随着消费者对汽车造型多样化的迫切需求,简单、高效、智能的汽车造型分析与建模方法是当前汽车造型设计亟待解决的问题。一方面,及时分析当前汽车市场的造型喜好及趋势,可辅助汽车主机厂的新车型造型设计,强化其品牌化、家族化;另一方面,智能化快速建模可缩短当前造型设计周期,使产品快速迭代,从而在汽车市场中占据主动地位。针对这两个方面,本论文基于深度学习方法提出自动化、智能化的汽车造型分析方法与建模方法,旨在为汽车造型分析与建模提供高效的工具。为实现智能化汽车造型分析,本文以汽车前脸家族化分析为目标,创建了汽车前脸造型分析图像数据库——AutoMorpher-CFSDB,该数据库包括有车标和无车标两种数据集,分别收集22个国内主流品牌的大部分车型的前脸造型图像数据;随后本文采用计算机视觉中的图像分类的方法对AutoMorpher-CFSDB数据库进行汽车品牌分类训练,基于ResNet-8等模型架构,分别对有车标和无车标的汽车品牌分类数据库训练分类模型;最后,采用CAM方法进行汽车前脸造型的家族化显著性区域分析。实验结果证明了该方法无需依赖人工提取特征及总结分析,仅需建立汽车前脸造型数据库便可基于该方法有效挖掘品牌家族化特性,并定位各品牌汽车前脸的家族化设计区域。为实现智能化汽车造型建模,本文提出基于图像的汽车三维曲面模型的快速生成方法。本文首先提出基于ShapeNet模型库的大规模汽车多角度图像数据库与汽车三维线框模型数据库的创建方法,并创建了包含16200张图像的汽车多角度数据库及其对应的包含150个车型的汽车三维曲线模型数据库,每个汽车三维曲线模型由贝塞尔曲线表示并采用主成分分析得到汽车三维线框模型的形状系数;然后本文基于ResNet-34等模型架构学习汽车图像到汽车三维模型形状系数的映射;最后基于形状系数得到汽车三维线框模型,并得到曲面模型。实验结果证明该方法仅基于单张任意视角汽车图像便可得到汽车三维曲线模型,极大地缩短了建模周期。