作者闡述：草圖是人類快速可視化表達意圖和目標對象的常見、直接且重要的信息形式。對于工業(yè)設(shè)計，手繪草圖更是設(shè)計師們快速進行方案構(gòu)思、設(shè)計迭代和輔助三維建模的必不可少的手段。但是，目前的草圖繪圖軟件需要用戶自行搜集素材進行繪制，效率不高。本設(shè)計針對上述問題設(shè)計開發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的草圖識別輔助繪圖軟件。解決目前草圖識別技術(shù)存在的訓(xùn)練樣本不足、識別準確度不高和交互界面存在的可用性較差、未充分考慮不同行業(yè)使用人員需求的問題。在草圖識別算法上，提出了一種新的草圖識別模型：“AMBG-Sketch-Net”手繪草圖識別雙分支網(wǎng)絡(luò)，識別準確率達到87.2%。在軟件設(shè)計上，打破傳統(tǒng)草圖識別輔助工具由算法主導(dǎo)識別結(jié)果，用戶被動選擇的模式，將用戶作為主導(dǎo)者，根據(jù)其偏好職業(yè)等自由改變調(diào)整識別結(jié)果，輔助繪圖。在界面設(shè)計上，基于交互設(shè)計與評估體系設(shè)計軟件界面，使其符合目標用戶認知，滿足用戶需求，易操作。

導(dǎo)師點評：該作品聚焦于設(shè)計師人群。隨著智能設(shè)備的普及，目前越來越多設(shè)計師借助電子設(shè)備繪制草圖，但設(shè)計師在尋找參考素材時耗費較長時間，且浪費很多時間反復(fù)繪制相同素材。該作品解決了這一問題，設(shè)計者將工業(yè)設(shè)計所學(xué)人機界面設(shè)計、設(shè)計調(diào)查、用戶研究等設(shè)計專業(yè)知識與計算機技術(shù)相結(jié)合，設(shè)計開發(fā)了一款基于深度學(xué)習(xí)的草圖識別輔助繪圖軟件。該軟件能夠根據(jù)用戶偏好進行設(shè)置，在用戶繪制草圖時進行識別，提供相似的素材供用戶直接選擇，大大節(jié)約了素材尋找和常用素材繪制的時間，使設(shè)計過程更加智能化，提升工作效率。

該作品設(shè)計流程分為草圖識別算法設(shè)計、軟件設(shè)計及界面設(shè)計三部分。算法設(shè)計部分，目前的草圖識別算法存在草圖數(shù)據(jù)集太少，訓(xùn)練樣本不足及草圖識別準確度不高、模型魯棒性有待驗證等問題，這是由于草圖具有稀疏性和抽象性，傳統(tǒng)適用于自然圖像識別的深度學(xué)習(xí)算法并不完全適用于草圖識別。軟件設(shè)計方面，目前繪圖輔助軟件未充分考慮不同行業(yè)使用人員的需求，缺少對創(chuàng)新思維過程的支持。界面設(shè)計方面，目前的著重于軟件技術(shù)升級，交互界面缺乏設(shè)計，可用性較差。

該作品針對各環(huán)節(jié)存在的問題進行改進創(chuàng)新，開展基于深度學(xué)習(xí)的草圖識別輔助繪圖軟件設(shè)計與開發(fā)。在草圖識別技術(shù)上，構(gòu)建了一種新的“AMBG-SketchNet”手繪草圖識別雙分支網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)分別應(yīng)用改進的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：AttentionMobileNetV2提取草圖空間特 征，應(yīng)用改進的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：基于筆畫序列的BiGRU提取時間特征，將雙分支提取的兩種特征進行融合。融合后的特征保留草圖圖像的空間特征和草圖筆畫序列的時間特征，因此更易于識別。該雙分支網(wǎng)絡(luò)將草圖識別準確性由原來的78%提升至87.2%；在軟件設(shè)計上，提出一種能夠與用戶交互的草圖識別框架，將其用于基于草圖識別的智能繪圖軟件，滿足用戶自定義的需求。該軟件基于QT進行跨平臺開發(fā)。在界面設(shè)計開發(fā)上，建立完整的設(shè)計與評價體系，基于此體系設(shè)計人機交互界面，其美觀簡潔，符合用戶認知與操作習(xí)慣。

該作品有較強的落地性，應(yīng)用目前前沿的深度學(xué)習(xí)圖像識別技術(shù)，綜合國內(nèi)外人機交互理論進行界面設(shè)計指導(dǎo)評價，設(shè)計的草圖識別輔助繪圖軟件大大提升了設(shè)計師的工作效率。