基于GAN模型生成总平面布局的二维图像识别与三维立体生成研究——以小学校园为例

文档名：基于GAN模型生成总平面布局的二维图像识别与三维立体生成研究——以小学校园为例
随着建筑设计领域中人工智能技术的进一步发展,应用生成对抗神经网络(GAN)能够成功地建立平面布局设计的生成器和判别器,并根据不同场地边界条件的输入,快速得到新的布局方案.然而,受限于GAN模型从图像到图像的学习训练过程,机器学习生成的二维布局图像难以直观地体现建筑的立体空间特征,且生成图像中的色块边界模糊不清,直接转译为三维模型会存在建筑形体不完整,功能与空间不相符等问题.本研究针对这一问题,对GAN模型生成的小学校园总平面布局的模糊图像进行了预处理和三维化生成.首先对各功能色块的像素网格进行点群提取,形成基于点群的形体拟合边界,并根据建筑体量生成的回归线与朝向倾斜度的关系进行比对,自动判断并修正建筑边界信息,从而得到清晰明确的矢量化建筑轮廓,再进一步结合教学单元与非教学单元中的预制模块化设计思路,探索一种基于二维模糊图像自动生成三维立体模型的方法,为相关问题的研究与探索提供借鉴与参考.
作者：邓巧明 欧恒 王子安 李玉焕 刘宇波
作者单位：华南理工大学建筑学院;亚热带建筑科学国家重点实验室华南理工大学建筑学院
母体文献：2021全国建筑院系建筑数字技术教学与研究学术研讨会论文集
会议名称：2021全国建筑院系建筑数字技术教学与研究学术研讨会  
会议时间：2021年9月26日
会议地点：武汉
主办单位：全国高等学校建筑学专业指导委员会
语种：chi
分类号：TN3TN2
关键词：建筑设计  平面布局  图像识别  三维立体模型
在线出版日期：2022年5月27日
基金项目：
相似文献
相关博文

2024-12-10 12:59 上传 基于GAN模型生成总平面布局的二维图像识别与三维立体生成研究——以小学校园为例.pdf

文件大小:

3.73 MB

下载次数:

60

高速下载