【摘 要】
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随着乘用车市场的竞争日益加剧,在确保汽车功能品质的同时,汽车造型的家族化与新颖性逐渐成为汽车竞争力的核心因素。作为汽车核心的差异化设计区域之一,汽车前脸造型在提升品牌竞争力方面受到广泛关注。实现汽车前脸造型的自动化,在保持家族化设计的同时,可以提供更加多样化的汽车前脸造型,从而提高汽车概念设计效率。由于汽车前脸的拓扑高度复杂性及设计语义编辑的不可控性等诸多因素,汽车前脸造型设计的自动化非常困难。本
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随着乘用车市场的竞争日益加剧,在确保汽车功能品质的同时,汽车造型的家族化与新颖性逐渐成为汽车竞争力的核心因素。作为汽车核心的差异化设计区域之一,汽车前脸造型在提升品牌竞争力方面受到广泛关注。实现汽车前脸造型的自动化,在保持家族化设计的同时,可以提供更加多样化的汽车前脸造型,从而提高汽车概念设计效率。由于汽车前脸的拓扑高度复杂性及设计语义编辑的不可控性等诸多因素,汽车前脸造型设计的自动化非常困难。本文针对汽车前脸造型自动化中的关键技术开展大数据驱动的系列研究,通过汽车前脸的整理分类、创建大规模汽车前脸造型图像库、前脸类型自动识别及关键区域检测、关键造型特征点的自动提取以及对应的特征点驱动下的形变方法,实现汽车前脸的设计空间漫游。具体内容如下:汽车前脸的拓扑分析、基于深度学习网络的自动识别与区域检测。针对汽车前脸造型的拓扑复杂性问题,本文依据格式塔心理学理论,通过整理与分析大量汽车前脸图像数据,对汽车前脸造型分为五大类,并依据分类结果创建对应的汽车前脸分类及检测数据集AFCD4000。在此基础上,采用YOLO V5l算法进行汽车前脸的类别自动识别和检测,数值实验表明,本文采用的分类识别及检测方法,其交并比在0.5至0.95的平均精度均值可以达到99%,有效鲁棒,为后续步骤奠定基础。基于深度学习的汽车前脸关键特征点的自动提取。汽车前脸造型关键特征点一方面能够反映车型的本质造型特征,另一方面可以作为图像变形及形变的驱动元素。通过整理分析,本文定义了汽车前脸的44个统一关键特征点,涵盖了汽车前脸的核心造型关键元素,在AFCD4000的基础上创建了汽车前脸图像关键特征点数据集。进一步地,本文提出了一种基于级联的DAN-Res Net50特征点提取算法进行汽车前脸关键特征点的自动提取,数值实验表明,本文特征点提取方法其平均误差为0.0149,较原来降低了6.2%,精度更高。基于图像形变的汽车前脸设计空间漫游。针对输入的汽车前脸图像序列,首先进行汽车前脸分类及目标区域检测,然后通过自动提取方法得到汽车前脸关键特征点,以关键特征点为驱动元素生成形变控制网格,采用网格驱动的图像局部仿射变换实现汽车前脸的设计空间漫游,进而在保持汽车家族化特征的同时,得到丰富的多样化汽车前脸造型。此外,本文还进行了汽车前脸设计空间的跨类别、跨品牌等系列探索研究,以进一步拓展汽车前脸设计空间。
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