 , 涂细凯 , 甘畅 , 李肖

2022, 43(5): 948-956. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022050948

摘要 ( 164 )

PDF(4731KB) ( 160 )

目前市面上的青少年背包主要通过肩部来进行载荷，而忽略了腰部载荷的作用。背包长期负重不当会影响脊柱生长。为了平衡肩部、腰部和臀部的载荷，设计一种通过臀部带和弹性杆结构改变重力传递方式的减重背包。首先对人体背包进行生物力学分析，提出设计方案；然后借助 ADAMS 对传统背包与减重背包在平地、上坡、下坡 3 种路况下进行人体肩部、腰部和臀部载荷的动力学仿真，并利用 MATLAB 对 2 种背包的肩部、腰部和臀部的力矩进行分析。结果表明减重背包减轻了肩部 6.1%和腰部 5.4%力矩；减重背包肩部力矩与腰臀部合力矩的比值是 4.17，而传统背包的比值是 6.58。减重背包减少了肩部和腰部的载荷，同时发现肩部力矩与腰、臀部合力矩的比值越小，转移到臀部的力矩越大，背包的平衡性越好，表明了减重背包优于传统背包。

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2022年第5期样刊

2022, 43(5): 957-957.

摘要 ( 45 )

PDF(116675KB) ( 51 )

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