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　　期刊簡介：

　　《圖學學報》發表論文晉級職稱，雙月刊。是中國工程圖學會主辦的全國中文核心期刊和全國科技文統計用刊。本刊面向國內外公開發行，主要刊載圖學專業有關圖學理論與應用、圖學教育理論、計算機圖學與CAD、科學可視化、工業設計、圖樣標準化等有關方面的學術論文，重要研究成果和技術經驗總結，國內外重要論著的評述和學術動態。

　　期刊欄目：

　　計算機圖形學、CAD技術與應用、計算機輔助幾何設計、計算幾何、科學可視化、計算機動畫、圖像處理、圖像識別

　　期刊收錄：

　　CSCD 中國科學引文數據庫來源期刊(含擴展版)JST 日本科學技術振興機構數據庫(日)萬方收錄(中)上海圖書館館藏北大核心期刊(中國人文社會科學核心期刊)國家圖書館館藏知網收錄(中)統計源核心期刊(中國科技論文核心期刊)維普收錄(中)Caj-cd規范獲獎期刊全國中文核心期刊

　　圖學學報雜志社征稿要求：

　　1來稿要求及注意事項

　　1.1來稿要求論點明確、數據可靠、文字精煉、結果正確。每篇論文以5000~8000字為宜。文稿包括：論文題目、作者、作者單位(包括所在省、市名、郵編)、中文摘要、關鍵詞(4~5個)、中圖分類號、正文、參考文獻。英文部分：題名、作者與作者單位、摘要及關鍵詞等。

　　1.2來稿要求字跡清楚，圖表清晰，物理量和單位符合國家標準。稿中外文字母、符號必須分清大、小寫，正斜體及黑白體，上下標位置明顯。

　　1.3來稿請注明第一作者信息：姓名，出生年、性別、籍貫(省、縣)，職稱、學位、研究方向、基金資助項目及編號。

　　1.4標題要簡短扼要、準確新穎。

　　閱讀推薦：標簽技術

　　《標簽技術》國家級電子期刊征稿，實時刊登行業內的新聞資訊，透視市場發展趨勢與行業會議與展覽，不間斷地為讀者完整展現企業及企業精英的風采，第一時間為讀者公布標簽前沿技術解決方案與專家答疑解惑，打造一個供應商、買家和終端用戶能夠有效溝通的信息平臺，標簽精品賞析為讀者完整解讀標簽設計與原輔材料的奇妙組合。

　　圖學學報最新期刊目錄

基于動態視覺傳感器的航發葉片缺陷檢測

摘要：航空發動機葉片作為發動機核心零部件，其表面微小缺陷可能導致嚴重安全事故，傳統視覺檢測技術受限于運動模糊、動態范圍低及背景冗余等問題。針對上述挑戰，提出一種基于動態視覺傳感器的航發葉片缺陷檢測方法。動態視覺傳感器數據格式為異步事件流，故也被稱作事件相機，具有動態范圍大、高幀率、微小目標捕捉能力強等優勢。首先搭建了基于DVS的缺陷檢測平臺，探索總結了其成像特點及優勢。在此基礎上，構建首個基于DVS的航...

一種大視角變換場景下的圖像匹配方法

摘要：針對現有圖像匹配方法在大視角變換場景中匹配精度和匹配數量顯著下降的問題，提出了一種改進的E-LoFTR圖像匹配方法。首先，采用先視角調整后精細匹配策略，提出了一種新穎的雙階段SIFT視角矯正模塊，該模塊結合了尺度不變特征變換(SIFT)算法的視角不變性與單應性變換(homography)的幾何對齊能力，提高了模型對大視角變換的適應能力。然后，設計了方向感知門控注意力機制，使用多方向卷積和動態門控的...

基于SAM2的腹腔鏡手術多目標自動分割方法

摘要：腹腔鏡術中場景的自動分割是手術機器人實現自主操作的關鍵基礎，當前仍面臨三重挑戰：手術目標間紋理高度相似且邊界模糊，導致相似目標難以精確分割；從亞毫米級縫合線到厘米級臟器組織存在顯著尺度差異，制約了多目標同步分割精度提升；運動偽影和煙霧遮擋等干擾進一步影響術中多目標完整分割的魯棒性。為此，提出基于視覺大模型SAM2的腹腔鏡手術多目標自動分割方法(SAM2-MSNet)。采用LoRA+微調策略優化SA...

視覺圖靈三境界：大模型時代下視覺智能進展與展望

摘要：視覺圖靈是通過圖靈評測的方式對計算機視覺模型進行評估，為計算機視覺的發展提供了類人評估基準。隨著大模型時代的到來，計算機視覺技術的飛速發展極大提升了視覺能力，尤其在圖像分類、物體檢測分割以及視頻理解等領域表現出色。然而，與人類視覺相比，這些算法在適應性、跨場景泛化和高層次認知推理等方面仍存在顯著差距。本文從視覺圖靈的三重境界(看所見、看所知和看所想)出發對視覺智能發展進行了梳理，對大模型時代下智能...

BSD-YOLO：基于動態稀疏注意力與自適應檢測頭的小目標車輛檢測方法

摘要：在智能交通監控系統中，復雜場景下的小目標車輛檢測面臨特征分辨率低、遮擋干擾嚴重、模型計算冗余及邊界框回歸精度不足等挑戰。為兼顧檢測精度與邊緣設備部署效率，提出一種基于動態稀疏注意力與輕量化雙分支結構的改進YOLOv8檢測框架。方法首先設計雙向路由稀疏注意力機制(ReBiAttention)，通過雙層動態路由篩選關鍵特征，增強對小目標淺層特征的保留能力；隨后結合GSConv與VoV-GSCSP模塊，...

基于大模型的生成式數字孿生體建模

摘要：針對數字孿生技術與大模型在工業設計中融合應用的挑戰，提出了一種基于生成式大模型的CAD-LDT數字孿生體建模框架。該框架通過構建物理實體模塊、智能生成模塊和虛擬實體模塊的三元架構，創新性地整合多模態數據融合機制與領域知識約束，實現從物理實體描述到參數化CAD模型的自主生成。采用LLaVA-7B和LLaMA-7B作為基礎模型，通過LoRA輕量化適配器實現視覺-文本特征的跨模態對齊，并設計約束編碼器將...

融合雙重注意力與加權動態卷積的車輛損傷分類模型

摘要：針對車險理賠客戶上傳的車輛損傷圖像中存在損傷類型形態相似、分類困難的問題，提出了一種適用于車輛損傷分類的模型ResAWDNet。首先，為有效增強模型對損傷特征的提取能力，使用加權動態卷積代替原有的下采樣操作，依據輸入特征動態調整卷積核權重，提高模型對不同尺度和方向特征的適應性，從而更準確地捕捉損傷的細微差異。其次，為了使模型關注圖像中的顯著性判別區域和特征通道，在主干網絡的卷積層后嵌入了雙重注意力...

無人機視角下施工場景目標檢測性能評估

摘要：施工現場的組織管理是工程管理的關鍵環節，但傳統的人力監管方法限制多、效率低。近年國家多部委發布有關政策，呼吁促進人工智能與實體經濟深度融合，以人工智能推動經濟高質高效發展。計算機視覺(Computer Vision， CV)技術的準確性、高效性、自動化等優點使CV技術在施工監理領域的應用逐漸廣泛，而無人機能高效獲取復雜多變的施工場景視覺數據的特性顯示出無人機在基于CV技術的施工監管任務中的應用潛力...

基于動態剪枝的跨域小樣本圖像生成方法研究

摘要：小樣本圖像生成在醫學成像、藝術創作等領域具有重要的應用價值。近年來，該任務取得了諸多研究成果，主流方法通常依賴將大規模源域數據集上預訓練的生成模型遷移至目標域，以緩解目標數據稀缺帶來的訓練困難。然而，當源域與目標域之間存在顯著語義差異時，直接遷移往往會引入不兼容的源域特征，從而引發生成圖像真實性降低與風格一致性減弱。現有方法雖通過靜態剪枝(如固定閾值裁剪濾波器)去除冗余特征，但這類方法難以適應深度...

基于深度學習的肝臟局灶性病變檢測方法綜述

摘要：肝臟局灶性病變(FLLs)檢測對疾病診斷和治療至關重要。傳統檢測方法面臨諸多挑戰，深度學習技術的應用為其帶來新契機。鑒于此，系統綜述了基于深度學習的FLLs 檢測方法，通過深入分析相關技術的優勢與不足，為FLLs檢測技術的發展提供了具體的研究方向。首先對肝臟放射影像的公開數據集進行了整理歸納，闡述數據預處理對提升模型性能的關鍵作用。其次，對比分析了基于卷積神經網絡、Transformer以及知識蒸...

建造場景動態體素化碰撞檢測方法研究

摘要：在建造場景所有安全事故中，碰撞事故被認為是幾種最常見的傷害之一。為能有效預防監測碰撞事故的發生，采用計算機圖形分析技術輔助碰撞檢測分析，具有一定成效，但在檢測的實時性與高精度的平衡上仍存在局限。為了解決這個問題，提出了一種基于動態體素化的碰撞檢測方法。該方法融合空間動態體素樹生成與資源動態球狀體素化計算，構建了一種碰撞檢測分析機制。核心思路在于：①基于擁擠度閾值，遞歸分割空間生成動態體素樹，有效過...

基于圖論及改進A*算法的屋面設備檢修動線設計智能分析

摘要：在屋面工程設計中，設備檢修動線的合理性直接影響檢修效率與安全性，傳統設計方法常依賴經驗判斷，難以在設計階段充分評估動線設計的合理性。針對此問題，提出了一種基于圖論及改進A*算法結合的混合算法，并結合建筑信息模型 (BIM)技術，開發了一種基于該算法的屋面設備檢修動線智能分析設計工具，通過數字化模型進行動線分析，彌補傳統設計的不足。首先，采用碰撞檢測與八叉樹算法將屋面轉化為帶有權重的等效網格圖；然后...

基于生成模型的無監督多視點立體視覺網絡

摘要：現有的多視點立體視覺研究利用深度估計算法，通過建立物理世界與數字世界的映射關系來實現立體表征。基于有監督學習的神經網絡算法通過訓練能夠取得準確且高保真的三維重建結果。然而，由于缺乏深度先驗信息且圖像具備大視場的特性，面向自然場景的視覺重建仍然具有挑戰性。研究應用無監督學習網絡和基于語義優化的神經輻射場渲染，在沒有先驗信息的情況下實現對自然采集的多視點圖像的深度估計。首先通過無監督學習無參考地生成多...

基于特征映射的情感與可供性融合的產品設計方法

摘要：為提升產品的情感體驗和設計效率，針對可供性與情感化融合過程中設計實施的操作性問題，提出基于特征映射的情感與可供性融合的產品設計方法。首先對可供性映射路徑相關概念進行解析，利用通用可供性模板確定待研究的可供性項，為情感可供性的產生提供基礎，應用Kano與粗數方法確定影響情感體驗的可供性問題項；其次基于Apriori算法分別生成“可供性-交互設計原則”“交互設計原則-標準工程參數”關聯規則，構建可供性...

基于改進紅鳶優化算法與LSTM的核電換熱器壽命預測方法

摘要：隨著核電設備數量的增加和種類的多樣化，基于狀態檢測的預測性維修策略逐漸成為核電廠關注的重點，特別是對關鍵設備如冷卻水換熱器進行剩余使用壽命預測。因此提出了一種結合改進紅鳶優化算法(IROA)與長短期記憶網絡(LSTM)的換熱器壽命預測方法，旨在克服傳統方法在超參數調優方面的局限性，并提高預測精度。針對現有方法中初始種群多樣性不足導致過早收斂的問題，引入遺傳算法中的交叉和變異操作改進了ROA算法，以...

一種基于多參考圖的視頻上色方法

摘要：利用多參考圖像引導視頻上色是一種高效的用戶意圖引導上色方法，并且能夠更好地應對視頻中的場景切換。然而，在上色過程中，如何合理分配參考圖的色彩、確保上色結果忠實于用戶提供的參考圖，并保持色彩自然性和時序一致性等問題，依然是一個具有挑戰性的任務。為應對這些挑戰，提出了一種基于多參考圖像的視頻上色方法。首先，設計了參考圖像特征提取與推薦模塊，通過卷積神經網絡提取多張參考圖像的特征，并計算其與待上色灰度幀...

基于退化分離的輕量級盲超分辨率重建網絡

摘要：盲圖像超分辨率問題旨在從退化模式未知的低分辨率圖像中恢復高分辨率圖像。當前，大多數已有的方法主要通過估計模糊核對圖像退化過程進行顯式建模。然而，現實世界中的圖像退化情況復雜多樣，這種顯式建模方式很難全面涵蓋多種退化。隱式建模雖在處理復雜退化時更具成效，但其模型結構往往較為復雜，參數量龐大，這不僅導致了高昂的計算成本，還使得模型的穩定性欠佳。為解決這些問題，提出了一種基于退化分離的輕量級盲超分辨率重...

基于Mamba結構的輕量級皮膚病變圖像分割網絡

摘要：皮膚病變分割是醫學圖像分析中的一項重要任務，對于皮膚類疾病的早期診斷和治療具有重要意義。然而，在處理高分辨率皮膚圖像和捕捉細微病變特征時，現有模型仍面臨著計算復雜度高以及冗余信息處理不足等挑戰。為此，提出一種基于Mamba結構的輕量級皮膚病變圖像分割網絡ResMamba，該網絡采用六級U型結構，主要通過將Mamba嵌入到視覺狀態空間中并引入到編解碼器中，ResVSS模塊作為編碼器的核心組成部分，通...

基于YOLOv8-OSRA的鋼拱塔表觀病害多目標檢測方法

摘要：鋼拱塔是鋼拱斜拉橋的主要承重結構，其表觀病害（如腐蝕、剝落和裂縫等）的早期檢測與評估對保障橋梁結構安全至關重要。然而，傳統人工檢測方法效率低下、主觀性強且難以覆蓋高空隱蔽區域。因此，提出了一種基于改進YOLOv8n-Seg深度學習框架與OSRA注意力機制的智能檢測方法。利用自主研發的輪軌式檢測機器人系統采集鋼拱塔內部高分辨率圖像數據，結合開源數據集構建了包含5846張原始圖像的多病害數據集，并通過...

基于經驗模態分解的加權呼吸波形重構算法

摘要：基于Wi-Fi信號的呼吸速率估計技術憑借其非接觸式的優勢吸引了學術界和工業界的廣泛關注。然而，如何提取高質量呼吸波形確保呼吸速率估計的精度是一直困擾研究人員的難題。提出了一種基于經驗模態分解(EMD)的加權呼吸波形重構算法(WEMD)，旨在提高不同環境下個體呼吸速率估計的精準度和魯棒性。首先，利用呼吸信噪比(BNR)和I/O分解及投影方法，篩選出周期性較好的子載波并生成多條呼吸波形。其次，通過主成...

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