CN111914328B - 一种基于人工智能的建筑平面辅助设计方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于人工智能的建筑平面辅助设计方法及系统，所述方法包括以下步骤：1)获取设计条件，基于所述设计条件采用一经训练的建筑平面深度学习模型获得设计图纸；2)获取对所述设计图纸的评价信息，根据所述评价信息判断是否修改所述建筑平面深度学习模型，若是，则修改所述建筑平面深度学习模型后返回步骤1)，若否，则以所述设计图纸作为最终图纸；所述建筑平面深度学习模型训练时采用的样本图库的构建过程包括：获取现有建筑设计图，经归一化处理后，提取获得平面轮廓图和平面空间分布图，以一对所述平面轮廓图和平面空间分布图作为一个样本构建所述样本图库。与现有技术相比，本发明具有有效提高设计效率等优点。
Description
技术领域
本发明涉及一种建筑平面设计方法，尤其是涉及一种基于人工智能的建筑平面辅助设计方法及系统。
背景技术
随着城市发展建设需求日益加剧，设计制图工作量不断加大，大众建筑师们开始关注并寄希望于计算机逻辑算法来辅助自己日常海量的计算、推演等工作，但一直未能找到理想的突破口。建筑设计尤其是养老建筑的设计目前基本上还在沿用传统的建筑设计方法，从场地设计到建筑平面设计还存在着许多效率低下的过程，尤其是在养老建筑设计需求量较大的当今社会。现有也有一些应用优化算法的建筑设计方法，如井上等人通过算法来设计最优化的集合住宅的室内配置；神山等人通过算法来设计最优化的2层住宅的室内配置；Caldas等人、樋山等人以建筑物的环境性能为评价指标，通过算法来处理窗户设计问题；马郡等人通过人工智能来观察并控制大学校园和便利店内的空调和照明，实现零能源大厦。但现有技术对养老建筑的建筑设计的精度有还待提高。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种有效提高设计效率的基于人工智能的建筑平面辅助设计方法及系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于人工智能的建筑平面辅助设计方法，该方法包括以下步骤：
1)获取设计条件，基于所述设计条件采用一经训练的建筑平面深度学习模型获得设计图纸；
2)获取对所述设计图纸的评价信息，根据所述评价信息判断是否修改所述建筑平面深度学习模型，若是，则修改所述建筑平面深度学习模型后返回步骤1)，若否，则以所述设计图纸作为最终图纸；
所述建筑平面深度学习模型训练时采用的样本图库的构建过程包括：获取现有建筑设计图，经归一化处理后，提取获得平面轮廓图和平面空间分布图，以一对所述平面轮廓图和平面空间分布图作为一个样本构建所述样本图库。
进一步地，所述归一化处理包括图片缩放处理和方向调整。
进一步地，以1：100的缩尺对所述现有建筑设计图进行统一处理。
进一步地，经归一化处理后的建筑设计图的大小为1024mm×1024mm。
进一步地，所述方向调整指将北方方向统一在图中的上方向。
进一步地，所述平面轮廓图中的轮廓为建筑基地内建筑垂直覆盖的土地外轮廓。
进一步地，所述平面空间分布图基于建筑空间功能和实体类型对现有建筑设计图进行分割，并以不同颜色填充不同分割空间。
进一步地，对所述建筑平面深度学习模型的修改包括对样本图库构建方式的修改和学习参数的修改。
进一步地，所述评价信息包括设计图纸中功能排布是否合理的评价信息。
进一步地，所述设计条件包括待设计建筑平面轮廓。
进一步地，所述设计条件还包括待设计的地块区位图、地形图、地块位置(经纬度)、地块控规图则、地块周边建筑、道路、交通图等。
本发明还提供一种基于人工智能的建筑平面辅助设计系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器调用所述计算机程序执行上述所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明可实现在获得规划图纸时快速生成对应的建筑平面图，具有如下有益效果：
1、本发明采用经训练的建筑平面深度学习模型进行建筑平面辅助设计，能快速获得符合设计要求的设计结果，提高设计效率。
2、本发明结合评价信息对模型输出结果进行修订，设计结果更加合理有效。
3、本发明基于建筑平面轮廓和空间功能分类构建样本图库，能获得更准确的建筑平面深度学习模型，从而有效提高设计精度。
附图说明
图1为本发明辅助设计方法的流程示意图；
图2为本发明中一个样本的示意图；
图3为应用本发明的一个设计案例示意图，其中，(a)为输入的设计条件，(b)为输出的最终设计图纸。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种基于人工智能的建筑平面辅助设计方法，应用于养老设施建筑的建筑平面辅助设计，该方法包括以下步骤：1)获取设计条件，包括待设计建筑平面轮廓等，基于所述设计条件采用一经训练的建筑平面深度学习模型获得设计图纸；2)获取对所述设计图纸的评价信息，根据所述评价信息判断是否修改所述建筑平面深度学习模型，若是，则修改所述建筑平面深度学习模型后返回步骤1)，若否，则以所述设计图纸作为最终图纸。
所述建筑平面深度学习模型的构建及训练过程包括：
创建样本图库，获取现有建筑设计图，经归一化处理后，提取获得平面轮廓图和平面空间分布图，以一对所述平面轮廓图和平面空间分布图作为一个样本构建所述样本图库，如图2所示，其中，平面轮廓图中的轮廓为建筑基地内建筑垂直覆盖的土地外轮廓，包括其内部的室外连廊以及中庭，平面空间分布图基于建筑空间功能和实体类型对现有建筑设计图进行分割，并以不同颜色填充不同分割空间；
学习样本图，构建建筑平面深度学习模型，将大量转化过的样本图给人工智能模型进行学习；
深层学习，基于图像识别技术，人工智能通过反复信息处理的深层学习，提高设计的精度。
样本需要统一每个建筑物的不同信息，因此需要对设计图进行预处理，转化为固定大小的图片，包括：以1：100的缩尺对所述现有建筑设计图进行统一处理，即使是规模不同的建筑物，也能够原样学习各空间的大小；将北方方向统一在图中的上方向，能够将建筑物潜在的方向上的特性纳入到学习中。在进行样本图学习时，对于多层建筑，以样本图的左上角为原点，制作成各层的坐标位置与原点相同。然后从一楼的图纸开始按顺序学习，可以维持楼梯等垂直方向的学习。图纸以1024mm×1024mm的大小统一，进行对人工智能的输入和输出的图面全部以JPEG形式统一。
本实施例中，基于建筑空间功能和实体类型进行的空间分割着色处理策略如表1所示。
在获得由模型输出的设计图纸后，需要对设计图纸进行评价，根据养老建筑设计规范判断其功能排布是否合理，若不合理，则可进行进一步修订。对所述建筑平面深度学习模型的修改包括对样本图库构建方式的修改(如修改现有建筑设计图、修改空间分割方式等)和学习参数的修改。
以如图3(a)所示的设计条件为输入，经训练的建筑平面深度学习模型获得的结果如图3(b)所示。
实施例2
本实施例提供一种基于人工智能的建筑平面辅助设计系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器调用所述计算机程序执行上述实施例1方法的步骤，基于该设计系统，可实现在接收到具有一定设计条件的规划图纸时，快速生成对应的建筑平面图。此处设计条件可包括待设计的地块区位图、地形图、地块位置(经纬度)、地块控规图则、地块周边建筑、道路和/或交通图等，以实现更准确、精度更高的设计效果。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于人工智能的建筑平面辅助设计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
1)获取设计条件，基于所述设计条件采用一经训练的建筑平面深度学习模型获得设计图纸；
2)获取对所述设计图纸的评价信息，根据所述评价信息判断是否修改所述建筑平面深度学习模型，若是，则修改所述建筑平面深度学习模型后返回步骤1)，若否，则以所述设计图纸作为最终图纸；
所述建筑平面深度学习模型训练时采用的样本图库的构建过程包括：获取现有建筑设计图，经归一化处理后，提取获得平面轮廓图和平面空间分布图，以一对所述平面轮廓图和平面空间分布图作为一个样本构建所述样本图库；
对所述现有建筑设计图进行预处理，转化为固定大小的图片，以使样本统一每个建筑物的不同信息，包括：以1：100的缩尺对所述现有建筑设计图进行统一处理，即使是规模不同的建筑物，也能够原样学习各空间的大小；将北方方向统一在图中的上方向，能够将建筑物潜在的方向上的特性纳入到学习中。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的建筑平面辅助设计方法，其特征在于，所述归一化处理包括图片缩放处理和方向调整。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的建筑平面辅助设计方法，其特征在于，以1：100的缩尺对所述现有建筑设计图进行统一处理。
4.根据权利要求2所述的基于人工智能的建筑平面辅助设计方法，其特征在于，所述方向调整指将北方方向统一在图中的上方向。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的建筑平面辅助设计方法，其特征在于，所述平面轮廓图中的轮廓为建筑基地内建筑垂直覆盖的土地外轮廓。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的建筑平面辅助设计方法，其特征在于，所述平面空间分布图基于建筑空间功能和实体类型对现有建筑设计图进行分割，并以不同颜色填充不同分割空间。
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的建筑平面辅助设计方法，其特征在于，对所述建筑平面深度学习模型的修改包括对样本图库构建方式的修改和学习参数的修改。
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的建筑平面辅助设计方法，其特征在于，所述评价信息包括设计图纸中功能排布是否合理的评价信息。
9.根据权利要求1所述的基于人工智能的建筑平面辅助设计方法，其特征在于，所述设计条件包括待设计建筑平面轮廓。
10.一种基于人工智能的建筑平面辅助设计系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器调用所述计算机程序执行如权利要求1所述方法的步骤。
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