摘要
本申请属于产品设计技术领域,公开了基于结合视觉焦点序列与人工智能的一种汽车造型设计方法、系统、电子设备及存储介质,该方法包括:利用眼动追踪技术捕捉用户在浏览汽车造型图片时的视觉焦点序列,以提取汽车关键形态特征;借助大语言模型整理归纳汽车的M类感性词汇,通过熵‑BBWM‑博弈论混合分析方法,从M类感性词汇筛选出权重最高的N类感性词汇;基于KAT的深度神经网络预测模型构建汽车形态特征与N类感性词汇之间的映射关系,根据映射关系选出最优形态特征组合;基于最优形态特征组合,通过SDM模型生成N款汽车造型。该方法能够解决汽车外观设计中用户情感量化不精准、形态特征组合预测可靠性低、多源数据融合效率不足等问题。
技术关键词
汽车造型设计
深度神经网络
眼动追踪技术
指标
混合分析方法
形态
马尔可夫链蒙特卡罗
决策分析方法
NURBS曲面建模
大语言模型
矩阵
焦点
眼球运动轨迹
产品设计技术
视觉
统计方法
关系
序列