人工智能辅助设计:基于深度学习的风景园林平面识别与渲染

编号 zgly0001725939

文献类型 期刊论文

文献题名 人工智能辅助设计:基于深度学习的风景园林平面识别与渲染

作者 周怀宇  刘海龙 

作者单位 清华大学建筑学院景观学系  清华大学 

母体文献 中国园林 

年卷期 2021,37(1)

页码 56-61

年份 2021 

分类号 TU986 

关键词 风景园林  生成对抗网络  风景园林平面图  图像识别  图像生成  设计制图 

文摘内容 采用风景园林学与人工智能的跨学科研究方式,开发了一种将深度学习模型——生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)用于风景园林平面图用地识别与图像渲染的新应用场景。以325张细致标注的平面方案图建立用于深度学习的数据集,训练循环生成对抗网络(CycleGAN)实现平面图不同用地类型地块的提取任务,以及平面色块图到色彩肌理图的渲染生成。进一步从图片质量、正确规范性和色彩表达等方面评价模型的识别与渲染结果。该训练模型有潜力被应用于风景园林案例的用地类型分析及平面渲染,帮助设计师提升分析及制图效率。