基于學習的汽車概念模型自動建模及其應用.pdf

1、汽車造型設計是從二維草圖到三維模型的過程，設計師將設計創(chuàng)意用手繪草圖的形式加以展現(xiàn)，造型師則利用計算機輔助設計（Computer Aided Design，以下簡稱CAD）技術(shù)將二維草圖轉(zhuǎn)化為三維曲面模型。當前的商用CAD軟件操作復雜，尚無法做到快速將自己的手繪汽車草圖自動轉(zhuǎn)化為相應的三維模型，實現(xiàn)所見即所得。因此，本文探討二維車身圖片的自動化理解，并基于此快速重建三維數(shù)字化模型。全自動建模流程將大大提高車身概念模型設計效率，降低設計門

2、檻，對汽車創(chuàng)新設計具有重要意義。
　　針對基于單視圖（側(cè)視圖）實現(xiàn)車身三維模型全自動建模的問題，本文采用數(shù)據(jù)驅(qū)動和機器學習的建模思路。首先對輸入的車身側(cè)視圖圖片進行車型識別和分類，然后利用二值特征回歸的方法，實現(xiàn)車身側(cè)視圖特征點自動定位。利用車身二維造型特征線框和車身三維造型特征線框模型庫及其對應的曲面庫，實現(xiàn)了車身二維造型特征線框和車身三維造型特征線框的自動重建，更新并完善了相應的曲線框（族）模型庫。本論文的主要研究工作如下：<

3、br>　?。?）車身側(cè)視圖標注庫的創(chuàng)建以及基于車身側(cè)視圖的車型識別與分類。通過分析常見四門乘用車情形，將車型劃分為三廂車和SUV，并根據(jù)小側(cè)窗是否和后車門連為一體將每一類車型再細分為有小側(cè)窗類型和無小側(cè)窗類型。創(chuàng)建了包含4157幅車身側(cè)視圖的圖像標注庫，并提出一種針對車身側(cè)視圖特征提取和分類的組合識別分類流程，分類識別結(jié)果是后續(xù)特征點定位、曲線曲面重建工作的基礎。
　　（2）車身側(cè)視圖特征點坐標數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建以及基于二值特征回歸的車

4、身側(cè)視圖特征點定位。通過對車身側(cè)視圖結(jié)構(gòu)的分析，結(jié)合人臉對齊問題中特征點定義的方法，通過分析重建誤差，將車身側(cè)視圖特征點定義為32個，并創(chuàng)立了包含4157幅圖片的車身側(cè)視圖特征點坐標數(shù)據(jù)庫，特征點定位結(jié)果是后續(xù)二維、三維造型特征線框和造型曲面自動重建的基礎。
　　（3）車身二維造型特征線框和車身三維造型特征線框自動重建，更新對應的模型庫。采用一致性表示的車身造型特征線網(wǎng)模板，并采用基于統(tǒng)計形變模型的三維重建方法，實現(xiàn)了車身二維和三