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期刊信息/Journal information
图学学报
图学学报

李华

双月刊

2095-302X

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010-82317091

100191

北京海淀学院路37号中国图学学会学报编辑部

图学学报/Journal Journal of GraphicsCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国工程图学会主办的全国中文核心期刊和全国科技文统计用刊。本刊面向国内外公开发行，主要刊载图学专业有关图学理论与应用、图学教育理论、计算机图学与CAD、科学可视化、工业设计、图样标准化等有关方面的学术论文，重要研究成果和技术经验总结，国内外重要论著的评述和学术动态。
正式出版
收录年代

    基于改进YOLOv7-tiny的道路病害检测算法

    谢国波林松泽林志毅吴陈锋...
    987-997页
    查看更多>>摘要：针对目前道路病害检测方法参数量较大、小目标病害检测效果差且易出现误检、漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv7-tiny的道路病害检测算法.引入深度可分离卷积(DSC)和无参注意力机制(SimAM)设计ELAN-SimAM-D结构,减少计算量和参数量以实现轻量化,同时加强模型的特征提取和特征融合的能力;引入自适应指数加权池化和自适应融合设计SPPAda结构作为空间金字塔池化结构,增强道路病害信息的保留程度,降低病害的漏检;新增 P2 小目标网络层,加强对较小目标病害的检测能力,提高模型的检测精度;设计新的损失函数NWD-EIOU替换原CIOU损失函数,提高小目标定位的精度.实验结果表明,相较于原始的YOLOv7-tiny算法,改进后的YOLOv7-tiny算法在自建实验数据集下mAP@0.5 达到 83.14%,提升了 3.50%,召回率上提升了 4.96%,模型的参数量降低了 33.84%,能够满足道路病害检测的需求.

    YOLOv7-tiny道路病害检测自适应指数加权池化SimAM注意力机制SPPAda结构P2小目标网络层

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    基于孪生物理不可克隆函数和压缩感知的视觉有意义图像加密

    高献伟郭维剀程逸煊袁野...
    998-1007页
    查看更多>>摘要：视觉有意义图像加密方案(VMIE)由于能够将加密图像隐藏在明文图像中而不会引起攻击者的怀疑,受到了研究人员的关注.为了提高系统在容量和安全性方面的性能,提出了许多基于压缩感知的VMIE方案.然而,在这些方案仍难以有效解决密钥管理问题.为此,提出了一种基于孪生物理不可克隆函数和压缩感知的VMIE方案.首先,将完整的密钥种子嵌入到载体图像中,以实现公共网络密钥交换并避免额外的通信消耗.由于密钥种子经过了加密和编码操作,安全性和鲁棒性得到了保证.随后,使用哈希算法迭代扩展密钥种子以生成密钥流.实验结果表明,该方案可以实现安全性、嵌入容量和鲁棒性的平衡.

    视觉意义图像加密压缩感知物理不可克隆函数哈希链

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    特征对齐与上下文引导的多视图三维重建

    熊超王云艳罗雨浩
    1008-1016页
    查看更多>>摘要：针对三维重建对细小特征及边缘区域重建欠佳的问题,提出了一个基于特征对齐与上下文引导的多视图三维重建网络,即AGA-MVSNet.首先,构建了一个特征对齐模块(FA)与特征选择模块(FS),能够将特征金字塔不同层级的特征先对齐之后再进行融合,提高对小尺寸物体和边缘区域的特征提取能力;然后,在代价体正则化中加入了一个上下文引导模块,该模块能够在略微增加运行内存的情况下充分利用周围信息,增强成本体积之间的相关性,提高三维重建的精度与完整度;最后,在 DTU 数据集上进行了实验,实验结果表明,该方法相比于基准网络 CasMVSNet 精度提升了 2.2%,整体重建质量提升了 2.5%.此外,在Tanks and Temples数据集上的表现相较一些已知的方法也十分优异,且在BlendedMVS数据集上也生成了不错的点云效果.

    深度学习多视图三维重建特征对齐上下文引导3D注意力机制

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    基于空间信息关注和纹理增强的短小染色体分类方法

    彭文林金炜
    1017-1029页
    查看更多>>摘要：染色体分类是核型分析中的重要任务之一.尽管残差神经网络已经在染色体分类领域取得了显著成就,但由于部分染色体具有长度较短、分类特征难以识别以及形态相似度较高的特点,使得其分类仍然具有挑战性.提出了基于空间信息关注和纹理增强的染色体分类模型(SIATE-Net),以Inception_ResNetV2 模型作为骨干网络提取染色体的深层特征,自注意力机制和深度可分离卷积的引入能够更好地关注和保留短小染色体的空间信息.染色体长度较短易造成显带信息混淆,模型融入了纹理增强机制以扩大染色体间的差异性,为分类任务增加更多的判定依据.SIATE-Net模型分别在私人数据集与公开数据集上进行验证,分类性能明显优于其他方法,尤其是短小染色体.在私人数据集上,SIATE-Net模型表现出了最佳的总体分类准确率 98.05%,短小染色体分类精度高达 97.42%.在公开数据集上,SIATE-Net 模型的总体分类准确率为 98.95%,而短小染色体也达到了 98.51%.实验结果表明,具有较强针对性的自注意力模块、深度可分离卷积和纹理增强模块在不降低整体分类准确性的前提下,能够有效地解决短小染色体分类任务.

    医学图像处理短小染色体分类Inception_ResNetV2模型自注意力机制深度可分离卷积纹理增强

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    基于可微渲染的自由视点合成方法

    朱结宋滢
    1030-1039页
    查看更多>>摘要：针对目前非受控环境下自由视点合成易受高度可变的照明条件、相机参数等因素影响的问题,提出一种近似可微延迟逆渲染管线(ADDIRP),通过在延迟逆渲染管线中加入基于物理的相机模型,实现准确模拟相机的光学成像过程.首先,根据输入图像及对应位姿分别创建光度相机模型和几何相机模型,其中光度相机模型由曝光、白平衡等可学习参数表示,几何相机模型由可学习的内参和外参表示.其次,利用渲染图像与目标图像的图像空间损失对管线各组件进行优化,使延迟逆渲染管线对复杂多变的光照和粗糙拍摄的图像具有较强的鲁棒性.最终,生成与传统图形引擎兼容的 3D内容重建.实验结果表明,与已有方法相比,ADDIRP在现实世界数据集上具有更优的性能,在合成数据集上,在保证合成质量相近的前提下,具有更出色的视觉感知一致性.

    自由视点合成可变环境延迟逆渲染管线基于物理的相机模型3D内容重建

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    施工现场小目标工人检测方法

    李建华韩宇石开铭张可嘉...
    1040-1049页
    查看更多>>摘要：利用施工现场监控视频或图像对工人进行精确检测,可为施工安全智能化管理提供基础支持.然而,较远的监控距离使得工人在画面中以小目标的形式出现,加之现场环境复杂多变,给工人检测带来了挑战.为此,本文提出了一种融合改进的 YOLO 模型与帧差法的小目标工人检测方法.一是通过改进 YOLOv5模型对静态工人进行检测,即引入切片辅助推理(SAHI)获取小目标工人更清晰的特征,添加小目标检测头确保小目标对象特征的完整性,利用高效通道注意力机制(ECA)提高对小目标的检测效果;二是通过帧差法对图像特征较弱的运动工人进行检测,一定程度上弥补图像检测的不足.该方法在自建数据集上进行了验证,结果表明:改进后的YOLOv5 模型F1-Score提升了 11.3%,平均精确均值(mAP)提升了 12.5%,而融合帧差法后的综合方法对小目标工人的检出率提高了 3.6%,达到了 84.2%,FPS达到 6 帧每秒,能更好地满足施工现场工人检测的需要.

    现场工人检测小目标检测YOLO帧差法

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    基于DCNv2和Transformer Decoder的隧道衬砌裂缝高效检测模型研究

    孙己龙刘勇周黎伟路鑫...
    1050-1061页
    查看更多>>摘要：为解决因衬砌裂缝性状随机、分布密集、标注框分辨率低所导致的现有模型识别精度低、检测速度慢及参数量庞大等问题,以第 2 版可变形卷积网络(DCNv2)和端到端变换器解码器(Transformer Decoder)为基础对YOLOv8 网络框架进行改进,提出了面向衬砌裂缝的检测模型DTD-YOLOv8.首先,通过引入DCNv2对 YOLOv8 主干卷积网络 C2f 进行融合以实现模型对裂缝形变特征的准确快速感知,同时采用 Transformer Decoder 对 YOLOv8 检测头进行替换以实现端到端框架内完整目标检测流程,从而消除因 Anchor-free 处理模式所带来的计算消耗.采用自建裂缝数据集对SSD,Faster-RCNN,RT-DETR,YOLOv3,YOLOv5,YOLOv8和DTD-YOLOv8 的 7 种检测模型进行对比验证.结果表明:改进模型F1 分数和mAP@50 值分别为 87.05%和89.58%;其中F1 分数相较其他 6 种模型分别提高了 14.16%,7.68%,1.55%,41.36%,8.20%和 7.40%;mAP@50分别提高了 28.84%,15.47%,1.33%,47.65%,10.14%和 10.84%.改进模型参数量仅为RT-DETR的三分之一,检测单张图片的速度为 16.01 ms,FPS为 65.46 帧每秒,对比其他模型检测速度得到提升.该模型在面向运营隧道裂缝检测任务需求时能够表现出高效的性能.

    隧道工程目标检测第2版可变形卷积网络TransformerDecoder衬砌裂缝

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    基于知识图谱的直升机部件装配序列规划方法

    蒋明杰张炜才荣浩明张俊起...
    1062-1070页
    查看更多>>摘要：由于直升机组件数量多且组件之间约束关系复杂,传统的装配序列规划方法存在指数爆炸和易陷入局部最优解的问题.为了应对装配序列求解时间随组件数量指数增长和多约束关系矩阵运算复杂的难点,引入知识图谱(KG)建立直观的语义装配信息模型,并提出了一种基于KG的直升机部件装配序列规划方法.首先,基于三维模型解析和知识推理技术实现结构信息和约束关系等关键装配信息的提取.其次,基于本体构建KG形式的装配信息模型.最后,利用带反馈的图规划算法从KG中求解直升机部件的装配序列.KG提供的优先关系减少了算法搜索空间,在优先关系的约束下,带反馈的图规划算法以装配方向改变次数最小和装配工具变化次数最少为目标,逐步规划序列并反馈规划结果以避免重复搜索.直升机的中机身中段部件被作为实验对象以验证该方法的有效性,对比启发式算法能获得更高适应度值的装配序列且求解时间更短.

    知识图谱直升机部件装配序列规划语义信息模型图算法三维模型解析

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    设计驱动的产品颠覆性创新方法研究

    杨培宋炯杨冬梅白仁飞...
    1071-1083页
    查看更多>>摘要：通过设计驱动创新与颠覆性创新的理论研究,提出了包含意义发掘、功能系统调整、产品语言表达 3 个阶段的设计驱动产品颠覆性创新过程模型,以完善设计领域对于颠覆性创新方法的研究.首先基于SET洞察市场趋势设想新意义,由内而外接受批评以发掘可行性意义;然后对目标用户进行研究,运用AD将功能需求转化为设计参数,并与源产品技术对比进而进行技术调整,获得颠覆性创新技术解;接着将新意义特征及提升、添加技术所对应的部件确定为意义诠释区域,并采用类比推理选取样本;最后通过相似性分析确定设计原型并提取其特征要素,利用可拓变换优化产品语言表达,获得颠覆性创新产品语言解.以电动轮椅设计为实例验证了该模型的可行性,为其他设计驱动的产品颠覆性创新提供参考.

    设计驱动创新颠覆性创新产品语言产品意义功能调整电动轮椅

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    基于下肢生物力学特性的膝关节变刚度护具设计

    谭坤王旭鹏赵嘉鑫黄昱喆...
    1084-1095页
    查看更多>>摘要：针对全民健身运动人们对于可穿戴运动护具产品不断增长的使用需求,需解决现有预制型护具中存在的防护性能不足、运动穿戴匹配度低等问题.首先,采用逆向工程、服装压力计算理论等关键技术与方法对皮肤形变、护具压力等关键参数进行采集,定性与定量分析了人体运动过程中,下肢皮肤形变与曲率压力分布区域变化规律,并构建人体膝关节护具功能分区模型;其次,根据不同划分区域,完成了膝关节变刚度护具分区结构设计;然后,采用有限元仿真方法构建膝关节-护具有限元模型,对比分析多组护具穿戴条件下的接触压力分布规律;最后,结合护具穿戴压力与肌电采集实验,验证膝关节变刚度护具可以有效优化膝关节压力分布,提高穿戴贴合度和提升运动表现.

    膝关节变刚度护具运动生物力学逆向工程技术

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