CN113781648A - 一种建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法 - Google Patents
一种建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113781648A CN113781648A CN202110904335.6A CN202110904335A CN113781648A CN 113781648 A CN113781648 A CN 113781648A CN 202110904335 A CN202110904335 A CN 202110904335A CN 113781648 A CN113781648 A CN 113781648A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- point
- skeleton
- plane
- traffic space
- building
- 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
Images
Classifications
-
- 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
- G06T17/10—Constructive solid geometry [CSG] using solid primitives, e.g. cylinders, cubes
-
- 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
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
- Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Architecture (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法,包括首先用多段线绘制建筑平面交通空间的轮廓,标记出安全出口;使用扫描线算法计算得出对应多段线的泰森多边形的划分区域;逐条检查泰森多边形,若线条位于平面轮廓外,则将其删除,逐条检查泰森多边形尚存的虚线,如果虚线的一端位于平面轮廓上,则将其删除;计算所述虚线上每个节点的价位,将尽端走廊表示为1价节点,再将尽端点进行延伸,直到与平面轮廓相交,虚线即平面轮廓对应的骨架图;在骨架图上提取识别特征。本发明通过依靠计算图形学自动识别建筑平面交通空间的骨架和特征的方式,特征结果准确且快速,避免了人工判断的错漏。
Description
技术领域
本发明涉及建筑设计技术领域,具体来说,涉及一种建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法。
背景技术
建筑平面中的交通空间作为联系各部分功能房间的纽带,其特征和性质对建筑平面的设计有着关键的影响。交通空间在建筑平面中起着“树干”的作用,功能房间则是“树干”上生长出来的“枝叶”。
在建筑平面的设计过程中,对于一些特定的功能房间,技术上有特别的邻接要求。比如,在食堂平面的设计中,新鲜食材的储存、清洗、加工、烹调对应的空间不仅自身有特定的顺序要求,同时还要与回收碗盘的消洗、厨余垃圾的分类回收对应的房间隔绝开,以满足食品安全的要求。在设计与审查图纸过程中,目前通用的设计方法,是通过绘制建筑墙体,分隔出交通空间和功能空间,从而获得交通空间的外轮廓;在此基础上,依靠设计人员的常识和空间经验,来逐个判断各个功能空间的邻接关系,不同的功能流线是否交叉等。除了邻接要求外,建筑消防设计上,对走道不同位置(袋形走道和非袋形走道)到安全出口的距离,也有不同的规定,根据我国规范的(GB50016-2014.《建筑设计防火规范》.P285页)将袋形走道定义为“是只有一个疏散方向的走道,因而位于袋形走道两侧的房间,不利于人员的安全疏散”,目前通用的设计方法,只能通过人工区分袋形走道,进而进行深化设计。以上问题,对于较复杂的建筑平面,如果全部依赖人工进行检查和判断,工作量巨大,建筑平面的设计质量依赖于设计人员的素质和技能水平,且容易挂一漏万。
发明内容
针对相关技术中的上述技术问题,本发明提出一种建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法,能够克服现有技术方法的上述不足。
为实现上述技术目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法,包括以下步骤:
S1:首先用多段线绘制建筑平面交通空间的轮廓,并标记出交通空间中安全出口的位置;
S2:使用现有的扫描线算法计算得出对应多段线的泰森多边形的划分区域;
S3:逐条检查计算得到的泰森多边形,若线条位于平面轮廓外,则将其删除,并逐条检查泰森多边形尚存的虚线,如果虚线的一端位于平面轮廓上,则将其删除;
S4:计算所述虚线上每个节点的价位,将尽端走廊表示为1价节点,再将尽端点进行延伸,直到与平面轮廓相交,虚线即平面轮廓对应的骨架图;
S5: 将原有的平面轮廓划分为不同的区域,区域内的不同点通过搜索骨架线上最近的点,识别到将一个区域映射到二维的图上,来判断不同区域的特征;
S6: 通过搜索每个房间疏散门在骨架上的最近点,建立起各个房间节点和安全出口在建筑骨架上的图,从而识别到用于计算不同功能房间之间的邻接关系特征,和用来计算袋形走道区域的特征。
进一步地,步骤S2中,所述多边形由直线段和抛物线段构成。
进一步地,步骤S4中,对每一个骨架上的尽端点,沿着骨架往回寻找第一个价位大于2的节点即为骨架的分叉点。
进一步地,用骨架上的尽端点和安全出口的点将交通空间的轮廓线分段,如X点,存在逆时针沿着X点的上一段边界“X前”和下一段边界“X后”,这两段边界作为后续搜索的基础。
进一步地,步骤S6中,所述袋形走道区域的计算过程为,如X点,其对应的分叉点为X’点,分别寻找多段线“X前”和“X后”上距离X’点最近的点,得到点1和点2;从点1和点2分别寻找骨架上的最近点,得到点3和点4;对比点3和点4沿着骨架线到X点的距离,取二者中距离最近的点,若最近点为点4;从点4寻找对侧边界上的最近点,得到点5;点2和点5,即为袋形走道的边界,通过连接点2、点5、X前、X后,可以得到一个封闭的区域,即为袋形走道边界区域。
进一步地,对尽端点按照袋形走道边界区域计算方式进行计算处理,即得到平面中所有尽端走廊的袋形走道边界区域。
本发明的有益效果:通过依靠计算图形学自动识别建筑平面交通空间的骨架和特征的方式,特征结果准确且快速,避免了人工判断的错漏;通过提取骨架,对复杂建筑平面的功能关系进行了抽象化的数学提炼,平面上各个功能空间的邻接性可以借助图学的数学方法进行判定,不用人工对着建筑平面图进行检查;并且在平面骨架的基础上,可以自动判定袋形走道的范围,不需要人工进行逐个判断;除此之外,基于图学的建筑平面交通空间骨架,可以成为后续对建筑平面进行量化分析的一个基础。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例所述的建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法的建筑平面空间结构示意图。
图2是根据本发明实施例所述的建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法的泰森多边形示意图。
图3是根据本发明实施例所述的建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法的去除线条后的泰森多边形示意图。
图4是根据本发明实施例所述的建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法的去除虚线后的泰森多边形示意图。
图5是根据本发明实施例所述的建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法的骨架图。
图6是根据本发明实施例所述的建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法的划分区域后的骨架图。
图7是根据本发明实施例所述的建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法的房间节点与安全出口分布示意图。
图8是根据本发明实施例所述的建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法的分割轮廓线结构示意图。
图9是根据本发明实施例所述的建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法的某个尽端点的袋形走廊边界区域结构示意图。
图10是根据本发明实施例所述的建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法所有尽端点的袋形走廊边界区域结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围,为了方便理解本发明的上述技术方案,以下通过具体使用方式上对本发明的上述技术方案进行详细说明。
借助现有计算机辅助设计软件中的图形学计算功能,通过生成对应与交通空间轮廓的“中性轴”(Medial Axis),并将其抽象为图论意义上抽象的图,从而通过节点的价位和连通性,来判断交通空间的构型;并可用于自动化选取交通空间中的袋形走廊等功能,从而辅助设计人员进行复杂建筑平面的设计与检查工作。
如图1所示,根据本发明实施例所述的建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法,包括首先在建筑平面空间中,用多段线绘制建筑平面交通空间的轮廓(图1中阴影部分),如圆弧或曲线等;需按一定的分辨率简化成多段线,并标记出交通空间中“安全出口”的位置。
如图2所示,在此基础上,使用现有的“扫描线算法”,得到对应多段线的泰森多边形划分(图2中虚线),该多边形由直线段和抛物线段构成;(纽约-美国. Voronoi图的扫描线算法. 计算机协会. 第二届计算几何年会论文集(SCG '86). 斯福顿.1986)。
如图3-4所示,逐条检查计算得到的泰森多边形,如果线条位于平面轮廓外,则将其删除,得到图3中的图形;再逐条检查图形中尚存的虚线,如果虚线的一端位于平面轮廓上,则将其删除,得到图4中的虚线部分。
计算上述得到的虚线每个节点的价位,并标记;如图5所示,其中1价的节点,即代表着尽端走廊,将尽端点进行延伸,直到与平面轮廓相交,此时的虚线就是平面轮廓对应的骨架图。
如图6所示,在骨架的基础上,可以将原有的平面轮廓划分为不同的区域,区域内的不同点,通过搜索骨架线上最近的点,可以实现将一个区域映射到二维的图上,用于判断不同区域的特征,如是否为袋形走廊等。
如图7所示,在骨架的基础上,通过搜索每个房间疏散门(此处抽象成中心点)在骨架上的最近点,可以建立起各个房间节点和安全出口在建筑骨架上的图,从而用于计算不同功能房间之间的邻接关系。
在骨架的基础上,可以计算出袋形走道的区域。其中所述袋形走道,是只有一个疏散方向的走道,因而位于袋形走道两侧的房间,不利于人员的安全疏散(GB50016-2014.《建筑设计防火规范》P285页)。
计算袋形走道的区域的方法如下:
如图8所示,对每一个骨架上的尽端点(图8中较大的黑点),沿着骨架往回寻找第一个价位大于2的节点(2价的节点只是走道方向发生改变,并不是尽端走道的分叉位置),即为骨架的分叉点(图8中的灰色点)。
用骨架上的尽端点(即价位为1的节点)和安全出口的点(图8中黑色方块)将交通空间的轮廓线分段,以图8中X点为例,存在逆时针沿着X点的上一段边界“X前”和下一段边界“X后”,这两段边界作为后续搜索的基础;如图9所示,其对应的分叉点为图9中的X’点,分别寻找多段线“X前”和“X后”上离X’点最近的点,得到点1和点2;从点1和点2分别寻找骨架上的最近点,得到点3和点4;比较点3和点4沿着骨架线到X点的距离,取二者中距离最近的点,此例中为点4;从点4,寻找对侧边界(此例中为“X前”)上的最近点,得到点5;点2和点5,即为袋形走道的边界,通过连接点2、点5、X前、X后,可以得到一个封闭的区域,即为袋形走廊走道的区域。
最后,如图10所示,依次对尽端点按照上述袋形走道区域计算的步骤进行计算处理,即可得到平面中所有尽端走廊的区域,即图10中粗黑线所标识的范围。
综上所述,借助于本发明的上述技术方案,通过依靠计算图形学自动识别建筑平面交通空间的骨架和特征的方式,特征结果准确且快速,避免了人工判断的错漏;通过提取骨架,对复杂建筑平面的功能关系进行了抽象化的数学提炼,平面上各个功能空间的邻接性可以借助图学的数学方法进行判定,不用人工对着建筑平面图进行检查;并且在平面骨架的基础上,可以自动判定袋形走道的范围,不需要人工进行逐个判断;除此之外,基于图学的建筑平面交通空间骨架,可以成为后续对建筑平面进行量化分析的一个基础。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:首先用多段线绘制建筑平面交通空间的轮廓,并标记出交通空间中安全出口的位置;
S2:使用现有的扫描线算法计算得出对应多段线的泰森多边形的划分区域;
S3:逐条检查计算得到的泰森多边形,若线条位于平面轮廓外,则将其删除,并逐条检查泰森多边形尚存的虚线,如果虚线的一端位于平面轮廓上,则将其删除;
S4:计算所述虚线上每个节点的价位,将尽端走廊表示为1价节点,再将尽端点进行延伸,直到与平面轮廓相交,虚线即平面轮廓对应的骨架图;
S5: 将原有的平面轮廓划分为不同的区域,区域内的不同点通过搜索骨架线上最近的点,识别到将一个区域映射到二维的图上,来判断不同区域的特征;
S6: 通过搜索每个房间疏散门在骨架上的最近点,建立起各个房间节点和安全出口在建筑骨架上的图,从而识别到用于计算不同功能房间之间的邻接关系特征,和用来计算袋形走道区域的特征。
2.根据权利要求1所述的建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法,其特征在于,步骤S2中,所述多边形由直线段和抛物线段构成。
3.根据权利要求1所述的建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法,其特征在于,步骤S4中,对每一个骨架上的尽端点,沿着骨架往回寻找第一个价位大于2的节点即为骨架的分叉点。
4.根据权利要求1所述的建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法,其特征在于,用骨架上的尽端点和安全出口的点将交通空间的轮廓线分段,如X点,存在逆时针沿着X点的上一段边界“X前”和下一段边界“X后”,这两段边界作为后续搜索的基础。
5.根据权利要求1所述的建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法,其特征在于,步骤S6中,所述袋形走道区域的计算过程为,如X点,其对应的分叉点为X’点,分别寻找多段线“X前”和“X后”上距离X’点最近的点,得到点1和点2;从点1和点2分别寻找骨架上的最近点,得到点3和点4;对比点3和点4沿着骨架线到X点的距离,取二者中距离最近的点,若最近点为点4;从点4寻找对侧边界上的最近点,得到点5;点2和点5,即为袋形走道的边界,通过连接点2、点5、X前、X后,可以得到一个封闭的区域,即为袋形走道边界区域。
6.根据权利要求5所述的建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法,其特征在于,对尽端点按照袋形走道边界区域计算方式进行计算处理,即得到平面中所有尽端走廊的袋形走道边界区域。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110904335.6A CN113781648B (zh) | 2021-08-06 | 2021-08-06 | 一种建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110904335.6A CN113781648B (zh) | 2021-08-06 | 2021-08-06 | 一种建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113781648A true CN113781648A (zh) | 2021-12-10 |
CN113781648B CN113781648B (zh) | 2023-05-26 |
Family
ID=78836809
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110904335.6A Active CN113781648B (zh) | 2021-08-06 | 2021-08-06 | 一种建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113781648B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114049413A (zh) * | 2022-01-13 | 2022-02-15 | 深圳小库科技有限公司 | 平面图的生成方法、装置、设备和存储介质 |
CN115048691A (zh) * | 2022-05-11 | 2022-09-13 | 浙江大学高端装备研究院 | 一种基于扫描线的室内设计自动辅助布局系统及布局方法 |
CN116451330A (zh) * | 2023-06-14 | 2023-07-18 | 北京建筑大学 | 古建筑空间视觉遮挡评价的视点选取方法 |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102034001A (zh) * | 2010-12-16 | 2011-04-27 | 南京大学 | 一种以栅格为模拟单元的分布式水文模型设计方法 |
CN108108892A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-06-01 | 南京信息工程大学 | 一种基于泰森多边形的城市暴雨积涝评价单元划分方法 |
WO2018113787A1 (zh) * | 2016-12-23 | 2018-06-28 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种区域划分方法及装置和存储介质 |
CN109272569A (zh) * | 2018-08-03 | 2019-01-25 | 广东工业大学 | 一种autocad建筑二维图快速提取并生成楼层轮廓线的方法 |
CN109697521A (zh) * | 2017-10-20 | 2019-04-30 | 山东省水文局 | 基于任意断面构建洪水预报方案的方法 |
CN109815604A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-05-28 | 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 | 基于建筑要素拓扑关系的bim室内空间连通图构建方法 |
CN110532645A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-12-03 | 东南大学 | 一种泰森多边形木结构的设计与加工方法 |
CN110887502A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-03-17 | 广西华蓝岩土工程有限公司 | 一种必经结点最短路径搜索方法 |
CN111553963A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-08-18 | 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 | 一种基于地理信息的元网格生成方法及装置 |
CN112070165A (zh) * | 2020-09-09 | 2020-12-11 | 深圳市城市规划设计研究院有限公司 | 一种基于三角拓展的哈密顿路径快速求解方法 |
CN112184174A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-01-05 | 中国科学院计算技术研究所厦门数据智能研究院 | 一种自动生成方舱类建筑物施工方案的方法 |
-
2021
- 2021-08-06 CN CN202110904335.6A patent/CN113781648B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102034001A (zh) * | 2010-12-16 | 2011-04-27 | 南京大学 | 一种以栅格为模拟单元的分布式水文模型设计方法 |
WO2018113787A1 (zh) * | 2016-12-23 | 2018-06-28 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种区域划分方法及装置和存储介质 |
CN108242203A (zh) * | 2016-12-23 | 2018-07-03 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种区域划分方法及装置 |
CN109697521A (zh) * | 2017-10-20 | 2019-04-30 | 山东省水文局 | 基于任意断面构建洪水预报方案的方法 |
CN108108892A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-06-01 | 南京信息工程大学 | 一种基于泰森多边形的城市暴雨积涝评价单元划分方法 |
CN109272569A (zh) * | 2018-08-03 | 2019-01-25 | 广东工业大学 | 一种autocad建筑二维图快速提取并生成楼层轮廓线的方法 |
CN109815604A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-05-28 | 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 | 基于建筑要素拓扑关系的bim室内空间连通图构建方法 |
CN110532645A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-12-03 | 东南大学 | 一种泰森多边形木结构的设计与加工方法 |
CN110887502A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-03-17 | 广西华蓝岩土工程有限公司 | 一种必经结点最短路径搜索方法 |
US20220018669A1 (en) * | 2019-11-18 | 2022-01-20 | Guangxi Hualan Geotechnical Engineering Co., Ltd. | A method for searching the shortest path of must-pass nodes |
CN111553963A (zh) * | 2020-04-13 | 2020-08-18 | 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 | 一种基于地理信息的元网格生成方法及装置 |
CN112070165A (zh) * | 2020-09-09 | 2020-12-11 | 深圳市城市规划设计研究院有限公司 | 一种基于三角拓展的哈密顿路径快速求解方法 |
CN112184174A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-01-05 | 中国科学院计算技术研究所厦门数据智能研究院 | 一种自动生成方舱类建筑物施工方案的方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
翟炳博;徐卫国;黄蔚欣;: "基于脑纹珊瑚结构的景观系统研究――以颐和园外团城湖片区景观规划为例", 城市建筑 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114049413A (zh) * | 2022-01-13 | 2022-02-15 | 深圳小库科技有限公司 | 平面图的生成方法、装置、设备和存储介质 |
CN115048691A (zh) * | 2022-05-11 | 2022-09-13 | 浙江大学高端装备研究院 | 一种基于扫描线的室内设计自动辅助布局系统及布局方法 |
CN116451330A (zh) * | 2023-06-14 | 2023-07-18 | 北京建筑大学 | 古建筑空间视觉遮挡评价的视点选取方法 |
CN116451330B (zh) * | 2023-06-14 | 2023-09-05 | 北京建筑大学 | 古建筑空间视觉遮挡评价的视点选取方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113781648B (zh) | 2023-05-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113781648A (zh) | 一种建筑平面交通空间的骨架提取与特征识别方法 | |
EP3543960B1 (en) | Information processing device, information processing method, and program | |
CN108536923B (zh) | 一种基于建筑cad图的室内拓扑地图生成方法及系统 | |
CN111008422B (zh) | 一种建筑物实景地图制作方法及系统 | |
CN103150751B (zh) | 在数字地图中实现建筑物内外一体化的三维建模方法 | |
Khoshelham et al. | 3D modelling of interior spaces: Learning the language of indoor architecture | |
Lu et al. | Automatic analysis and integration of architectural drawings | |
CN108320323B (zh) | 一种建筑物三维建模方法及装置 | |
CN105931294A (zh) | 一种将bim实体模型转换为多细节层次gis标准化模型的方法 | |
CN110532602A (zh) | 一种基于平面图图像的室内自动制图与建模方法 | |
CN112417539A (zh) | 基于语言描述的户型设计方法和装置以及系统 | |
Wessel et al. | The room connectivity graph: Shape retrieval in the architectural domain | |
Mao et al. | Graph-based 3D building semantic segmentation for sustainability analysis | |
Bayat et al. | Modeling of emergency evacuation in building fire | |
CN111815024A (zh) | 在建筑中计算平面内任意点到点最短路径的方法及系统 | |
Hussein et al. | Regenerating traditional houses facades of old Mosul city by Shape Grammar | |
CN113886931A (zh) | 一种基于b星算法的cad图纸消防联动报警线槽排布方法 | |
CN117496086A (zh) | 一种语义感知的室内几何重建方法 | |
Pu | Automatic building modeling from terrestrial laser scanning | |
CN115169679A (zh) | 建筑室内点云数据采集站点自动规划方法、装置及设备 | |
Liu et al. | Semi-automated processing and routing within indoor structures for emergency response applications | |
CN110516930B (zh) | 一种基于Voronoi图的煤层稳定性定量评价方法 | |
CN102855667A (zh) | 三维物体的计算机辅助设计系统及方法 | |
CN113886929A (zh) | 一种cad照明平面图中疏散指示灯自动排布方法 | |
Akhoundi Khezrabad et al. | A Method for Detection of Doors in Building Indoor Point Cloud through Multi-Layer Thresholding and Histogram Analysis |
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 |