挖掘机意象仿生设计方案分析及实验研究

针对以挖掘机为代表的工程机械产品造型设计需求，结合意象仿生、语义差异法和眼动追踪实验，提出了具有借鉴价值的造型设计流程体系。以挖掘机为研究对象，合理选用意象仿生对象，研究分析其生物特征和造型特点，建立生物仿生特征和挖掘机造型特征的映射关系，借助多重排列组合方式形成不同的设计方案，并运用眼动追踪实验采集数据评价造型。结果表明，眼动追踪实验结果与意象仿生设计方案基本保持一致。所提出的设计流程在一定程度上为挖掘机的造型设计提供了新的思路。     

基于混合方法的眼动实验AOI划分及设计评价

为进一步提升工业产品评价类眼动实验的合理性,解决实验中AOI划分缺乏系统方法的问题,提出了基于混合方法的眼动实验AOI划分方法.通过分析混合研究方法的类型和程序,构建基于顺序探究设计的AOI划分方法模型.以评价现调机设计方案的眼动实验AOI划分为例,验证该方法模型的可靠性.在质化研究部分应用扎根理论和质化分析软件,在量化研究部分开展眼动预实验,最终应用因子分析获得现调机的灯箱、接水盘两个AOI,为进一步开展正式眼动实验提供了保障.该研究提供一套易于操作的用于设计评价类眼动实验的AOI划分方法,有助于提升AOI划分合理性,提高眼动实验效率,筛选有价值的研究对象,更好地推动设计评价和产品设计的开展.     

基于感兴趣区域图像眼动数据库的建立

针对人眼对图像不同区域关注程度不同的现象,本论文设计眼动实验,由30名观察者自由观看55幅选自主流图像质量评价数据库以及印刷标准彩色图像数据库中的图像,建立了基于图像感兴趣区域的XROIEF数据库。该数据库中包含原图、蜂群图、注视图、热点图及集簇图各55幅,且包含其相应的数据信息,如注视顺序、各注视点位置信息、各感兴趣区域的眼动数据等,并通过对眼动数据分析得出了人眼对不同内容图像不同的感兴趣区域。     

基于情感分析的汽车造型设计感性评价方法

针对分析用户感性评价时出现的数据采集范围不够广、成本高、数据准确性低、非结构化数据利用率低等问题,提出一种基于情感分析的工业设计感性评价方法,以纯电动汽车为例,构建电动汽车造型感性意象的预测模型。首先基于情感分析量化用户的主观评论,获得感性意象评分,然后针对纯电动汽车的造型特征,提取了与传统内燃机汽车存在差异的主要设计要素,最后通过数量化理论I建立感性意象评分与设计要素的映射模型。以电动汽车设计方案优化为例,证明了该方法的可行性,预测结果的相对误差为5.41%。该方法符合用户的主观认知,能够有效预测用户对方案的感性评价,从而辅助设计师根据感性评价优化产品设计,具有实际应用价值。     

基于感性工学的产品形态设计研究—以保温饮水器的眼动试验为例

运用感性工学的相关理论和方法评估保温饮水器的形态设计,进而探索得出一种产品形态设计的合理方法。通过眼动追踪设备捕捉被试者观察试验图片时的眼动数据,并利用划分兴趣区的方式分析被试者对于不同产品形态区域的关注度,以及不同产品形态区域对于产品形态设计的影响。结合眼动数据分析和问卷访谈调研两个方面对保温饮水器形态进行设计评价。试验分析得到保温饮水器的外观形态与其杯身的倾斜程度、杯盖的造型、商标的位置存在的关联。在上述产品形态区域中,商标最受到被试者的注意;当商标位于容器下方时其美观程度高于位于上方位置;杯盖的造型设计为带有卡扣、较为复杂精致的结构时,其美观程度复变高于简单的旋盖结构;当保温饮水器身越趋向于垂直时,保温饮水器的美观程度更高。聚焦用户对保温饮水器的视觉认知规律,验证了眼动实验对产品形态设计评估的有效性。     

基于眼动实验的高压电机意象仿生设计

为加强高压电机隐喻性能的传达,提升企业的品牌形象,给出基于眼动实验的高压电机意象仿生设计方法.首先以大象为模仿对象,利用仿生学理论,明确意象仿生设计程序;然后通过眼动实验量化分析高压电机研究样本,获取高压电机造型设计要素认知排序;结合大象意象特征分析,将其应用至高压电机造型个性部位,有针对性呈现生物意象信息;最后给出可视化方案并进行有效性评价.为设计师提供新的实验方法,提高仿生工作的高效性.     

基于消费者认知的产品形态偏好预测系统

为把握终端消费者对产品形态的偏好及有效辅助设计师进行协同设计,运用家访谈、影响汽车外观造型特征的眼部跟踪观察实验、影响产品意象认知的造型特征提取实验、关键造型特征与产品意象认知关系的量化实验等方法,获得影响汽车造型意象的关键造型特征主要为车灯、侧面轮廓线以及进风格栅,得到了汽车风格与造型特征之间的关系矩阵,并进一步建立了基于特征匹配的产品意象认知模型.最后,应用该模型,开发了汽车草图设计原型系统.     

基于眼动实验的产品造型与意象空间匹配度评估指标选取

为了提取产品造型与意象空间匹配度评估指标,设计产品造型意象认知眼动实验,通过Tobii Pro T60 XL眼动仪记录被试眼动数据,分析产品造型意象认知主观评分、眼动指标数据的特征以及相互之间的相关性。结果显示：不同感性词汇与产品造型的匹配度差异显著;主观评分中意象评分、意象评分标准差、难度评分能体现感性词汇的度量性、灵敏度;意象评分与意象兴趣区中最后注视点匹配率与被试决策行为密切相关;意象兴趣区中注视时间及注视次数与被试主观评分行为相关。可以综合这些主客观指标进一步构建产品造型与意象空间匹配度评估模型。     

基于意象认知的客车造型设计方法

为了快速响应客户对产品造型风格的需求,提出了以风格意象认知需求驱动造型设计特征推理的方法.结合自然语言处理的方法和主成分分析法提取客车造型风格关键语义特征,并采用里克特7点量表对风格描述数据进行离散化表达.通过眼动追踪测试实验提取了客车造型关键几何特征.在构建产品造型关键几何特征线原型方阵的基础上,建立了客车造型意象认知-设计特征之间的映射机制和推理方法.客车改型设计实例分析结果表明,这种基于意象认知的设计方法能够满足客户对产品造型风格的感性需求,较以往主观经验性设计模式具有更强的针对性和指导性.     

基于深度神经网络的个体阅读眼动预测

传统眼动模型基于心理学假设和经验数据构建,不能对未见文本数据进行预测,且不能解决阅读个体化差异问题。针对这一问题,该文提出了一种利用深度神经网络预测读者注视点的眼动模型。与传统基于心理学的眼动模型不同,该模型不是基于经验数据集,而是基于双向长短期记忆-条件随机场(bi-directional long short-term memory-conditional random field,bi-LSTM-CRF)神经网络。该模型使用阅读过程中读者的眼球运动数据作为训练数据,来预测该读者阅读其他文本时的注视点。计算机模拟结果表明:bi-LSTM-CRF模型能够使用较少的数据特征获得与现有机器学习模型相似的预测准确度,这使所提出的模型在实时人机交互应用领域具有吸引力。     

汽车造型特征定量模型构建与应用

针对汽车造型特征难以定量化表达的问题,通过汽车造型特征空间构建和层次分析,对汽车造型的几何特征进行提取,并基于特征关系映射实验对汽车造型语义特征进行分析,构建了基于几何空间、语义空间及其映射关系的汽车造型特征定量化模型,并应用到设计实践中,初步解决了汽车造型设计主要依赖经验而定量工具缺乏的问题.     

具有视觉诱导功能的隧道进出口道路标线设计

隧道作为一种特殊的管状构造物,因内外光环境的差异导致隧道进出口处的事故率明显高于普通路段。为提高隧道进出口处的安全性,提出一种具有视觉诱导功能的交通标线设计,并采用眼动特征指标检验标线的警示作用。基于透视原理与闪现率原理确定交通标线宽度与间距的取值范围,依据山区隧道的特点确定交通标线的具体设计值,通过视觉诱导理论设计的渐变交通标线与常规等间距设计的交通标线作对比;选取85名年龄在18到50周岁的受试者参与本项试验,通过虚拟驾驶技术获得不同的交通标线对驾驶员眼动特征的影响规律,以眼动特征表征受试人员在模拟行驶时的心理和生理的变化。对比两种交通标线对受试人员的瞳孔面积和注视区域的影响,绘制路面热力图及眼动轨迹图。研究表明：受试人员在试验中,接近隧道入口处时,行驶在具有视觉诱导功能的交通标线上瞳孔面积变化率较小,注视区域集中,注视点离散程度低,待完全进入隧道后眼动特征变化基本一致。说明具有视觉诱导功能的交通标线能较好的吸引驾驶人员的注意力,减少事故发生,与常规的交通标线相比眼动特征明显且具有良好的区分度。     

一种新的汽车列车动力学建模方法

提出了一种建立汽车列车动力学模型的新方法,即利用Newton定律和Lagrangian方法分别建立车辆系统的平动和横摆微分方程,模型建立过程中不考虑车辆之间的约束力,从而大大降低了模型建立的复杂程度.以牵引车-半挂车辆组合形式为例,用该方法建立了其侧向动力学模型,并利用该模型对某型号半挂汽车列车进行了仿真试验.该方法同样适用于其他组合形式的汽车列车动力学模型的建立.     

基于实体模型的自动特征识别技术

提出一种基于特征实体模型的自动特征识别方法,该方法依据特征实体造型的特点,从零件的设计特征入手,通过遍历零件的造型特征,获取零件模型上所有特征的几何关系及对应的特征参数、约束,实现形状特征的自动识别,为CAD／CAPP的集成提供支持．应用实例验证该方法具有较强的适用性．     

基于输出的语音质量客观评价方法研究

在分析语谱图基础上提出了一种基于输出的语音质量客观评价方法－度量语亦图密度分布特征MDCSD（Measuring Distribution Characteristics of Spectrogram Density) 方法。该方法通过计算功率谱二维联合概率分布特征来描述不同质量语音信号的语谱图特征,并以此来对语音质量进行了客观评价,实验结果表明该方法是一种性能良好的基于输出的客观评价方法,其评价结果与主观评价的相关度达到0．8左右。     

基于视觉感知特征融合的图像质量评价

在图像压缩,图像恢复和图像传输等领域中真实评价输出图像的视觉质量是一项重要的工作。图像质量评价(IQA)旨在开发一种与人眼视觉感知紧密相关的方法。本文提出一个新的图像质量评价模型VFDP,该模型首先在视觉显著性特征基础上,结合颜色特征和梯度特征来描述局部图像质量。其中,本文采用新的计算梯度特征相似性方法,该方法融合参考图像与对应失真图像的亮度通道,并计算该通道的梯度图与参考/失真图像梯度图之间的相似性。最后采用平均偏差加权的方法对视觉显著特征,颜色特征与改进的梯度特征融合,得到图像质量评价结果。在TID2013、TID2008与LIVE数据库测试,结果表明VFDP所预测的PLCC与SROCC值优于8种主流算法预测的结果,其预测结果与人眼主观评价有较好的一致性。     

基于显著点的感兴趣区域提取及评价

为降低数据规模,提高图像处理的效率,针对感兴趣区域（ROD提取的问题,提出了一种基于显著点的ROI提取算法．利用视觉注意模型（VAM）得到显著图,聚类显著图二值化后提取到的显著点,同时将原图像二值化,并以聚类点作为种子点填充,提取原图像的二值化图轮廓后与原图像掩膜,得到图像的ROI．实验结果表明：该算法的总体效果良好,运算速度可与显著点的个数成线性关系．同时以眼动实验数据为参照进行分析与评价,该算法ROI漏分率至少降低50％,而误分率无明显增加．     

基于改进YOLO-v3的眼机交互模型研究及实现

针对嵌入式眼-机交互技术中所采用的传统眼行为识别方法准确率低、速度慢等问题,并结合所研制眼机交互系统硬件特点及应用场景,提出一种基于改进YOLO-v3的眼机交互模型。该模型通过去除13×13特征分辨率的检测模块、增加浅层网络的层数以及采用K-means聚类算法选取初始先验框,提高了网络像素特征提取细粒度并加快了检测速度,进而结合人眼特征参数提取方法和眼行为识别算法,构建出了眼机交互模型并进行实验。实验结果表明,该模型对不同眼行为的识别率达91.30%,改进的YOLO-v3网络的平均检测准确率(mean average precision,mAP)为99.9%,识别速度达22.8 FPS,相比原YOLO-v3方法检测时间缩短了11.4%。     

飞行员使用HUD的行为模式识别研究

为了研究飞行员在使用平视显示器执行不同飞行任务时的行为模式,提出了一种包括飞行员眼动、头部运动和手部运动多种特征的行为识别框架。首先,开展行为模式研究实验,通过眼动仪获取眼部运动和头部运动,通过基于视频的手动跟踪获取手部运动。之后采用实验得到的结果对模型进行训练和测试。最后,对比了条件随机场和隐动态条件随机场在不同特征下的识别效果。结果表明,采用眼动特征加手部特征时,隐动态条件随机场模型对不同飞行任务的识别效果较好。     

汽车造型设计中油泥模型的制作和评价方法

通过对汽车油泥模型的设计制作,研究其在汽车开发流程中的位置与作用及其基本的制作和评价方法。提高油泥模型的造型更改效率是其制作技术的发展趋势。由于油泥模型相比虚拟数字建模具有一些无法替代的优势,油泥模型制作还将长期被置于一个不可动摇的位置。