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期刊简介：
《图学学报》发表论文晋级职称，双月刊。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。
期刊栏目：
计算机图形学、CAD技术与应用、计算机辅助几何设计、计算几何、科学可视化、计算机动画、图像处理、图像识别
期刊收录：
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图学学报最新期刊目录
基于运动学原理的复合材料编织成型工艺仿真技术研究————作者：吴浩宇;杨小超;王伟;赵罡;
摘要：给出了一种编织复合材料成型过程的仿真算法，主要是围绕编织机控制数据、纱线轨迹以及编织角的计算与预测设计的。该算法从两个相反的过程展开，逆向求解是根据预期的编织结构生成可靠的编织机控制数据，正向求解则是根据输入的编织机控制数据计算纱线轨迹，得到编织结构。首先将芯轴表面划分为一系列三角面片的集合并将其作为程序输入，提取芯轴中心线，依照运动学原理进行局部求解，由逆解算法生成设定编织角下的编织结构并得出相...
基于大型视觉语言模型的施工现场安全监控研究————作者：冷烁;王玮;欧家勇;薛志刚;宋英龙;莫斯钧;
摘要：针对施工安全监控过程中，传统视觉模型构建成本高、应用范围窄等问题，提出基于大型视觉语言模型(LVLM)的全新解决方案。基于开源预训练LVLM模型，提出包括文本提示、图像附加信息、图像样本提示等多类适用于施工安全监控任务的提示词策略，实现LVLM对施工监控图像的理解与推理，并设计了基于LVLM的智能监控工作流程与系统架构。研究成果被应用于管理人员离岗识别、危险区域侵入识别、以及违规施工行为识别等多项...
基于物理信息神经网络的通用网格生成方法————作者：张浩轩;李海生;王敏;李楠;
摘要：在数值模拟中，结构网格的生成往往需要大量的时间和人力投入。结构网格生成的一般方案是寻找计算域和物理域之间的映射，这种映射可以通过求解偏微分方程获得。然而，现有的结构网格生成方法难以同时保证效率和网格质量。针对上述问题，提出了一种基于物理信息神经网络的通用网格生成模型(UMG-PINN)。该模型将网格生成任务作为一个从计算域到物理域的网格变形问题，以边界曲线为输入，利用注意力网络捕捉计算域与物理域之...
基于数据挖掘与深度语义模型的工艺序列推荐方法————作者：郑佳辉;郭宇;吴涛;王胜博;黄少华;郑凯文;
摘要：为了应对航空制造工艺设计中传统的“经验驱动”方法面临的“数据超载”问题，难以实现航空复杂零件的智能化工艺设计，提出一种基于数据挖掘与深度语义模型的工艺序列推荐方法。通过采用PrefixSpan算法与BERT大语言模型相结合从零件实例数据中挖掘典型制造工艺序列及其相关能力，构建了可重用、可更新的制造工艺知识库。在此基础上，针对航空制造数据的特点提出了一种改进的空间通道注意力机制，进行零件实例数据隐式...
光影智绘：基于SAM的视频阴影鲁棒抽取————作者：陈东;李昌隆;杜振龙;宋爽;李晓丽;
摘要：针对传统方法对于光照变化和物体遮挡引起复杂的、动态变化阴影处理容易导致阴影检测的准确率和鲁棒性较低问题，提出了一种基于分割万物模型(SAM)的视频阴影检测方法，对SAM解码器进行微调，使其更适合阴影检测；利用SAM提取关键帧阴影区域，引入XMem模型，结合感觉记忆、短时记忆和长时记忆联合前后帧信息，给出优化和稳定视频阴影检测结果。实验结果表明：在ViSha数据集的阴影实验结果与传统方法相比，所提方...
基于阻尼激活函数的多维度隐式神经时变体数据压缩————作者：郭荣;焦辰玥;高鑫;邓佳康;田校先;毕重科;
摘要：大规模数值仿真的时变体数据在科学研究中具有重要价值，但其巨大的规模对I/O带宽和磁盘存储带来了严峻挑战，影响了数据可视化和分析的效率。传统的有损压缩技术在高压缩比条件下容易丢失重要特征，深度学习模型在压缩体数据上虽表现良好，但通常要求在压缩之前能访问整个数据集，存在一定的局限性。隐式神经表示凭借其通用性成为压缩大规模体数据的有力工具，但现有方法主要采用单个大型多层感知机(MLP)对全局数据进行编码...
基于超图表示学习和Transformer模型优化的知识感知推荐————作者：左屿琪;张云峰;张秋悦;徐英城;
摘要：基于知识图谱的推荐算法是近年来推荐系统领域的一个研究重点和热点，这主要是因为引入知识图谱，能够获得项目的辅助信息，从而极大地增强了推荐系统的能力，为用户带来更为精准和个性化的推荐体验。针对这一热点，提出一种基于超图表示学习和Transformer模型优化的知识感知推荐模型，利用超图在处理高阶关系上的独特优势，直接对用户与项目之间复杂的交互信息进行建模，从而极大地丰富了它们的交互信息。因局部图缺少用...
基于类内区域动态解耦的半监督肺气管分割————作者：汪子宇;曹维维;曹玉柱;刘猛;陈俊;刘兆邦;郑健;
摘要：从计算机断层扫描(CT)图像中精确分割肺气管是诊断和治疗各类肺部疾病的重要前提，但气管复杂的树状结构使得获取用于深度神经网络训练的像素级标注数据极为困难。半监督学习为在有限标注数据下的气管分割提供了新的思路。然而，在气道分割任务中，大气管(气管及其主分支)和小气管(外周细支气管)在体素数量、分支数量和形态结构等方面存在显著的类内差异。严重的类内不平衡问题导致模型容易在半监督学习中对占主导地位的分割...
面向轻量卷积神经网络的训练后量化方法————作者：杨杰;李琮;胡庆浩;陈显达;王云鹏;刘晓晶;
摘要：当前训练后量化方法(Post-Training Quantization)在高比特量化位宽下可以实现精度近乎无损的量化，但是对于轻量卷积神经网络来说，其量化误差仍然不可忽视，特别是低位宽
基于自适应特征融合金字塔与注意力机制的输电线路绝缘子缺陷检测方法————作者：翟永杰;翟邦朝;胡哲东;杨珂;王乾铭;赵晓瑜;
摘要：针对输电线路绝缘子缺陷样本中存在的复杂背景干扰以及缺陷区域尺度不一问题，提出了一种基于自适应融合特征金字塔与注意力机制的输电线路绝缘子缺陷检测方法。首先，提出了一种自适应融合模块(AF)来处理不同尺度的特征信息，并将其集成到特征金字塔网络当中，来缓解绝缘子航拍图像中存在的缺陷区域尺度不一问题。然后，提出了一种基于注意力机制的缺陷特征细化模块(DFRM)，通过增大感受野以及捕获缺陷区域的上下文特征来...
PanoLoRA：基于Stable Diffusion的全景图像生成的高效微调方法————作者：叶文龙;陈斌;
摘要：全景图像能表达周围环境整体的信息，已成为构建虚拟场景的重要表达方式之一。但在人工智能生成内容(AIGC)技术，尤其是大规模文本-图像数据集上训练的扩散模型和高效参数微调技术(PEFT)兴起的浪潮中，全景图像的生成和快速迁移的研究却尚不充分。因此，针对全景图像数据集稀少、空间失真的特点，我们收集了一个总共14000张的开源全景图像数据集，通过投影转换对其进行了精细化的文本标注与筛选，在此基础上，提出...
基于情绪捕捉实现艺术再创造的虚拟现实体验————作者：张雨菲;丁玎;李竹颖;
摘要：随着虚拟现实产业的蓬勃发展和国民审美需求的提升，艺术作品的展现形式成为虚拟现实应用中一个重要的研究课题。基于虚拟现实技术的沉浸式艺术因其能为观众提供视觉、听觉等多感官、全方位的体验受到了广泛的喜爱。然而，现阶段已有的应用存在体验单一、与环境交互有限以及沉浸感不足等问题。鉴于以上问题，设计并开发了虚拟现实环境下基于情绪捕捉的艺术再生成体验系统，利用面部识别等技术来捕捉情绪，实现人与艺术作品的互动。体...
虚拟现实重定向行走中的场景缩放增益研究————作者：杜欣;任洋甫;胥森哲;王巨宏;郑宇飞;张松海;
摘要：虚拟现实技术的不断发展为人们提供了沉浸式的体验，在虚拟环境中如何优化用户的感知和行走效率仍然是一个亟需探讨的问题。本研究主要通过用户实验探究了用户对虚拟环境中尺度变化的缩放增益感知阈值、用户对于场景缩小极限的接受度以及对场景缩放和平移增益叠加效应的接受度以优化虚拟环境的交互体验。首先，通过设置不同缩放增益下的虚拟场景让用户执行目标跟随任务，收集并分析三种场景下的用户感知数据，发现用户对虚拟环境尺度...
基于特征聚焦扩散网络的电力巡检目标检测算法————作者：郭瑞东;蓝贵文;范冬林;钟展;徐梓睿;任新月;
摘要：无人机电力巡检航拍图像通常背景复杂、待检目标尺寸较小，使用通用的特征提取网络往往导致漏检误检率较高，本文提出了一种用于特征融合的特征聚焦扩散网络，利用特征聚焦扩散网络对YOLOv8算法进行改进，设计了基于YOLOv8的电力巡检目标检测算法YOLOv8-SFD。在主干网络采用空间到深度非跨步卷积SPDConv保留更多小尺度特征，减少跨步卷积造成的特征损失，避免小目标以及遮挡目标特征提取过程中的特征丢...
DRec：大语言模型驱动的数据分析推荐系统————作者：陈治彰;封颖超杰;翁罗轩;沈健;陈为;
摘要：自然语言交互系统极大地简化了用户与数据分析的交互流程，允许用户通过自然语言来完成数据分析和图表绘制。随着大型语言模型(LLM)的兴起，近年来LLM驱动的自然语言数据分析系统逐渐成为一种趋势。LLM凭借其出色的逻辑推理和工具调用能力，能够生成更为复杂的逻辑推断和图表。尽管如此，依靠LLM进行的交互式数据分析仍充满挑战。数据分析师在分析过程中必须明确分析方向以推动交互式分析的进行，这通常要求分析师对数...
基于RGB特征的下一个最优视图导航技术————作者：周峥;戴亚桥;易任娇;蓝龙;朱晨阳;
摘要：神经辐射场(NeRF)在二维图像到三维场景重建领域展现出优异的性能，使用二维图像作为训练数据，能够重建出场景的三维结构，并能进行高质量的新视图渲染。尽管神经辐射场在三维场景重建领域是十分有效的，但是也存在训练速度慢、推理时间长的问题，并且样本质量与三维场景重建质量密切关联。为解决神经辐射场在低样本质量情况下的高质量三维重建问题，本文使用两组不同哈希编码的神经辐射场来学习同一个场景，评估候选视图信息...
基于深度强化学习的可缓冲的物体运输和装箱————作者：雷玉林;刘利刚;
摘要：针对物理场景中物体初始堆叠约束导致装箱空间利用率受限的问题，提出一种基于深度强化学习框架的可缓冲物体运输与装箱的神经优化模型，引入缓冲中转机制提升容器装箱利用率。首先，模型的状态编码器动态编码优先图提取的优先级信息和缓冲信息，有效地处理物体之间的堆叠关系和利用缓冲区的中转能力；然后，序列解码器感知当前容器状态，利用注意力机制对编码后的特征向量计算候选旋转状态序列的选取概率，自适应地选取执行中转或者...
基于体素网格特征的NeRF大场景重建方法————作者：王道累;丁子健;杨君;郑劭恺;朱瑞;赵文彬;
摘要：针对神经辐射场在大场景情况下的渲染模糊、细节缺失等问题，提出了一种以体素网格特征为指导，并驱动光线采样的适用于大场景的渲染方法。该方法可以有效提升三维模型的精度，这对大场景重建来说尤为重要，可用于建筑设计、城市规划等多种应用场景。首先，对于重建的场景进行网格化处理，根据场景大小分配场景边界并细化体素单元。其次，对体素包含的信息进行张量分解，并提取网格化后的场景特征，神经辐射场将根据提取的特征进行侧...
TCPColor：基于文本到图像生成模型的中国画配色方案推荐系统————作者：张迪;张文安;姜智德;吴爱霞;孔浩;郭显;陈为;
摘要：传统中国绘画(国画)是中国特有的绘画形式，在其基础上探索配色方案的使用，对现代设计师探索传统艺术与现代设计理念融合有重要意义.但是基于国画知识的色彩推荐系统研究较少，尚未有基于主题、物象、意境等多维度特征提供有效的配色检索和推荐的方案，提出了一个中国画配色方案推荐系统TCPColor，以中文文本到图像生成模型太乙为基础，使用专家标注的宋代国画数据对模型进行了微调，然后对生成图像使用视觉显著性算法、...
基于时序区间反转的隐式曲面动画渲染方法————作者：李晓丽;张昆;杜振龙;陈东;宋爽;
摘要：动画渲染是计算机图形学中的一个重要分支，专注于生成时序动态图像。传统的动画渲染方法在时间轴进行几何场景的逐帧渲染，易造成计算资源的浪费。为了提高动画渲染效率，提出基于时序区间反转的隐式曲面动画渲染方法。该方法用稀疏八叉树网格划分隐式场景空间，采用区间运算递归细分隐式场景，将含有隐式曲面的场景分为隐式体内部、外部和表面。利用区间运算对时间导数进行范围限定定位隐式场景中的变化，多个连续隐式曲面直接存在...
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