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期刊信息/Journal information
计算机辅助设计与图形学学报
计算机辅助设计与图形学学报

吴恩华

月刊

1003-9775

jcad@ict.ac.cn

010-62562491；62600342

100190

北京2704信箱

计算机辅助设计与图形学学报/Journal Journal of Computer-Aided Design & Computer GraphicsCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊创刊于1989年，是我国CAD和计算机图形学领域第一个公开出版的学术刊物，原为季刊，1996年起改为双月刊，从2000年起改为月刊。 该刊以快速传播CAD与计算机图形学领域的知识与经验为目的，刊登有创新的学术论文，报导最新科研成果和学术动态，及时反映该领域发展水平与发展方向。 该刊面向全国，聘请了我国CAD和计算机图形学学术界的知名学者、专家参加刊物的编委会，具有权威性和代表性。 读者对象为从事CAD和计算机图形及其他有关学科的科研、工程技术人员及高等院校师生。 被《中文核心期刊要目总览》第三版定为我国计算技术、计算机类核心期刊；被中国科学技术信息研究所接受为中国科技论文统计与分析用刊；被中国科学引文数据库、《中国学术期刊文摘》、《电子科技文摘》收录。从1996年起，每期由清华大学国家光盘工程中心全文收录到《中国学术期刊(光盘版)》中。从1996年开始被美国的工程索引(EI)收录。从1999年起被英国SA，INSPEC(Computer & Control Abstracts)及俄罗斯文摘杂志收录。
正式出版
收录年代

    以人为本的可解释智能医疗综述

    宋淑超陈益强于汉超张迎伟...
    645-657页
    查看更多>>摘要：随着人工智能(artificial intelligence,AI)的高速发展,"黑盒"模型已逐渐展示出逼近甚至超越人类的能力,尤其在智能医疗等高风险应用场景中,其可解释性是用户在应用中信任和理解AI的关键基础.虽然已有工作提供了大量事前和事后的AI可解释方法,但大都采用通用型解决思路,未考虑不同用户在不同场景下多维度的理解和信任需求.以人为本的AI可解释方法能够针对用户实际需求对AI模型进行可解释分析,近年来逐渐受到国内外学者的关注.文中聚焦智能医疗应用,对近5年人机交互国际顶级会议的文献进行分析,回顾现有辅助诊断、辅助用药、未病预警方面以人为本的AI可解释方法及系统,从决策时间花费、用户专业度和诊疗工作流程3个维度梳理和定位可解释需求的系统性方法,得出4类典型用户画像和对应案例;并从考虑资源受限、不同用户的多样需求、与现有流程结合3个方面,为如何设计可解释的医疗辅助诊断系统提出建议.

    可解释人工智能临床决策支持系统智能医疗人智交互用户体验

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    面向癫痫的脑电图可视分析方法

    丁国明谢潇胡玲利巫英才...
    658-667页
    查看更多>>摘要：为了高效地检测和分析癫痫患者脑电图中的癫痫样放电,提出一种面向癫痫的脑电图可视分析方法.首先利用浙江大学医学院附属第二医院在癫痫治疗过程中积累的脑电数据,建立基于时域和时频域视角的卷积神经网络模型,用于癫痫样放电自动分类,使用Focal Loss作为损失函数评估放电类别分布不均衡的问题;然后在分类模型基础上,结合医生的需求设计交互式的多视图可视分析系统,其由波形分类视图、离群值检测视图和波形检查视图3个相互协作的模块组成;最后招募10位被试和2位专家,通过评估实验验证系统在癫痫诊断方面的有效性和可用性.实验结果表明,建立的分类模型在所用数据集上的平均F1分数为0.88,优于其他的脑电分类模型,且具有良好的鲁棒性;设计的系统具有良好的可用性和有效性,可以辅助医生进行癫痫诊断.

    医学可视化机器学习脑电图癫痫

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    面向Fabric性能态势感知的联盟链可视分析方法

    任芃锟邵怡敏王保全王轶...
    668-677页
    查看更多>>摘要：区块链技术的不断普及,对联盟链网络运行的稳定性和交易过程的可解释性提出了更高的要求.通过总结在联盟链实际开发和应用过程中网络性能监控与分析的需求,提出面向Hyperledger Fabric性能态势感知的联盟链可视分析方法.对网络拓扑图、块高增长图和交易共识动画等多视图进行联合分析,支持从网络、节点、交易3个层面进行探索;提出Fabric网络和节点性能量化方法,以分值形式衡量性能态势,便于快速了解联盟链运行情况、通道间活跃度差别与各节点健康度.案例分析和用户评估结果表明,所提方法在Fabric可视监控、性能态势分析、交易共识轨迹追踪等方面具有实用性和有效性.

    区块链可视化可视分析联盟链态势感知

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    面向调色板设计的感知一致色彩排序方法

    肖志雄许文松曾琼
    678-686页
    查看更多>>摘要：针对可视化设计中调色板选择涉及的大量视觉比较操作,为了提升色彩设计效率,提出一种符合感知的调色板色彩排序方法.首先建立由全局有序性以及视觉连贯性约束因子组成的色彩排序能量优化方程,并通过粒子群算法对其求解以获得感知一致的色彩排序;在此基础上,开发了一个基于感知一致色彩排序的调色板设计系统,可以支持调色板选取、调色板全局探索、基于样例的调色板检索等功能.利用定量度量和用户实验对所提方法在感知一致性及调色板比较任务上进行实验,结果表明,该方法可以生成符合感知的调色板色彩排序结果,能有效地促进调色板相似性比较的准确性及效率.

    数据可视化色彩设计自动色彩优化

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    两条B样条曲线求交的高效计算方法

    王永澳吕杭汀陈小雕
    687-700页
    查看更多>>摘要：曲线曲面间求交计算在CG和CAD中有着广泛的应用.牛顿法等迭代法计算效率高但需要良好的初始值;裁剪法具有良好的鲁棒性但计算效率不理想,尤其是对于相切情况的求交问题.为此,提出一种计算2条B样条曲线交点的混合方法.首先提出一种高效的线性复杂度裁剪方法,用于获得良好的初始值;然后提出一种与导数无关且效率更高的改进的割线法,用于验证贯穿性相交情况;最后提出一个相切情况下收敛阶为2的迭代公式,其性能远优于现有的牛顿法和裁剪法.理论上,混合方法若与根隔离法相结合,可以应用于更多类型曲线间的求交问题.数值实验结果表明,与现有的同类方法相比,在贯穿情况下,所提方法的计算效率提高约10％,在相切情况下则提高约100％～300％.

    B样条曲线/曲线求交裁剪法线性包围法相切非多项式函数

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    密度导向的点云动态图卷积网络

    刘玉杰孙晓瑞邵文斌李宗民...
    701-710页
    查看更多>>摘要：针对现有主流网络对于点云局部特征提取的能力不足,以及在特征提取过程中未考虑点云密度的问题,提出一种密度导向的点云动态图卷积网络.首先提出点云局部密度指数的概念,衡量点及其邻域点在相应的空间位置中的密集程度;然后利用局部密度指数动态赋予每个点一个膨胀因子,提出密度导向的动态点分组方法对点云构建局部图结构,对每个局部图结构构造动态边缘卷积模块进行特征的提取与聚合,既提取了点云的几何特征,又实现了置换不变性;最后采用残差网络的思想优化图神经网络的过平滑问题.实验结果表明,在分类数据集ModelNet40与ScanObjectNN 上,所提网络的分类准确率分别为93.5％和82.2％;在分割数据集ShapeNet与S3DIS上,该网络的平均交并比分别为85.6％和60.4％,均高于DGCNN等主流网络;所提网络在多项任务中的精度都得到显著提升,且在处理密度不均的点云时有较好的鲁棒性,验证了所提算法的可行性与有效性.

    点云密度膨胀因子动态点分组动态边缘卷积图卷积网络

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    采用点云分区统计的成捆棒材端面定位方法

    张付祥孙和盛黄永建黄风山...
    711-720页
    查看更多>>摘要：针对成捆棒材端面贴标过程中出现的端面中心位姿测量难度大、效率低等问题,提出一种基于点云分区统计的成捆棒材端面定位方法.首先对端面点云进行预处理操作;然后使用改进的聚类分割算法对端面点云进行分割,并以分区统计为依据提出完整单根棒材端面中心定位方法和残缺单根棒材端面中心定位方法,实现端面中心定位;最后以端面法向量表征端面中心姿态重建端面中心位姿.采集200组不同姿态的单根棒材端面点云进行实验的结果表明,单根棒材端面定位时间不超过0.5 s,位置误差小于3 mm,姿态误差小于2°;所提方法是高效的,可准确地定位棒材端面中心.

    点云分割成捆棒材点云分区统计端面中心定位

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    基于点云稀疏空间特征聚合激励的单阶段3D目标检测模型

    鲁斌孙洋杨振宇
    721-733页
    查看更多>>摘要：针对目前基于点云的3D目标检测中单阶段体素法存在感受野固定、特征尺度单一,导致模型对点云特征学习不够充分、模型检测效果存在瓶颈等问题,提出了一种可端对端训练的基于体素的单阶段3D目标检测模型.首先,利用多尺度稀疏空间特征聚合模块,聚合点云在不同稀疏空间尺度上的特征,使特征充分保留点云的空间信息;然后,对特征进行分层激励,通过多尺度感受野对特征进行分层学习,强化特征的表达能力,降低噪声信息对检测结果的影响;最后,将特征输入检测头进行候选框的分类和回归.在公开的自动驾驶数据集KITTI上与主流单阶段3D目标检测模型进行了对比实验,包含对3类目标共9个的难度等级目标的检测.所提模型在其中5个等级中的平均准确率有明显提升,尤其对点云稀疏的目标,表现出较好的检测效果.实验结果表明,所提模型能够充分提取点云空间信息并有效地学习点云多尺度特征.

    3D目标检测激光雷达点云多尺度稀疏空间特征聚合分层激励

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    图像语义特征引导与点云跨模态融合的三维目标检测方法

    李辉王俊印程远志刘健...
    734-749页
    查看更多>>摘要：受到场景的复杂性和目标尺度变化、遮挡等影响,三维目标检测仍面临着诸多挑战.虽然跨模态特征融合图像和激光点云信息能够有效地提升三维目标检测性能,但在融合效果和检测性能上仍有待提升,为此,提出图像语义特征引导与点云跨模态融合的三维目标检测方法.首先设计图像语义特征学习网络,采用双分支自注意力并行计算方式,实现全局语义特征增强,降低目标错误分类;然后提出图像语义特征引导的局部融合模块,采用元素级数据拼接将检索的图像局部语义特征引导融合点云数据,更好地解决跨模态信息融合存在的语义对齐问题;提出多尺度再融合网络,设计融合特征与激光雷达点云交互模块,学习融合特征和不同分辨率特征间的再融合,提高网络的检测性能;最后采用4种任务损失实现anchor-free的三维目标检测.在KITTI和nuScenes数据集中与其他方法进行对比,针对三维目标检测准确率达87.15％,并且实验结果表明,文中方法优于对比方法,具有更优的三维检测性能.

    三维目标检测跨模态语义特征点云无锚

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    基于双维度注意力集成对抗网络的太阳能电池缺陷图像生成

    周颖裴盛虎陈海永颜毓泽...
    750-759页
    查看更多>>摘要：针对太阳能电池缺陷图像稀缺问题,为了对太阳能电池缺陷检测模型进行训练,提出一种双维度注意力集成对抗网络的缺陷图像生成方法.首先构造双生成器与双判别器的集成对抗网络模型;然后将通道注意力与改进的空间注意力结合为双维度注意力,并将其融入生成器与判别器中;最后设计双生成器分时训练的方式解决模型训练不稳定的问题.在太阳能电池电致发光(EL)缺陷数据集上的实验结果表明,5种生成缺陷图像中的图像多样性指标和结构相似性指标比现有最优生成方法最高分别提升53.87和0.46;利用生成的缺陷图像进行yolov5检测模型的训练,5种缺陷的平均精度均值达到96.56％.

    生成对抗网络注意力机制双生成器双判别器太阳能电池

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