CN107526895A - 一种古民居群快速建模系统 - Google Patents
一种古民居群快速建模系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107526895A CN107526895A CN201710793737.7A CN201710793737A CN107526895A CN 107526895 A CN107526895 A CN 107526895A CN 201710793737 A CN201710793737 A CN 201710793737A CN 107526895 A CN107526895 A CN 107526895A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- local
- style dwelling
- houses
- dwelling houses
- style
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 29
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 27
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 12
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 24
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 9
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 8
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 6
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 3
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 238000004886 process control Methods 0.000 claims description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 abstract description 2
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 6
- 238000010146 3D printing Methods 0.000 description 5
- 238000009435 building construction Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 1
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/13—Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/08—Construction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Architecture (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Marketing (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Document Processing Apparatus (AREA)
Abstract
本发明公开了一种中国古民居多民居快速建模方法与系统，涉及基于交互和语法规则的过程建模领域，用于使得没有任何领域知识的用户能够完成快速的构建多个中国古民居群甚至村落。一方面，提供了一种中国古民居建模语法，该语法用于描述中国古民居的建筑组件参数信息，控制建模规则，完成最终中国古民居模型的组装与构建；另一方面，提供了一种在GPU中完成中国古民居布局生成和特征生成的最优化计算，使得生成的中国古民居同时具备风格的多样性与语义的合理性。
Description
技术领域
本发明涉及计算机建模方法领域，具体是一种中国古民居群快速建模系统。
背景技术
基于形状语法[1.文献Stiny G.Introduction to shape and shape grammars[J]. Environment and planning B,1980,7(3):343-351.]的过程建模方法是快速建筑建模的主流方法。最早且影响最大的如Wonka[2.文献Wonka P,Wimmer M,Sillion F, etal.Instant architecture[J].ACM Transactions on Graphics,2003,22(4):669-677.]提出的分裂语法，Müller[3.文献Müller P,Wonka P,Haegler S,et al.Proceduralmodeling of buildings[J].ACM Transactions On Graphics(TOG),2006,25(3): 614-623.]提出的CGA shape以及增加了事件机制的升级版CGA++[4.文献 Schwarz M,MüllerP.Advanced procedural modeling of architecture[J].ACM Transactions onGraphics(TOG),2015,34(4):107.]。针对中国传统建筑，Liu[5.文献Liu H,Wang Q,Hua W,et al.Building Chinese ancient architectures in seconds [C]//Proceedings ofthe International Conference on Computational Science. Springer,2005:248-255.]使用一种营造语法用于中国古建筑，Liu[6.文献Liu Y,Xu C,Pan Z,et al.Semanticmodeling project:building vernacular house of southeast china[J].In VRCAI’04:Proc ACM SIGGRAPH international conference on Virtual Reality continuum andits applications in industry,2004.7.文献Liu Y,Xu C,Pan Z, et al.Semanticmodeling for ancient architecture of digital heritage[J].Computers& Graphics,2006,30(5):800-814.]等针对中国传统江南民居使用本体论思想定义了古代中国建筑领域的知识和语义单元，将建筑物建模过程应用基于本体。Huang[8. 文献Huang C-Y,Tai W-K.Ting tools:interactive and procedural modeling of Chinese ting[J].TheVisual Computer,2013,29(12):1303-1318.]提出了一种通过用户调整少量的参数控制点来达到快速构建亭子的交互过程建模方法。
多民居的建模涉及到布局问题，其本质属于空间参数优化问题。如Yu[9.文献Yu LF,Yeung S K,Tang C K,et al.Make it home:automatic optimization of furniturearrangement[J].ACM Transactions on Graphics(TOG),2011,30(4):76-79.] 以及Merrell[10.文献Merrell P,Schkufza E,Li Z,et al.Interactive furniture layoutusing interior design guidelines[J].ACM Transactions on Graphics(TOG),2011,30(4):76-79.]提出的一种针对小规模室内家具布局的蒙特卡罗优化方法。
现有的快速建筑建模方法存的最大问题是需要用户直接编辑语法和规则，或者直接修改控制参数，不合理的用户输入将直接导致不合理的建模结果，因此对用户的领域背景知识要求过高，难以被普通用户使用。
发明内容
本发明的目的是提供一种中国古民居群快速建模系统，以解决现有技术快速建筑建模方法存在的问题。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：
一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：包括：
民居布局输入模块，其快速产生中国古民居群的民居初始平面布局信息；
布局生成模块，其优化民居布局输入模块产生的民居初始平面布局信息，以生成不重叠、空间位置合理的民居布局信息；
民居群划分模块，其从布局生成模块优化后得到的民居布局信息中划分民居子群，并提取每个民居子群空间关系信息；
特征生成模块，其从所述民居子群空间关系信息生成合理的民居特征信息；
语法生成模块，其将布局生成模块优化后得到的民居布局信息和特征生成模块生成的民居特征信息，转化为定义好的中国古民居建模语法；
模型构建模块，其通过布局生成模块优化后得到的民居布局信息和特征生成模块生成的民居特征信息，并基于语法生成模块转化得到的中国古民居建模语法，自动完成民居的模型生成。
所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：所述的民居子群指在空间语义上属于同一个家族，具备相对统一风格特征的民居集合。
所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：民居群划分模块中，划分民居子群的算法过程如下：
(1)、在初始民居集合中任意选择一个民居，向民居的四个方向进行探测，检测所有与选择的民居相邻的民居；
(2)、将选择的民居所有相邻民居删除出初始民居集合，加入以选择的民居为父节点的并查集，并压缩并查集路径；
(3)、重复上述划分步骤，直至初始民居集合为空时，民居子群划分完毕。
所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：民居群划分模块提取得到的民居子群空间关系信息，包括子群中每个民居之间的邻接关系信息、民居与道路之间的空间位置关系信息、民居面积信息。
所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：所述布局生成模块包括民居布局评价模块以及GPU随机优化布局模块，其中：
民居布局评价模块，其通过预定义的一组能量函数评估民居之间空间关系的优劣程度，所述能量函数在民居与道路的重叠性、距离、聚集程度、角度关系这些不同的平面几何关系进行评分；
GPU随机优化布局模块，其算法步骤如下：
(1)、将民居布局初始信息传给每一个GPU线程，作为其马尔科夫随机过程的初始状态；
(2)、使用Metropolis-Hastings算法求解最优解。具体的，给定一个初始温度值，随着每一轮温度的迭代下降，遍历所述民居之间空间关系能量函数的候选解空间并记录当前获得的最优解，温度越高，其舍弃当前解的概率越高；
(3)、在温度迭代下降的次数中定义宽度为K的滑动窗口，计算该窗口内民居位置、民居和道路角度、民居大小相关旋转能量函数的变化量；
(4)、在每一轮迭代中，使用基于Softmax的动态扰动算子选择策略选择某个民居的位置或者旋转角度属性，在该参数的定义域内进行基于高斯分布的随机扰动；
(5)、在所有迭代结束后，选择所有马尔科夫链中最优的一个或者多个最优解，作为最终布局结果。
所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：所述特征生成模块包括特征冲突定义与检测模块以及GPU随机优化特征模块，其中：
特征冲突定义与检测模块，其通过预定义的一组特征冲突惩罚函数集成的能量函数来评估民居之间特征冲突严重程度；
GPU随机优化特征模块，其使用Metropolis-Hastings算法求解所述民居之间特征冲突能量函数的最优值。
所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：所述中国古民居建模语法，其用于描述中国古民居的建筑组件参数信息、建模过程控制规则以及民居组件依赖关系和营造顺序；中国古民居建模语法是一种基于面向对象思想进行设计的描述语言，操作基本对象为组件，具体包括中国古民居的组件营造顺序、组件属性参数与组件之间的组件连接属性。
所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：所述组件营造顺序使用一个有向无环图G进行表达，图G的任意一个拓扑排序可被作为该图所代表的建筑类型的一个营造顺序。
所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：所述组件属性参数分为物理属性参数和几何属性参数，用于几何造型系统对组件进行参数化表达。
所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：所述组件连接属性为组件对象的公共接口，定义了该组件对象与其他相关组件的连接关系和方法，在简单的连接情况下表达方式为连接函数，复杂的情况下表现为带参数的布局模板。
本发明可用于使得没有任何领域知识的用户能够完成快速的构建多个中国古民居群甚至村落。一方面，提供了一种在GPU中完成中国古民居布局生成和特征生成的最优化计算，使得生成的中国古民居同时具备风格的多样性与语义的合理性。另一方面，提供了一种中国古民居建模语法。该语法用于描述中国古民居的建筑组件参数信息，控制建模规则，完成最终中国古民居模型的组装与构建。
本发明所提供的多民居快速建模方法，其实施方法与技术细节并不局限于中国古民居，同样适用于各类建筑模型的构建，尤其适用于基于营造规则的中国传统建筑。建模结果即可生成实体模型，可供CAD软件编辑或直接用于3D打印，也可生成用于渲染展示的网格面片模型。
附图说明
图1是一种中国古民居群快速建模方法与系统的总体结构示意框图。
图2描述了GPU民居布局子系统示意框图。
图3展示了使用中国古民居建筑营造语法构建中国古民居群的示例。
图4展示了生成的建筑组件模型的3D打印结果，其中：
图4(a)为斗拱的组件分解示意图，图4(b)为3D打印的最终斗拱成品示意图。
图5展示了使用交互方式生成的中国古民居群及其网格模型最终渲染效果的示例，其中：
图5(a)为用户输入的初始民居布局示意图，图5(b)为优化过后的民居布局示意图，图5(c)为使用真实渲染技术渲染的民居模型示意图。
具体实施方式
为使得本发明的技术方案更加清楚、完善，下面结合附图及实施例对本发明作进一步说明。应当理解，此处所描述的具体实例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
首先参照图1，展示了一种中国古民居群快速建模系统100。系统100包括初始民居布局模块110，图像输入模块111和交互输入模块112用于快速产生中国古民居群的民居初始平面布局信息，并送入GPU布局生成模块120进行布局优化处理。布局生成模块120采取可重复迭代的处理流程，每一轮优化结束后的结果可以作为下一轮的输入实施进一步优化。民居群划分模块130接收布局生成模块120输出的民居群布局信息，完成对民居子群的划分以及空间关系的计算和存储，并送入GPU特征生成模块140中完成民居特征的生成，该模块与布局生成模块120具有类似的迭代处理方式。上述布局信息与特征信息作为语法生成模块150的输入，以用于最终的营造语法，送入模型构建模块160，完成最终的模型构建。最终模型可以导出为实体模型161或者网格模型162。
接下来将对图1的系统100的每个单元模块进行更详尽的描述。系统100 的输入方式有两种，一种为基于真实中国古民居的平面图像输入111，如卫星影像数据，或者加工处理过的平面规划图；另一种为通过交互方式由用户输入 112。图像处理方式通过Canny，Sobel，Laplacian等边缘检测算子快速检测图片中的道路信息，同时使用模板匹配等图像检测方法检测图片中的民居的大致位置和大小，使用有向包围盒(OBB)进行标定。值得注意的是，通过图像分析与检测技术生成的民居初始信息必定存在大量纰漏和错误，因此用户交互方式对其进行修改是必要手段。此外，用户通过交互界面直接输入初始民居群布局信息也是可行的。
无论哪种输入方式，生成的民居布局信息必须包括：每个民居的面阔大小、进深大小、旋转角度；可选的布局信息包括道路的位置、道路的宽度、整个居民区的区域范围限制等。初始民居布局模块110将对输入的民居布局信息做相关的数据标准化等预处理工作。
由于图像处理的误差和用户操作的随机性，初始民居布局信息必然存在不合理的现象。此外，本发明的出发点在于使得没有领域知识的用户能够完成快速建模任务，因此布局优化方法应当对用户输入具备较高鲁棒性。为此，本发明在GPU布局生成模块120中引入随机优化方法来解决布局生成问题。
为描述一个民居布局的好坏程度，引入一组规则来从不同角度对布局结果做评价。每一个规则对应一个评价函数F以及其权值w，二者共同构成了用于评价民居布局的能量函数，定义为：
其中Fi为每一个规则对应的评价函数，wi为该函数对应的权值。不同权值的设置能够控制不同规则在整个评价体系中的重要影响程度。具体的评价规则可以理解为对不合理的民居空间状态的惩罚。这些规则包括：相邻民居的重叠关系、民居与道路的距离关系、民居与道路的角度关系、相邻民居的角度关系、民居之间的聚集程度等。
参考图2所示的GPU民居布局子系统200，该示意图展示了GPU中每一个线程所执行的布局优化流程。初始民居布局信息210传给每一个GPU线程，作为其马尔科夫随机过程的初始状态；在每一轮迭代中，选择扰动算子220选择布局属性中的某一类属性，在231或232中对其进行随机扰动，240对每一轮扰动后的布局结果用所述布局能量函数进行评估，250记录当前获得的最优值，在所有迭代结束后，260选择所有马尔科夫链中最优的一个或者多个最优解，作为最终布局结果。整个过程基于Metropolis-Hastings算法遍历所述民居之间空间关系能量函数的候选解空间来搜索最优解。
扰动算子分为位置扰动算子、旋转扰动算子、大小扰动算子等，每一个扰动算子针对布局信息中的一类属性在其定义域内实现基于高斯分布的随机扰动。例如对于位置扰动算子，其扰动定义为高斯项其中σp是一个与民居平均大小相关的超参数，其设置常取决于应用与经验。其余扰动算子与之类似。
通常使用的扰动算子选择方法为随机分配，这种方式存在效率低下的问题。本发明在220中使用一种动态策略来进行扰动算子的选择。首先，计算每个扰动算子相关的能量变化率：
其中x表示旋转、位置或者大小相关的能量值，i表示在于 Metropolis-Hastings算法中第i轮温度迭代，k为滑动窗口大小，通常设置为总迭代次数的5％左右。
接下来使用Softmax函数计算每个能量变化率所占的权重，来决定其能够在下一次扰动算子选择中被选中的概率。以位置扰动算子的选择概率为例，其计算如下：
其中Ep表示位置相关能量函数，Er表示旋转相关能量函数，Es表示大小相关能量函数。
温度下降到指定阈值后，布局优化结束。接下来，生成的最优布局信息将被输出到民居群划分子模块130进行民居群划分。在初始阶段，所有未划分民居构成集合S，从S中任选一个民居p，遍历S找出其所有相邻的民居，与其共同构成民居子群Sp；随后，根据Sp中民居相邻关系生成邻接关系表；再次，将 Sp以及其关系表传入GPU进行特征生成；最后重复上述过程直至S几何为空。上述集合归并算法通过压缩路径的并查集进行加速。
相邻民居的判定方法，通过向该民居包围盒向外的法线方向延伸距离d进行探测，此处参数d可根据民居的平均宽度、道路平均宽度等参考值进行设置。
GPU特征生成模块140完成对民居特征的随机生成。以徽州古代民居举例说明，民居特征包括民居类型、门窗位置、门窗类型、马头墙位置、马头墙层数等。其随机优化子系统与GPU布局系统200类似，区别仅在于评价民居特征的能量函数和特征扰动算子的不同。
民居特征的能量函数为一组惩罚函数，用于惩罚不合理的特征集。举例来说，左右相邻的两个民居，其相邻面出现门的情况应该受到惩罚；民居的组件类型，如门、窗的类型要保持一致等。民居特征扰动算子被定义为随机选择一个民居的一个特征，对其在该特征的取值定义域内随机选择一个参数值进行随机扰动。
布局生成方法和特征生成方法还支持用户预先指定常量属性，即用户能够预先指定某些民居的位置或者特征，使得其在整个优化过程中不被修改，这种设计使得系统能够完成根据目标建筑进行建模的任务。
布局生成结果和特征生成结果在实现上为中国古民居构建语法的一组参数。所有参数在语法生成模块150中生成最终的构建语法。接下来对中国古民居构建语法做详细说明。
中国古民居建筑营造语法操作的基本元素为建筑组件集合P中的任意元素 {i|i∈P}；组件P被定义为三元组三个要素分别表示组件属性参数集，组件连接参数集，以及其他状态集(如组件全局索引，控制状态等其他属性)。其中组件属性参数定义了构建组件所需要的所有参数信息，包括几何属性、类型属性和纹理属性等。组件连接参数定义了该组件与其他组件的连接方式，如柱子与柱础的连接方式，门窗与墙的连接方式等。连接方式的具体实现为基于模板的匹配，每个模板提供若干参数以供生成多样化的建筑风格。
中国古民居建筑营造语法被定义为四元组<P,R,G,S>，其中P表示用于构建中国古民居建筑的有限组件集合；R表示用于控制构建流程的有限规则集合，用于访问组件P的所有参数；G表示用于控制组件依赖和构建顺序的有向无环图，图G的任意一个拓扑排序可被作为该图所代表的建筑类型的一个营造顺序；S表示已经构建的有限的组件空间集合，其初始状态为空集。
中国古民居建筑营造语法为一种基于面向对象思想进行设计的描述语言，每个实例化的组件实体都能与场景中任意组件进行通信。
细节层次模型(LOD)用于控制模型细节丰富程度。本发明中使用4层细节层次模型来控制生成不同级别的建筑模型，每一个细节层次模型对应一个组件结合P以及构建顺序图G。在构建大型民居村落时，细节层次模型能够极大缩短构建时间，以便迅速的查看民居村落的大致特征等建模效果。
图3给出了一个完整的使用中国古民居建筑营造语法构建中国古民居的示例。最左边一列表示S从空集开始，通过控制构建流程R逐个添加建筑组件至 S，不同的行表示对每个组件的属性(包括组件属性和连接属性)传入不同的参数以实现模型构建的多样化，构建过程直至组件构建图G中所有组件元素都已添加至S，此时构建完成。
模型构建模块160用于实现最终模型的构建。这里模型的表示方式分为两种，实体模型161与网格模型162。其中实体模型采取参数化的实体造型表达方式，可直接用于CAD软件做进一步编辑，或直接用于3D打印；网格模型为表面三角网格模型，适用于实时渲染，如虚拟现实(VR)等应用。
最后给出几个使用本发明所述的系统建造的建筑实例。如图4所示为使用本发明所述的系统建造的建筑组件系统3D打印实物图，图中建筑组件具体为清式两跳五踩单昂补间斗拱。图5为本发明所述的系统建造的中国古民居群，其中左上角为用户使用交互输入模块112 给初始的民居布局，左下角为使用布局生成模块120优化后的民居布局，右边为最终生成的建筑模型在真实渲染环境中展示的效果。
Claims (10)
1.一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：包括：
民居布局输入模块，其快速产生中国古民居群的民居初始平面布局信息；
布局生成模块，其优化民居布局输入模块产生的民居初始平面布局信息，以生成不重叠、空间位置合理的民居布局信息；
民居群划分模块，其从布局生成模块优化后得到的民居布局信息中划分民居子群，并提取每个民居子群空间关系信息；
特征生成模块，其从所述民居子群空间关系信息生成合理的民居特征信息；
语法生成模块，其将布局生成模块优化后得到的民居布局信息和特征生成模块生成的民居特征信息，转化为定义好的中国古民居建模语法；
模型构建模块，其通过布局生成模块优化后得到的民居布局信息和特征生成模块生成的民居特征信息，并基于语法生成模块转化得到的中国古民居建模语法，自动完成民居的模型生成。
2.根据权利要求1所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：所述的民居子群指在空间语义上属于同一个家族，具备相对统一风格特征的民居集合。
3.根据权利要求1所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：民居群划分模块中，划分民居子群的算法过程如下：
（1）、在初始民居集合中任意选择一个民居，向民居的四个方向进行探测，检测所有与选择的民居相邻的民居；
（2）、将选择的民居所有相邻民居删除出初始民居集合，加入以选择的民居为父节点的并查集，并压缩并查集路径；
（3）、重复上述划分步骤，直至初始民居集合为空时，民居子群划分完毕。
4.根据权利要求1或3所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：民居群划分模块提取得到的民居子群空间关系信息，包括子群中每个民居之间的邻接关系信息、民居与道路之间的空间位置关系信息、民居面积信息。
5.根据权利要求1所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：所述布局生成模块包括民居布局评价模块以及GPU随机优化布局模块，其中：
民居布局评价模块，其通过预定义的一组能量函数评估民居之间空间关系的优劣程度，所述能量函数在民居与道路的重叠性、距离、聚集程度、角度关系这些不同的平面几何关系进行评分；
GPU随机优化布局模块，其算法步骤如下：
（1）、将民居布局初始信息传给每一个GPU线程，作为其马尔科夫随机过程的初始状态；
（2）、使用Metropolis-Hastings算法求解最优解，具体的，给定一个初始温度值，随着每一轮温度的迭代下降，遍历所述民居之间空间关系能量函数的候选解空间并记录当前获得的最优解，温度越高，其舍弃当前解的概率越高；
（3）、在温度迭代下降的次数中定义宽度为K的滑动窗口，计算该窗口内民居位置、民居和道路角度、民居大小相关旋转能量函数的变化量；
（4）、在每一轮迭代中，使用基于Softmax的动态扰动算子选择策略选择某个民居的位置或者旋转角度属性，在该参数的定义域内进行基于高斯分布的随机扰动；
（5）、在所有迭代结束后，选择所有马尔科夫链中最优的一个或者多个最优解，作为最终布局结果。
6.根据权利要求1所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：所述特征生成模块包括特征冲突定义与检测模块以及GPU随机优化特征模块，其中：
特征冲突定义与检测模块，其通过预定义的一组特征冲突惩罚函数集成的能量函数来评估民居之间特征冲突严重程度；GPU随机优化特征模块，其使用Metropolis-Hastings算法求解所述民居之间特征冲突能量函数的最优值。
7.根据权利要求1所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：所述中国古民居建模语法，其用于描述中国古民居的建筑组件参数信息、建模过程控制规则以及民居组件依赖关系和营造顺序；中国古民居建模语法是一种基于面向对象思想进行设计的描述语言，操作基本对象为组件，具体包括中国古民居的组件营造顺序、组件属性参数与组件之间的组件连接属性。
8.根据权利要求7所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：所述组件营造顺序使用一个有向无环图G进行表达，图G的任意一个拓扑排序可被作为该图所代表的建筑类型的一个营造顺序。
9.根据权利要求7所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：所述组件属性参数分为物理属性参数和几何属性参数，用于几何造型系统对组件进行参数化表达。
10.根据权利要求7所述的一种中国古民居群快速建模系统，其特征在于：所述组件连接属性为组件对象的公共接口，定义了该组件对象与其他相关组件的连接关系和方法，在简单的连接情况下表达方式为连接函数，复杂的情况下表现为带参数的布局模板。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710793737.7A CN107526895B (zh) | 2017-09-06 | 2017-09-06 | 一种古民居群快速建模系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710793737.7A CN107526895B (zh) | 2017-09-06 | 2017-09-06 | 一种古民居群快速建模系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107526895A true CN107526895A (zh) | 2017-12-29 |
| CN107526895B CN107526895B (zh) | 2021-02-05 |
Family
ID=60683593
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710793737.7A Active CN107526895B (zh) | 2017-09-06 | 2017-09-06 | 一种古民居群快速建模系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107526895B (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110363853A (zh) * | 2019-07-15 | 2019-10-22 | 贝壳技术有限公司 | 家具摆放方案生成方法、装置以及设备、存储介质 |
| CN110598319A (zh) * | 2019-09-11 | 2019-12-20 | 杭州群核信息技术有限公司 | 一种基于可变参数的空间划分的规则语法 |
| US10956626B2 (en) | 2019-07-15 | 2021-03-23 | Ke.Com (Beijing) Technology Co., Ltd. | Artificial intelligence systems and methods for interior design |
| CN113536432A (zh) * | 2021-07-20 | 2021-10-22 | 合肥工业大学 | 基于预测网络的村落房屋布局方法、存储介质及终端设备 |
| US11158134B2 (en) | 2019-05-28 | 2021-10-26 | Ke.Com (Beijing) Technology Co., Ltd. | Method, apparatus and storage medium for displaying three-dimensional space view |
| CN114998583A (zh) * | 2022-05-11 | 2022-09-02 | 平安科技（深圳）有限公司 | 图像处理方法、图像处理装置、设备及存储介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102521443A (zh) * | 2011-12-06 | 2012-06-27 | 河海大学 | 基于计算机视觉的物流节点设施布局优化方法 |
| CN103150613A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-06-12 | 武汉大学 | 一种土地利用布局智能优化方法 |
| CN103631981A (zh) * | 2011-11-03 | 2014-03-12 | 达索系统公司 | 设计由深度元素表示的建模体 |
-
2017
- 2017-09-06 CN CN201710793737.7A patent/CN107526895B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103631981A (zh) * | 2011-11-03 | 2014-03-12 | 达索系统公司 | 设计由深度元素表示的建模体 |
| CN102521443A (zh) * | 2011-12-06 | 2012-06-27 | 河海大学 | 基于计算机视觉的物流节点设施布局优化方法 |
| CN103150613A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-06-12 | 武汉大学 | 一种土地利用布局智能优化方法 |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11158134B2 (en) | 2019-05-28 | 2021-10-26 | Ke.Com (Beijing) Technology Co., Ltd. | Method, apparatus and storage medium for displaying three-dimensional space view |
| US11875460B2 (en) | 2019-05-28 | 2024-01-16 | Ke.Com (Beijing) Technology Co., Ltd. | Method, apparatus and storage medium for displaying three-dimensional space view |
| CN110363853A (zh) * | 2019-07-15 | 2019-10-22 | 贝壳技术有限公司 | 家具摆放方案生成方法、装置以及设备、存储介质 |
| US10956626B2 (en) | 2019-07-15 | 2021-03-23 | Ke.Com (Beijing) Technology Co., Ltd. | Artificial intelligence systems and methods for interior design |
| CN110598319A (zh) * | 2019-09-11 | 2019-12-20 | 杭州群核信息技术有限公司 | 一种基于可变参数的空间划分的规则语法 |
| CN113536432A (zh) * | 2021-07-20 | 2021-10-22 | 合肥工业大学 | 基于预测网络的村落房屋布局方法、存储介质及终端设备 |
| CN113536432B (zh) * | 2021-07-20 | 2024-05-14 | 合肥工业大学 | 基于预测网络的村落房屋布局方法、存储介质及终端设备 |
| CN114998583A (zh) * | 2022-05-11 | 2022-09-02 | 平安科技（深圳）有限公司 | 图像处理方法、图像处理装置、设备及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107526895B (zh) | 2021-02-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107526895A (zh) | 一种古民居群快速建模系统 | |
| Ochmann et al. | Automatic reconstruction of fully volumetric 3D building models from oriented point clouds | |
| Zhu et al. | Integration of BIM and GIS: IFC geometry transformation to shapefile using enhanced open-source approach | |
| JP7280039B2 (ja) | 建造物を表現する３ｄモデルの生成 | |
| Ochmann et al. | Automatic reconstruction of parametric building models from indoor point clouds | |
| Verdie et al. | LOD generation for urban scenes | |
| Musialski et al. | Interactive coherence‐based façade modeling | |
| Bao et al. | Generating and exploring good building layouts | |
| Mehra et al. | Abstraction of man-made shapes | |
| US11328102B2 (en) | Digital design tools for building construction | |
| Lin et al. | Structure-preserving retargeting of irregular 3d architecture | |
| JP2019149148A (ja) | ピクセルワイズ分類器による２ｄフロアプランのセマンティックセグメンテーション | |
| Solihin et al. | Simplified schema queries for supporting BIM-based rule-checking applications | |
| US8843352B2 (en) | System and methods facilitating interfacing with a structure design and development process | |
| CN102812463A (zh) | 能够进行三维对象模型的3d印刷的方法和系统 | |
| Deng et al. | Exploring local modifications for constrained meshes | |
| Boulch et al. | Semantizing complex 3D scenes using constrained attribute grammars | |
| KR20140142470A (ko) | 나무 모델과 숲 모델 생성 방법 및 장치 | |
| Qiu et al. | From sketch BIM to design BIM: An element identification approach using Industry Foundation Classes and object recognition | |
| Ren et al. | Intuitive and efficient roof modeling for reconstruction and synthesis | |
| CN110942280A (zh) | 一种设计师协同参与的交互方法 | |
| Wang et al. | A survey of personalized interior design | |
| Black et al. | Visualizing paired image similarity in transformer networks | |
| Zheliazkova et al. | A parametric-assisted method for 3D generation of as-built BIM models for the built heritage | |
| Xu et al. | Blockplanner: City block generation with vectorized graph representation |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |