图学学报

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2023年第5期封面

2023, 44(5): 0-0.

摘要 ( 68 )

PDF(1661KB) ( 66 )

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2023年第5期目次

2023, 44(5): 1-1.

摘要 ( 59 )

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基于改进Cascade RCNN的输电线路防振锤脱落检测方法

阎光伟, 刘润泽, 焦润海, 何慧

2023, 44(5): 849-860. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023050849

摘要 ( 123 )

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PDF(16588KB) ( 162 )

无人机巡检输电线路时，因拍摄角度和距离问题，容易出现被输电线遮挡和远距离拍摄的防振锤脱落目标，导致目标特征被遮挡且分辨率较低，且部分防振锤出现滑移现象，导致目标识别准确率降低。针对以上问题，提出一种基于改进Cascade RCNN的防振锤脱落检测网络。第一，设计了对比学习网络，将正负样本与真实样本的特征进行对比学习，利用对比损失函数训练网络，使其能更加关注到被遮挡的防振锤脱落目标，提升其特征提取能力；第二，进行了分类器增强操作，筛选出网络级联结构中回归效果较好的感兴趣区域并送入最后的分类回归队列中，提高了分类器的分类能力，进而提升检测目标的分类分数；第三，设计了并行注意力机制模块，整合网络提取的特征，增大关键特征的权重，使网络关注到图像中更关键的区域；在特征金字塔中，将双线性插值方法代替为反卷积，提升特征还原能力。经交叉验证实验结果表明，改进后的模型召回率、精确率和平均精度达到了97.5%，91.0%和92.0%，相比基线模型分别提高了6.9%，28.4%和8.0%。

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基于参考的Transformer纹理迁移深度图像超分辨率重建

杨陈成, 董秀成, 侯兵, 张党成, 向贤明, 冯琪茗

2023, 44(5): 861-867. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023050861

摘要 ( 186 )

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深度图像包含场景深度信息，对颜色和光照的变化具有较强的鲁棒性，使得深度图像在立体视觉等领域广泛应用。由于深度传感器性能的局限性以及深度图像成像环境相对复杂，很难直接获取高质量、高分辨率的深度图像。针对重建出现的边缘细节特征不清晰问题，提出一种基于参考的Transformer纹理迁移深度图像超分辨率重建方法。对预处理后的低分辨率深度图像(LR_D)以及参考图像(Ref)特征块，利用归一化内积进行相似度计算，融合Transformer计算相似位置置信度，并结合注意力机制进行纹理迁移，最后与低分辨率深度图像特征结合，提高图像细节清晰度，进一步精确重建结果。实验结果表明，相较于其他方法，该方法结构相似性(SSIM)值更高，主观视觉效果和客观评价指标均得到了明显的改善，重建效果良好。

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融合CA-BiFPN的轻量化人体姿态估计算法

皮骏, 牛厚兴, 高志云

2023, 44(5): 868-878. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023050868

摘要 ( 246 )

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针对现有的基于热力图的人体姿态估计网络模型复杂度高、算力需求大、不易部署至嵌入式平台和无人机移动平台等问题，提出了一种基于YOLOv5s6-Pose-ti-lite不使用热力图的轻量化人体姿态估计网络模型。通过将主干网络替换为GhostNet网络，旨在以更少的计算资源输出更有效的特征信息，提升网络检测速度，缓解网络冗余的问题；在主干网络中结合轻量化的坐标注意力CA模块，将图片的人体关键点位置信息聚集到通道上，增强特征提取能力；引入加权双向特征金字塔网络，提升模型的特征融合能力，平衡不同尺度的特征信息；最后将CIoU损失函数替换为Wise-IoU (WIoU)，进一步提升模型对人体关键点回归的性能。结果表明，在COCO2017人体关键点数据集上，优化后的网络模型参数量降低26.2%，计算量降低30.0%，平均精确度提升1.7个百分点、平均召回率提升2.7个百分点，能够满足实时性的效果，验证了所提模型的可行性和有效性。

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基于通道残差嵌套U结构的CT影像肺结节分割方法

蒋武君, 支力佳, 张少敏, 周涛

2023, 44(5): 879-889. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023050879

摘要 ( 166 )

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早诊断早治疗对提升肺癌的存活率至关重要。肺结节是肺癌早期主要表现，但其异质性特征增加了计算机断层扫描对肺结节的检测难度，降低了分割结果的精确度。为提高肺结节分割结果的完整性和精确度，提出三维通道残差嵌套U网络(CR U²Net)。浅层特征同时包含病灶细节和噪声信息，提出浅层信息处理U结构平衡噪声信息的干扰；为加强不同层特征信息的交互，丰富特征表达和传递，提出通道残差结构，配合嵌套U结构实现特征信息的提取优化；考虑到浅层特征包含空间细节信息而深层特征具有语义抽象性, 设计通道挤压U结构实现不同语义级别特征有效融合；将上述模块集成到UNet中构建出基于嵌套U结构的肺结节分割模型。提出的模型在Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative数据集中进行训练，达到了83.83%的Dice系数。优于多数现有肺结节分割方法且与UNet，UNet++以及PCAMNet网络相比领先了3.98%，1.96%和1.26%；针对网络结构进行有效性验证，结果表明各模块均发挥作用，在可接受参数量和计算量的情况下达到最优性能。

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一种改进YOLOv8的密集行人检测算法

高昂, 梁兴柱, 夏晨星, 张春炯

2023, 44(5): 890-898. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023050890

摘要 ( 942 )

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PDF(12289KB) ( 528 )

针对密集场景中小尺度的遮挡行人容易漏检的问题，提出一种改进YOLOv8检测算法。首先，针对小尺度行人特征提取问题，采用由可变形卷积改进的骨干网络增强网络对特征的提取能力，并设计遮挡感知注意力机制增强遮挡行人可见部分特征；其次，针对密集行人场景检测头定位不准的问题，设计动态解耦头增强对多尺度行人特征的关注，提高检测头的表达能力；最后，针对模型训练效率低的问题，训练时采用Wise-IoU与分布式聚焦损失结合的回归损失，提高模型的收敛能力。通过实验结果分析，改进YOLOv8算法在2个具有挑战性的密集行人数据集CrowdHuman和WiderPerson上性能优秀，AP₅₀分别达到90.6%和92.3%，AP_50:95分别达到62.5%和68.2%。相较原算法有了较大提升，且与其他先进行人检测模型进行比较时表现出了很强的竞争力。所提算法在密集行人检测任务中具有广泛的应用前景。

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融合结构信息的深度学习立体匹配算法

党宏社, 许怀彪, 张选德

2023, 44(5): 899-906. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023050899

摘要 ( 83 )

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针对现有立体匹配算法在边缘区域及视差不连续区域匹配精度的不足，提出了一种融合结构信息的深度学习立体匹配算法。通过简化特征提取网络，并使用Inplace-ABN层替换BatchNorm层和激活函数层，提高卷积提取图像特征的效率；利用结合注意力机制的局部相似性模块提取图像结构特征，与卷积提取到的特征进行融合，丰富图像特征信息；计算输出特征对的相关代价和连接代价，利用相关代价卷积生成注意力权重，滤除连接代价的冗余信息，提升匹配代价计算的精确性；使用简化的沙漏网络，提升网络代价聚合的快速性。算法通过Scene Flow数据集、CREStereo数据集和KITTI数据集进行实验，实验结果表明算法的全部区域端点误差为0.45 px，对第一帧图像全部区域预测错误的比例为1.55%，预测误差大于1 px的像素比例仅有6.87%，证明所提算法相比其他算法在匹配精度上表现优秀，同时验证了算法在问题区域匹配的有效性及优势。

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基于双源判别器的域自适应城市场景语义分割

张桂梅, 陶辉, 鲁飞飞, 彭昆

2023, 44(5): 907-917. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023050907

摘要 ( 129 )

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PDF(3282KB) ( 122 )

域自适应分割网络是城市场景跨域语义分割的有效方法，但由于跨域数据集外观分布不同导致域差异，且网络对小目标分割精度不理想。针对该问题，提出基于双源判别器的域自适应分割方法。首先，对源域S使用风格转换方法FastPhotoStyle得到新源域S'，从图像层面降低域差异。然后，利用生成器分别提取源域S、新源域S'和目标域T的分割特征图，将新源域的特征图作为中间桥梁，分别与源域特征图，目标域特征图进行通道维度上的特征融合，将得到的2个融合后的特征图输入双源判别器中，双源判别器和生成器迭代进行对抗训练。由于该模型的判别器输入为双源特征，故称为双源判别器，双源输入的2个特征包含相似的特征信息，进一步从特征层面降低域差异。为了进一步提高分割精度，引入自训练的伪标签，同时针对训练时出现的类不平衡问题，提出在目标域的损失函数中引入类平衡因子，增加网络对小目标的分割能力。在2个分割任务GTA5→Cityscapes和SYNTHIA→Cityscapes上进行的实验证明了该方法的先进性和有效性。

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基于隐含空间知识融合的输电线路多金具检测方法

翟永杰, 郭聪彬, 王乾铭, 赵宽, 白云山, 张冀

2023, 44(5): 918-927. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023050918

摘要 ( 54 )

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PDF(26901KB) ( 100 )

针对输电线路多金具检测任务中的小目标问题和密集遮挡问题，提出基于隐含空间知识融合的输电线路多金具检测方法。首先，为了挖掘输电线路金具间的隐含空间知识以协助模型进行检测，提出空间框设定模块和空间上下文提取模块进行空间框的设定以及空间上下文信息的提取。然后，设计空间上下文记忆模块对空间上下文信息进行筛选和记忆，并由此辅助多金具检测模型的定位。最后，改进模型后处理部分以进一步缓解金具密集遮挡带来的低检测精度问题。实验结果表明，该模型对多类金具的检测有提升效果，尤其对于小目标金具和密集遮挡金具的提升尤为显著。且相比于基线模型，在整体的AP⁵⁰评价指标和更严格的AP⁷⁵评价指标上分别提高了3.5%和5.7%。这为后续金具检测的落地应用和进一步的故障诊断奠定了基础。

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基于YUV颜色空间GAN网络的图像去雾算法研究

徐祯东, 张天宇, 张世恒, 姚从荣, 王道累

2023, 44(5): 928-936. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023050928

摘要 ( 106 )

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PDF(26123KB) ( 147 )

针对目前单幅图像去雾算法存在有色差，去雾效果不理想等问题，提出了一种基于YUV颜色空间的单幅图像去雾算法。该方法应用了GAN图像着色任务的思想，从正向的角度对雾霾图像实现重新上色。将雾霾图像转换至YUV颜色空间，在Y通道采用密集残差模块采集图片的亮度特征，根据特征对雾霾图像的亮度信息进行调整，降低雾霾对图像的影响。在UV通道上采用4个残差模块对图像颜色信息进行多次提取，根据提取的颜色信息通过模型预测对图像进行重上色。采用包含跳跃连接结构的特征融合网络将底层特征与高层特征进行融合，在融合过程中加入注意力模块以实现更加精细的去雾。实验结果表明，该算法在合成雾霾图像数据集上，RMSE，SSIM和PSNR 3种指标均达到了较高的水平，在真实雾霾图像上，对浓雾和薄雾图像均表现出了优异的去雾效果，具有良好的稳定性。

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基于改进YOLOX的变电站仪表外观缺陷检测算法

赵振兵, 马迪雅, 石颖, 李刚

2023, 44(5): 937-946. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023050937

摘要 ( 178 )

HTML ( 9 )

PDF(11367KB) ( 139 )

针对变电站仪表外观缺陷检测任务中存在的缺陷分布广、缺陷外观特征变化多样与特征提取困难问题，提出了基于改进YOLOX的变电站仪表外观缺陷检测算法。通过对比样本策略寻找到各类外观缺陷中有判别力的特征并对其进行深入挖掘；接着在网络的骨干部分加入全局上下文信息模块(GC-Model)，增强模型对于外观缺陷特征的学习能力，提高网络性能；最后在预测部分使用SIoU损失函数，充分考虑方向框的角度问题对于模型优化的影响，从而提高对变电站仪表外观缺陷检测的准确率，减少漏检、误检情况发生。在实验中将选取4种典型的变电站仪表外观缺陷类型作为实验对象，通过实验结果分析，相较基线模型，平均精确率(mAP)提升了6.2%，可以有效提升变电站仪表外观缺陷的检测效果，为无人变电站的智能监测提供了有利条件。

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基于张量低秩分解和非下采样剪切波变换的视频图像去雪方法

张云鹏, 周浦城, 薛模根

2023, 44(5): 947-954. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023050947

摘要 ( 83 )

HTML ( 4 )

PDF(23014KB) ( 123 )

在雪天条件下，雪花会对视频监控系统造成遮挡，使部分重要景物信息无法被捕获，严重降低获取的视频图像质量，对后续目标检测与识别等高级图像处理造成强烈干扰。现有视频图像去雪方法普遍存在去雪效果不稳定，运算耗时长等缺陷。针对该问题，首先利用张量能充分挖掘视频图像中蕴含的空间位置信息的优势，通过张量低秩分解模型与三维全变分正则化相结合，将受到雪花污染的监控视频分解为静态背景层和运动前景层；然后，采用基于非下采样剪切波变换和数学形态学滤波方法，将运动前景层进一步分解为运动物体层和雪层；最后，将静态背景层和运动物体层进行重构，得到最终去雪后的视频图像。实验结果表明，该方法能够有效去除视频图像中的雪花干扰，清晰保留景物边缘信息，在处理效果和运算效率上均优于现有先进算法。

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一种面向图像修复的局部优化生成模型

杨红菊, 高敏, 张常有, 薄文, 武文佳, 曹付元

2023, 44(5): 955-965. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023050955

摘要 ( 100 )

HTML ( 3 )

PDF(5693KB) ( 113 )

图像修复在照片的编辑、去除等方面有着广泛地应用。针对现有深度学习图像修复模型因受卷积算子感受野局限性的影响，导致修复结果存在结构扭曲或纹理模糊的问题，提出一种局部优化生成模型LesT-GAN，该模型由生成器和鉴别器两部分组成。其中，生成器部分由局部增强滑动窗口Transformer模块构成，该模块将深度卷积的平移不变性、局部性优势与Transformer的全局信息建模能力相结合，既能够覆盖较大范围的感受野又能实现局部细节的优化。鉴别器部分是一种基于掩码指导和补丁的相对平均鉴别器，通过估计给定的真实图像比生成图像更真实的平均概率，模拟缺失区域边界周围的像素传播，使生成器训练时能够直接借助真实图像生成更清晰的局部纹理。在Places2，CelebA-HQ和PairsStreet的3种数据集上，与其他先进的图像修复方法进行对比实验，LesT-GAN在L₁和FID评价指标方面分别有10.8%和41.36%的提升。实验结果表明，LesT-GAN在多个场景中有更好的修复效果，同时能很好地泛化到比训练时分辨率更高分辨率的图像中。

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考虑用户感知的立体图像生成

陈鹏, 江浩, 向为

2023, 44(5): 966-977. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023050966

摘要 ( 47 )

HTML ( 3 )

PDF(21574KB) ( 97 )

近年来，三维(3D)显示器由于其优越的沉浸式体验而受到越来越多的关注。然而3D内容的缺乏限制了3D显示器的发展。为了获得稀缺的3D内容，二维(2D)到3D转换是一种有前途且有效的方法。转换需要向2D内容添加额外的深度信息。然而，现有的深度估计方法由于其不稳定性，不能满足2D到3D转换的要求。为此提出一种立体图像呈现系统，其在考虑人类感知的同时，将单目图像转换为一对用于3D显示的立体图像。该系统的核心步骤提出了一种考虑人类感知的深度优化算法(DOCHP)，以语义分割图作为输入，通过考虑人类感知(包括注意力机制和深度感知)来生成优化的深度图，增强立体图像的立体效果。实验结果表明，采用系统优化的深度图生成立体图像，可以让用户感受到较强的3D效果。此结果显示了立体图像制作中考虑人类感知特征的必要性，也将支持裸眼立体图像的推广应用。

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基于改进教师学生网络的隧道火灾检测

宋焕生, 文雅, 孙士杰, 宋翔宇, 张朝阳, 李旭

2023, 44(5): 978-987. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023050978

摘要 ( 103 )

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隧道空间狭小，封闭性高，当发生火灾时，火势会迅速蔓延，导致救援难度增大，严重危害人们的生命财产安全。现有隧道火灾检测方法精度低且数据集匮乏，针对上述问题，提出一种基于改进教师学生网络的隧道火灾检测方法。首先，通过无监督学习对没有火灾的样本进行训练从而检测火灾，可以弥补隧道火灾数据集匮乏的问题，同时采用相同结构的学生网络和教师网络组成整体网络结构，在用于知识蒸馏的残差块中加入注意力机制以减少重要信息损失，过滤无关信息，其次用Mish激活函数代替Relu激活函数以提高网络性能，最后引入SPD-Conv模块代替跨步卷积层和池化层以提高较小火灾区域的检测精度。实验结果表明：改进的教师学生网络在自制隧道火灾数据集的像素级AUC-ROC和图像级AUC-ROC分别达到0.93和0.82，与现有隧道火灾检测算法相比，该模型检测精度均高于其他模型，验证了该模型的有效性。

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基于深度相机的虚拟眼镜试戴

王可欣, 金映含, 张东亮

2023, 44(5): 988-996. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023050988

摘要 ( 118 )

HTML ( 11 )

PDF(12598KB) ( 106 )

当前，网上购物极大便利人们的生活，但是在网上购买眼镜时，消费者无法像在实体店中一样试戴眼镜，不能直观地看到眼镜佩戴效果，因而难以做出购买决策。针对这一问题，提出一种基于深度相机的虚拟眼镜试戴方法。该方法由2个阶段组成：第一阶段是重建人脸三维模型，利用深度相机采集得到的多角度人脸点云进行点云配准。点云配准时，首先得到特征点云完成一次粗配准，然后提取点云的重叠部分完成一次精细配准，由配准后的点云得到三维人脸模型；第二阶段是眼镜试戴，首先自动对齐人脸模型和眼镜模型并根据视频流实时估计的人脸姿态参数变换模型，并渲染模型，然后将经过消隐处理后的眼镜模型融合进视频流中，最终实现虚拟眼镜试戴效果。实验结果表明，该算法实时性好，试戴效果逼真，给用户带来良好的试戴体验。

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一种基于简易标记点编码的光学跟踪系统

韩兆阳, 翁冬冬, 郭署山, 贺文杰, 江海燕, 李冬

2023, 44(5): 997-1012. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023050997

摘要 ( 71 )

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PDF(6882KB) ( 108 )

在虚拟现实，增强现实或是混合现实应用中，实时获取用户和交互对象的位姿是构建高沉浸感虚拟环境的前提条件。随着虚拟现实技术的不断发展，用户对虚拟环境中运动范围的要求不断提高，不再仅满足于单个房间内的小范围移动，而希望能在更大范围进行漫游和交互。为此，提出了一种光学定位追踪系统，通过在天花板或地面布置少量的红外LED标记点来实现精确的相机三维追踪。所述跟踪系统使用了最基本的点、线元素构建标记点图案，通过设计该标记点图案的编码原则、布局重复特征检索方法和对应点匹配算法，实现了标记点图像的快速、精确解析。实验证明系统计算的位置精度可以控制在毫米级别范围内，同时在对抗标记点抖动和遮挡等方面保持了较高的识别准确率。由此实现的跟踪系统具有低成本、易拓展和抗遮挡等特点，可以满足百平方米级别范围的实时追踪定位需求。

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增材制造自支撑点阵-实体复合结构拓扑优化方法

云峰, 王有治, 宋娇, 耿磊, 张乘虎, 刘继凯

2023, 44(5): 1013-1020. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023051013

摘要 ( 182 )

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随着先进设计概念和增材制造技术的发展与革新，多尺度结构的设计及制造在学术界被广泛研究。点阵-实体复合结构兼具轻量化、高性能、多功能属性，展现了巨大的应用前景和科研价值。为此，提出了一种增材制造自支撑点阵-实体复合结构拓扑优化方法，通过建立一套创新的层级材料插值模型，分别定义了自支撑单元密度和单元内点阵单胞-实体材料的相对密度。其中，对自支撑单元密度进行增材制造滤波以实现结构的增材制造自支撑特性，利用计算均化方法及多项式插值，对点阵单胞-实体材料的等效刚度进行了点阵域-实体域统一插值，以此实现优化过程点阵-实体的无缝双向切换。最后，通过数值计算案例对所建立算法的有效性和先进性进行了论证，结果表明，自支撑的点阵-实体复合结构在力学承载能力上优于传统的单一尺度自支撑拓扑优化结果。

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基于语义网的电网工程BIM模型完备性审查方法

潘泽宇, 史健勇, 姜柳

2023, 44(5): 1021-1033. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023051021

摘要 ( 83 )

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PDF(1860KB) ( 112 )

工程各个阶段项目参与各方之间的信息供给和信息需求平衡，是建筑信息模型(BIM)技术在项目全生命周期管理最大程度发挥作用的重要保证。在交付需求标准化方面，尽管我国从国家到地方再到企业相继出台了诸多标准，但尚缺少高效的完备性审查手段以保证交付双方及时有效进行项目信息交付。此外，当前针对各阶段交付模型信息审查的常规手段是人工校验和机器硬编码审核，二者分别存在人工成本高且容易漏判和灵活性不足，且更新困难的问题。考虑到语义网概念及相关技术在知识组织和管理方面的技术优势和应用情况，结合电网工程现有数字化交付标准成果，提出一种基于语义网的电网工程BIM模型完备性审查方法：利用SKOS建立完备性审查本体、审查对象模型本体；对交付标准中审查知识和实际模型信息进行图谱化；二者通过特定关系进行关联，并在此基础上通过SPARQL检索语言实现自动化完备审查。最后通过案例证明此方法的有效性，并对其他领域工程项目交付完备性审查能够产生借鉴价值。

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基于轮廓关键点形状上下文描述的BIM模型版本对比方法

刘建秀, 苏文哲, 苏治东

2023, 44(5): 1034-1040. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023051034

摘要 ( 59 )

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PDF(1298KB) ( 103 )

在工程全生命周期过程中，需求、参与方、工况等因素的变化使得BIM模型变更频繁，模型校审工作量巨大，校审的基础是识别不同版本之间模型的差异。针对模型中的结构化信息，可采用文本比较的方式。对于非结构化的几何信息，提出了基于轮廓关键点和表面描述点进行形状上下文描述的方法。该方法首先通过计算获得模型的轮廓线，其次采用轮廓线均匀采样和表面泊松盘均匀采样的方式获取关于模型的特征描述，最后对模型统计特征进行定量比较。相较于目前主流的随机采样方法，该方法不仅能通过较少的采样点获得对模型的稳定描述，提高对比效率，且对模型结构改变十分敏感，同时也可以抵抗因曲面细分或简化带来的影响。本文方法在某水电工程的部分非标准化构件中进行实验验证，在模型差异化对比方面取得了良好的效果。

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基于可拓语义的澄城刺绣风格迁移设计方法研究

吴正存, 吴通, 敦晓荣

2023, 44(5): 1041-1049. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023051041

摘要 ( 93 )

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PDF(1787KB) ( 92 )

针对目前澄城刺绣图案创新较少以及自动生成受到局限等问题，提出基于可拓语义的澄城刺绣风格迁移设计方法。首先通过调研整理澄城刺绣图案，提取图案的语义；然后对语义词汇的关联程度和设计应用价值进行分析，选择出具有最大可拓区间的语义词汇；对刺绣语义进行图解，评估词汇的辨识度和设计应用价值，获取图解的最大可拓区间，从而指导刺绣图案设计；从设计方案的语义表现程度和美观性2个方面进行优度评价；最后将优选后的图案输入到风格迁移算法、调整参数和迭代方案将澄城刺绣的风格迁移到设计的原始图案上、计算峰值信噪比(PSNR)、评估图像质量并进行优度评价，最终得到澄城刺绣风格的图案创新设计方案。结果表明该方法可以在一定程度上将澄城刺绣的风格特点转化为语义并应用到刺绣的创新设计中，为文化遗产的保护和创新提供了方法。

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基于参数化的3D打印个性化外固定支具设计研究

白宇, 王坤

2023, 44(5): 1050-1056. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023051050

摘要 ( 133 )

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运用参数化的数学逻辑特性，探究个性化的3D打印外固定支具形态快速设计方法。通过分析3D打印外固定支具形态设计要素，归纳出3个形态设计要素变量，并转化为参数变量，构建参数变量之间逻辑关系，得到个性化3D打印外固定支具设计程序；其次，对由参数化程序生成的多种方案进行有限元强度分析以及程序效率测试。程序效率测试结果表明，此程序可快速生成个性化3D打印外固定支具，并且可对3D打印外固定支具个性化形态快速优化。根据有限元分析结果显示，使用此程序生成的多种3D打印外固定支具方案皆满足力学强度要求。通过参数化编写的建模程序实现了个性化3D打印外固定支具形态设计，简化3D打印外固定支具设计流程，可快速优化形态设计，提高设计效率。

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基于AHP-TRIZ的雪地救援装备概念设计研究

魏巍, 张玲玉, 汪顺, 方倩, 范宇

2023, 44(5): 1057-1064. DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2023051057

摘要 ( 173 )

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针对雪地环境救援设备缺乏的现状，建立智能雪地救援装备功能需求指标体系，实现雪地救援装备设计需求的量化评估，探索结合AHP-TRIZ理论，为雪地救援装备的概念设计提供理论依据。从产品功能需求方向进行研究，通过文献研究法和调查法得出用户需求要素，运用层次分析法(AHP)，从目标、准则、指标3个层面归纳得出雪地救援装备功能需求指标体系，利用1~9标度法对雪地救援装备设计需求进行量化评估并完成一致性检验。结合发明问题解决理论(TRIZ)中的阿奇舒勒矛盾矩阵理论，确定需要改善及相应恶化的参数，对应TRIZ 39个工程参数和40项发明原理找到高效的解决方法，化解多层次设计要素的冲突，并实现最优化配置。得出雪地救援装备在功能、外观、人机工程、技术等方面的需求，完成雪地救援装备的概念设计。针对积雪地带恶劣环境的问题，通过集成AHP-TRIZ的方法将主观判断的结果量化处理，为雪地救援装备的设计提供方法指导，提高设计的科学性和合理性。

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2023年第5期样刊

2023, 44(5): 1065.

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2023年第5期22篇参考文献

2023, 44(5): 1066.

摘要 ( 26 )

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