图学学报

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2023年第4期封面

2023, 44(4): 0.

摘要 ( 203 )

PDF(716KB) ( 179 )

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2023年第4期目次

2023, 44(4): 1.

摘要 ( 99 )

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基于深度学习的视频人体动作识别综述

毕春艳, 刘越

2023, 44(4): 625-639. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040625

摘要 ( 639 )

HTML ( 47 )

PDF(2292KB) ( 491 )

随着网络多媒体技术的快速发展和视频采集设备的不断完善，越来越多的视频被共享到网络平台，视频逐渐占据了人类生活，因此视频理解已成为计算机视觉研究的热点之一。作为视频理解的首要任务，对动作识别的研究具有重要的意义。目前基于深度学习的二维图像识别分类方法已经取得了较大的进展，但是视频动作识别仍面临着巨大挑战。其原因在于视频和二维图像相差一个时间维度，对视频中行走、跑步、跳高和跳远等动作的理解不仅需要二维图像所具有的空间语义信息，还需要时序信息。因此，如何利用视频的时序信息对动作识别非常重要。首先介绍了动作识别的研究背景以及发展过程，分析了当前视频动作识别所面临的挑战，然后详细介绍了时序建模及参数优化的方法，分析了常用的动作识别数据集和度量参数，最后对未来的研究方向进行了展望。

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全景图像视频的场景分析与内容处理方法综述

谢红霞, 胡毓宁, 张赟, 王亚奇, 杜辉, 秦爱红

2023, 44(4): 640-657. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040640

摘要 ( 287 )

HTML ( 22 )

PDF(15506KB) ( 188 )

近年来，随着全景内容获取和交互的软硬件技术的快速发展，全景图像视频的数量激增，如何对全景内容进行高质量地分析和处理越来越成为虚拟现实领域的研究热点。当前，全景内容分析和处理在理论和应用方面面临着巨大挑战，关于该领域的关键问题在已有文献中未见系统全面地总结和研究。为了更好地促进该领域的研究和应用推广，针对全景图像视频的场景分析与内容处理近期的主要工作进行综述。在全景场景分析方面，分析了全景图像视频的深度学习网络、深度恢复、重要性检测、目标检测的研究工作；在全景内容处理方面，分析了全景图像视频的交互式浏览、去抖和校正、内容编辑的研究工作。最后，对综述进行了总结，并展望了未来在立体视图下全景图像视频的场景分析与内容处理方面的研究趋势。

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基于特征融合与注意力机制的无人机图像小目标检测算法

李利霞, 王鑫, 王军, 张又元

2023, 44(4): 658-666. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040658

摘要 ( 485 )

HTML ( 33 )

PDF(1849KB) ( 372 )

由于无人机航拍图像目标物体尺寸太小、包含的特征信息少，导致现有的检测算法对小目标的检测效果不理想。针对该问题，在YOLOv5主干网络中融入多头注意力机制，可以有效整合全局特征信息。随着网络深度的不断加深，模型将更关注高层的语义信息，进而忽略对小目标检测至关重要的底层细节纹理特征，以致小目标的检测效果较差。因此，提出浅层特征增强模块来学习底层特征信息，达到增强小目标特征信息的目的。此外，为了加强特征融合的能力，设计了一种多级特征融合模块，将不同层级的特征信息进行聚合，使网络能够动态调节各输出检测层的权重。实验结果表明，该算法在公开数据集VisDrone2021平均均值精度达到45.7%，相比原YOLOv5算法提升了3.1%，对高分辨率图像的检测速度FPS达到41帧/秒，满足实时性，与其他主流算法相比该算法检测精度有明显提升。

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基于TR-YOLOv5的输电线路多类缺陷目标检测方法

郝帅, 赵新生, 马旭, 张旭, 何田, 侯李祥

2023, 44(4): 667-676. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040667

摘要 ( 258 )

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针对复杂环境中输电线路多类缺陷目标的多尺度检测问题，提出一种基于Transformer和感受野模块的YOLOv5输电线路多类缺陷目标检测算法，简记为TR-YOLOv5。首先，搭建了YOLOv5网络，针对复杂背景造成缺陷目标的显著性低，进而影响检测精度的问题，在Backbone部分引入Transformer模块，通过利用多头注意力结构获取特征图像素点间的相关性和全局信息，增强缺陷目标的特征表达能力，从而提升模型检测精度；其次，由于待检测目标受多尺度影响，在Neck部分引入感受野模块提取目标不同尺度的特征，利用空洞卷积增大感受野，为后续PANet结构保留更细致的特征，增强Neck特征融合能力，提高模型对多尺度缺陷目标的检测精度；然后，为了提升预测边框回归精度，引入CIOU函数，进一步提高算法检测精度；最后，利用某电力巡检部门近3年的数据对该算法进行验证。实验结果表明，相比于7种对比算法，本文算法具有较高检测精度的同时具有较好的实时性，其平均检测精度可达95.6%，1280×720分辨率的巡检图像检测速度为125帧/秒。

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基于E-YOLOX的实时金属表面缺陷检测算法

曹义亲, 周一纬, 徐露

2023, 44(4): 677-690. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040677

摘要 ( 217 )

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PDF(30007KB) ( 164 )

针对现有基于深度学习的金属表面缺陷检测方法存在泛化能力差、检测速度低等问题，提出一种新的检测算法E-YOLOX。该算法采用新的特征提取网络ECMNet，并使用深度卷积减少网络参数；以线性逆瓶颈残差网络提升特征提取能力，在正向传播过程中保留更多高维张量内的流形分布于低维子空间的关键特征；以扩张跨阶段局部网络结构多样化神经网络的梯度流路径，使深层神经网络更高效地学习和收敛。同时，提出一种新的数据增强方法边缘Cutout，在训练过程中自适应生成掩膜覆盖图像的随机区域，提升网络的检测和泛化能力。实验结果表明，E-YOLOX-l在铝型材表面缺陷数据集AL6-DET上检测精度达到了77.2%的mAP，在钢材表面缺陷数据集GC10上检测精度达到了36.8%的mAP，较基准模型YOLOX-l分别提高3.6%和1.7%，同时参数量减少55%，计算量减少49%，检测速度达到57 FPS，提高了21 FPS。与相关算法对比，该算法取得较高的检测精度，且在精度和速度之间达到较好的均衡。

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基于深度学习的电力设备铭牌文本检测方法

王道累, 康博, 朱瑞

2023, 44(4): 691-698. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040691

摘要 ( 217 )

HTML ( 9 )

PDF(3355KB) ( 97 )

电力设备铭牌的快速检测可以帮助变电站、电厂了解设备信息，进行定期检修与维护，以保证设备的正常运行。针对目前的文本检测网络无法做到提高精确率的同时兼顾检测效率的问题，提出了在DBNet网络模型中引入注意力模块(CBAM)，并改进检测头，在主干网络中引入多尺度特征金字塔(FPN)结构，并在原始的FPN上进行改进。针对目前电力设备铭牌并无公开数据集且较难采集数据的情况，提出了将数张铭牌图片裁剪成矩形，再以一定比例进行拼接成新的图像的数据增强方法，以此对数据集进行了有效地扩充。实验结果表明，数据增强方法和改进后的DBNet网络结构在检测性能上均有提升，优于目前大多数文本检测网络结构。改进后的DBNet网络结构检测精确率达到了90.3%，召回率达到了79.7%，F值达到了84.7%，相较于原始模型，F值提升了3.3个百分点。在检测速度变化损失很小的同时，极大地提高了检测性能。

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内容语义和风格特征匹配一致的艺术风格迁移

李鑫, 普园媛, 赵征鹏, 徐丹, 钱文华

2023, 44(4): 699-709. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040699

摘要 ( 176 )

HTML ( 11 )

PDF(15248KB) ( 119 )

随着计算机视觉领域的发展，图像风格迁移已经成为一个具有挑战性和研究价值的重要课题。针对现有方法无法有效保留内容图像物体轮廓和同种内容语义迁移多种不同风格特征的问题，提出了一个内容语义和风格特征匹配一致的艺术风格迁移网络。首先，利用双支路特征处理模块增强风格特征和内容特征，并保留内容图像的物体轮廓；然后，在注意力特征空间中实现特征分布对齐和融合；最后，采用具有空间感知能力的插值模块实现内容语义的风格一致化。使用82 783张真实照片和80 095张艺术画像进行风格迁移训练，另各使用1 000张真实照片和艺术画像进行测试。实验通过与最新的4种风格迁移方法进行比较，并进行消融实验分别验证该框架与所加损失函数的有效性。实验结果表明，本文网络在256像素图像生成中平均运行时间为9.42 ms，在512像素图像生成中平均运行时间为10.23 ms；同时避免了内容结构扭曲失真，并将内容语义和风格特征匹配一致，具有更好的艺术视觉效果。

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基于条件残差生成对抗网络的风景图生成

邵俊棋, 钱文华, 徐启豪

2023, 44(4): 710-717. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040710

摘要 ( 99 )

HTML ( 5 )

PDF(9299KB) ( 74 )

风景图像的语义分割图中包含天空、白云、山川、树木、河流等大量类别信息，针对语义分割图中存在的信息类别过多、不同区域间的色彩变换不明显等问题，现有方法生成的风景图像在清晰度和真实性上效果并不理想。因此提出了一种基于条件残差生成对抗网络(CRGAN)方法，用于生成清晰度更高和内容更真实的风景图像。首先，优化生成器网络的上采样和下采样结构，提升生成器对语义分割图的特征提取效果。其次，在编码器和解码器之间使用跳跃连接传递语义分割图的特征信息，防止特征信息在编码器中传递丢失，保留特征信息的完整性。最后，在网络的编码器和解码器之间添加残差模块，以便更好地提取、传输和保留语义信息。此外，方法中采用均方差(MSE)提升语义分割图和生成图像之间的相似度。实验结果表明，相较于pix2pix和cyclegan方法，CRGAN生成的图像在FID指标中分别增加了26.769和119.333，有效提升了风景图像的清晰度和真实性。同时使用公共数据集验证了CRGAN的泛用性和有效性。

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基于神经网络架构搜索的铭牌目标检测方法

邓渭铭, 杨铁军, 李纯纯, 黄琳

2023, 44(4): 718-727. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040718

摘要 ( 108 )

HTML ( 3 )

PDF(2068KB) ( 74 )

为了提高构建深度卷积神经网络(CNN)的自动化程度并进一步提高目标检测精度，提出了一种改进的基于DenseNAS的神经网络架构搜索方法以自动构建铭牌检测CNN。首先，基于改进DenseNAS的Head层，设计了可搜索的、融合深浅层特征的子网模块(CSP-Block1和CSP-Block2)。然后，基于CSP-Block1和CSP-Block2构建的搜索空间，搜索铭牌检测CNN的Backbone和Head。实验结果表明，该方法在一个铭牌5分类的数据集上，耗时约9.35 GPU hours搜索出了最佳神经网络，在测试集上检测精度mAP≈97.3%，比YOLOv5等SOTA方法更高。

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融合注意力的拉普拉斯金字塔单目深度估计

余伟群, 刘佳涛, 张亚萍

2023, 44(4): 728-738. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040728

摘要 ( 136 )

HTML ( 4 )

PDF(6616KB) ( 88 )

随着深度神经网络的迅速发展，基于深度学习的单目深度估计研究集中于通过编码器-解码器结构回归深度，并取得了重大成果。针对在大多数传统方法中，解码过程通常重复简单的上采样操作，存在无法充分利用编码器的特性进行单目深度估计的问题，提出一种结合注意力机制的致密特征解码结构，以单张RGB图像作为输入，将编码器各层级的特征图融合到拉普拉斯金字塔分支中，加强特征融合的深度和广度；在解码器中引入注意力机制，进一步提高了深度估计精度；结合数据损失和结构相似性损失，提高模型训练的稳定性及收敛速度，降低模型的训练代价。实验结果表明，在KITTI数据集上与现有的模型相比，均方根误差相较于先进的算法LapDepth降低了4.8%，训练代价降低了36%，深度估计精度和收敛速度均有较显著地提升。

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基于重复性和特异性约束的图像特征匹配

郭印宏, 王立春, 李爽

2023, 44(4): 739-746. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040739

摘要 ( 86 )

HTML ( 3 )

PDF(1552KB) ( 66 )

图像特征匹配通过比较一对像素在特征空间的距离确定其是否可匹配，如何学习鲁棒的像素特征是基于深度学习的图像特征匹配要解决的关键问题之一，另外，像素特征表示的学习也受到源图像质量的影响。针对学习更鲁棒的像素特征表示的问题，对图像特征匹配网络LoFTR进行改进。针对粗粒度特征重构分支，定义特异性约束使得同一幅图像内像素的特征距离尽可能远，使不同像素间具有强区分性；定义重复性约束使得不同图像的匹配点对的特征距离尽可能近，使不同图像间的匹配像素点具有强相似性，以增强匹配的准确性。在Backbone的解码阶段增加图像重建层，定义图像重建损失约束编码器学习更鲁棒的特征表示。在室内数据集ScanNet与室外数据集MegaDepth上的实验结果证明了本文方法的有效性，构建了不同质量图像数据并验证了方法能够更好地适应不同质量图像的特征匹配。

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面向开放道路场景的实时稠密建图研究

李新利, 毛昊, 王武, 杨国田

2023, 44(4): 747-754. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040747

摘要 ( 70 )

HTML ( 6 )

PDF(2575KB) ( 57 )

针对智能驾驶领域建图效率低、建图精度差的问题，提出一种基于多传感器融合且用于室外开放道路场景的两阶段稠密建图算法。算法由外参实时标定模块和建图模块组成，外参实时标定模块基于道路场景中典型语义和几何特征构建约束并进行优化，实现对传感器间外参的实时在线标定；建图模块的核心在于一种两阶段增量式建图算法，根据智能驾驶中对不同区域的建图精度要求，先后分别对整个场景以及路面区域进行逐帧增量式粗糙建图和抽帧精细建图，粗糙建图保证了算法的实时性，精细建图实现了对交通标志等路面表面纹理的精确还原。在室外开放道路场景下进行实验，实验结果表明，该算法能在室外大尺度场景下进行实时稠密建图，且建图精度和效率较高。

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几何特征引导的物体点云模型多层级分割

刘妍, 熊游依, 韩妙妙, 杨龙

2023, 44(4): 755-763. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040755

摘要 ( 111 )

HTML ( 1 )

PDF(6738KB) ( 64 )

扫描物体点云的大量出现使得点云表面形状分析成为计算机图形学领域的研究热点。结构提取、形状编辑以及人-物交互等许多任务都需要尽可能精细的点云部件分割。由于浅层几何特征不易提取、形状缺失和噪声干扰等问题，扫描点云模型的部件分割(尤其细小部件实例检测)相对困难。因此，提出一种几何特征引导的物体点云模型多层级部件实例分割方法，根据点云表面局部弯曲程度提取凹、凸和边界特征，首先沿全局最显著凹线分割模型大致结构，再筛选几何特征差异明显的片段根据局部较浅特征进行细分，最后针对部分片段进行凹-凸协同分割，得到多层级分割结果。沿着由深到浅的几何特征，进行由粗到细的三次分割，能够更好地兼顾尺度不一的部件，实现了更细粒度的部件实例分割。实验结果表明，该方法在真实物体扫描点云和CAD物体模型采样点云上达到了较理想的分割效果，为真实物体点云部件分割提供了更精细且有效的方法。

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三维建筑模型的低模网格生成

岳明宇, 高希峰, 毕重科

2023, 44(4): 764-774. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040764

摘要 ( 251 )

HTML ( 12 )

PDF(3106KB) ( 168 )

三维虚拟场景中，低模网格(三角面数较少的网格)在多细节层次等方面的运用对实时运算效率提升有着重要的作用。然而，给定高精度的建筑模型(高模网格)，现有方法所生成的低模网格很难在达到极低简化率的同时依旧与原高模网格保持良好的视觉相似性，仍需人工调整以修正缺陷。为此提出了一个新的方法，用户仅需提供少量鲁棒的参数，就能生成具有良好视觉相似性和满足水密性、流形等良好几何特性的低模建筑网格。首先，为了从高模网格中捕获重要的几何特征，需通过逆渲染的方法对另一个新网格变形，使其与高模网格有相似的外观且仅保留大尺度的外观特征。为保持网格拓扑在变形过程中的一致性，可将高模网格体素化后的外包(The outer hull)作为被变形网格的初始化。之后，为处理变形过程中带来的相交三角形，还设计了参数自适应模型拓扑的alpha wrapping算法。通过保证变形后网格体素化后的外包和结果网格的亏格数一致，该算法能够生成变形后网格的近似网格，且保证近似网格无相交三角形、满足水密性和二流形。最后，部署了一个改进的边收缩算法将alpha wrapping算法生成的网格简化到用户的目标面数，该算法对平面上点对合并过程进行了数值优化。在一个建筑模型的数据集上测试了本文方法并将其与最流行和最先进的方法进行了比较，证明了其稳健性和有效性。

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面向跨域行人再识别的虚拟数据生成与选择

蔡益武, 张雨佳, 张永飞

2023, 44(4): 775-783. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040775

摘要 ( 75 )

HTML ( 2 )

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针对当前基于深度学习的行人再识别模型依赖于大量标注数据的训练，其收集和标注代价极高；而现有的行人图像数据生成方法未考虑目标域数据特点，跨域性能有待提升的问题，提出一种面向跨域行人再识别的虚拟数据生成与选择算法。首先利用目标域前景信息如行人着装颜色分布指导虚拟3D人体模型生成，获得与真实人物整体着装较为相似的虚拟人物。接着引导模型专注于通过前景信息区分不同行人，在生成的虚拟数据上替换目标域背景信息，达到在像素级上提高源域数据质量的目的。最后，根据分布度量如Wasserstein Distance等度量源域和目标域的特征分布距离，在特征级上选择与目标域最接近的源域训练子集用以模型训练。实验结果表明，该方法优于现有的其他行人数据生成算法，可以显著提升行人再识别模型的跨域泛化性能。

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基于可发光设备的观众席画面展示系统

高越, 韩红雷

2023, 44(4): 784-793. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040784

摘要 ( 55 )

HTML ( 0 )

PDF(9223KB) ( 30 )

针对大型体育赛事中普遍存在观赛内容单一，赛前和比赛间隙观众参与度和沉浸感不高等影响观赛体验的问题，提出一种使用可发光智能设备的用户交互方式，即以观众席为大屏幕，以部署在观众席上的每个可发光设备作为屏幕上的一个像素，每名观众手持一个可发光智能设备，共同组成观众席巨幅画面。从内容制作到赛场应用提出了一种新的解决方案，使每名观众都参与观众席画面的显示，观众可以跟随动画和音乐，挥动手中的可发光设备同主持人进行互动，画面的显示效果也被同步播放在赛场中央的大屏幕上。通过该方案，增强了观众之间的联动，提高了观赛体验，使赛场氛围更加热烈。基于该解决方案制作的观众席画面展示系统，成功应用于2022年北京冬奥会的冰球赛事。结果表明，该系统显著增强了观众的观赛体验，在赛场内容展示、信息发布以及入座引导等方面有着良好的应用前景。

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融合生物力学约束与多模态数据的手部重建

薛皓玮, 王美丽

2023, 44(4): 794-800. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040794

摘要 ( 119 )

HTML ( 4 )

PDF(4656KB) ( 79 )

针对目前单目手部重建设备成本高、响应速度迟缓等问题，提出一种利用单目摄像机获取手部形状和姿态进行手部三维重建的方法。该方法采用基于深度学习的架构，使用带有2D和3D注释的图像数据和手部动作捕捉数据进行训练。首先，通过一个关节检测模块(3DHandNet)和一个逆运动学模块(IRNet)准确地回归3D关节位置并将其映射到关节旋转中。其次，通过引入生物力学约束以达到高质量的网格图像对齐以提供实时预测。最后，将得到的预测向量与关节旋转表示输入到手部网格模板来拟合手部形状。仅与回归3D关节位置的方法相比其更适用于计算机视觉和图形学领域的应用。在基准数据集上的实验结果表明，该方法达到了实时的运行性能(60 fps)和较高的重建精度，在姿态估计精度和手部图像对齐方面均优于目前的方法。

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基于BIM的施工深化自动出图系统设计与开发

陈菁, 余芳强, 易思坤, 仇春华, 曹盈

2023, 44(4): 801-809. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040801

摘要 ( 202 )

HTML ( 8 )

PDF(1617KB) ( 136 )

针对现有BIM软件绘制施工深化图纸效率低且不便利的现状，提出了一种基于BIM的施工深化图纸自动生成技术和系统。该技术通过对施工深化模型中常规族与异形族的梳理，研究族识别及信息匹配技术，保证生成图纸中构件族参数信息完整；通过提取模型中构件尺寸、定位、工程属性等信息，自动生成标注并输出二维图纸；通过预制视图样板控制图纸的图线、图层等图面标准，保证生成的图纸、图面符合一般制图要求；然后开发了BIM出图系统，并根据输出的图纸制定了图纸评价标准用于验证出图系统的落地性，最后结合评价标准将出图系统进行工程应用。应用结果表明，BIM出图系统能够快速、自动生成符合工程标准的图纸，在保证了图纸质量的同时，提升了出图的效率。

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集成BIM和区块链的设计责权追溯系统研究

甘子琛, 范晶晶, 薛芝婷, 林鼎量, 许镇

2023, 44(4): 810-817. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040810

摘要 ( 135 )

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PDF(1381KB) ( 69 )

近年来工程事故发生后设计者往往会成为追责的对象。而随着BIM模型日渐成为工程图纸会审和留档的原始资料，设计责权追溯也需要提出新的解决方案来达到从源头避免工程质量事故的目的。因此提出了一种集成BIM和区块链的设计责权追溯系统。区块链是一种去中心化的数据库。其具有难篡改、可溯源的特性，已成功应用于质量追溯领域。在分散式应用程序的框架上，基于以太坊技术提出了用于存储BIM元数据的联盟链，并通过管理者、设计者、监管者3种节点提高了去中心化程度。为解决BIM模型体量过大的问题，采用第三方平台BIMFACE作为外部数据库，弥补了区块链与BIM集成时支持格式单一、实际场景不适用的缺陷。而基于哈希算法的完整性校验可以防范第三方篡改模型。同时系统还具有良好的拓展性，实现了在线浏览、模型描述等协同工作功能，未来可在BIM产品的生命周期内拓展更多应用场景。某大学雄安校区的应用案例表明，系统能对设计过程进行永久记录和精确追溯。

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基于三维仿真的公路、铁路平行或交叉路段防眩设施自动评估

许阳, 张良涛, 王振刚, 张刘俊, 吴思远, 邓逸川, 宋杰

2023, 44(4): 818-827. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040818

摘要 ( 81 )

HTML ( 5 )

PDF(3293KB) ( 57 )

眩光现象导致驾驶人员短暂失明，影响驾驶员决策，增加交通事故的风险。对于铁路和公路平行或交叉的路段，铁路列车产生的眩光会对临近公路行车安全产生影响。为系统解决此问题，开发了一个用于铁路和公路平行或交叉线路上列车眩光的三维模拟和评价方法，以此分析列车眩光对于临近公路行车安全的影响及确定所需防眩设施的位置和高度。通过AutoCAD的二次开发技术将铁路、公路路段数据离散和整合，将图纸上平、立、剖面二维线路数据整合为三维数据，实现二维数据模型到三维数据模型的转化。以三维数据模型为基础，考虑列车灯光源及公路上机动车驾驶员视线的空间三维位置关系，根据眩光计算理论，对整个线路实施列车眩光的三维模拟及评价，从而实现了线路防眩设施位置和高度确定的自动化。最后，通过算例验证了本文眩光三维仿真技术及眩光自动评估方案的准确性。

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面向小家电产品的色彩风格参数化设计方法研究

杨冬梅, 崔智棨, 张健楠, 王泽远, 王鹏菲

2023, 44(4): 828-837. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040828

摘要 ( 116 )

HTML ( 5 )

PDF(7300KB) ( 89 )

针对线上消费模式的兴起让消费者在网络购物时有了更多地选择，优秀的产品配色能够有效地引导用户消费，为了设计出符合用户风格需求的色彩方案，提出一种基于色彩三要素的色彩空间定位法，以研究产品色彩与风格之间的关系，实现色彩的参数化设计研究。基于对产品色彩风格意象本体概念的解析，引入HSV色彩空间对色彩三要素(色相、饱和度与明度)进行量化，以HSV色彩空间的3D效果展示作为可视化媒介，通过优化现有色彩方案使其缩短与理想色彩方案的距离，结合参数化和聚类分析、相关性分析等方法，对产品的色彩与风格建立相关性关系。根据实验评价结果，得到不同色彩要素对风格的影响力因素及不同风格下的最优色彩方案，构建小家电产品的色彩风格意象可视化本体，并以蓝牙音箱为例进行色彩验证。以小家电产品色彩风格意象研究为例，提出了产品的色彩风格参数化设计研究方法，为小家电产品的色彩设计研究提供了新思路。

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面向中国风格海报视觉隐喻设计的创造力支持系统研究

宁斌, 刘芳, 刘志雄, 王遵富

2023, 44(4): 838-848. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023040838

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创造力支持系统是计算机辅助设计领域的研究热点，现有创造力支持系统的功能大多是辅助作品生成，缺乏对创意构思阶段的有效支持，导致创意构思阶段的灵感发散与收敛存在困难。中国风格海报需要设计师选取合适的文化元素进行编排，以传达特定的主旨与文化内涵，这对平面设计师而言颇为困难，尤其是新手设计师容易忽略文化元素的多重隐喻，固化的意象图式会导致作品流于形式，缺少文化内涵。为了能够辅助设计师在设计中国风格海报时构建视觉隐喻，提出了中国风格海报视觉隐喻构建的关键设计要素与思维路径，使用语义差异法与众包法构建了六类元素“隐喻关联”，并基于“隐喻关联”提出了中国风格海报隐喻标签自动生成规则，进而构建了一个创造力支持系统——“灵知”。该系统致力于更深层次的思维探索、灵感启发与隐喻推理过程可视化，显式表示元素到隐喻以及隐喻到元素的双向关联，提供以“隐喻”作为高层语义信息的检索功能，支持从“隐喻”“色彩”和“形态”多个设计维度进行范例发散。最后通过用户实验与专家访谈验证了“灵知”的有效性，与现有类似系统对比，能够在多个维度支持用户灵感发散，并有效提升构思效率和设计创造力。

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2023年第4期样刊

2023, 44(4): 849.

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