申请/专利权人：合肥工业大学;安徽省城建设计研究总院股份有限公司

申请日：2021-07-20

公开（公告）日：2024-05-14

公开（公告）号：CN113536432B

主分类号：G06F30/13

分类号：G06F30/13;G06F30/27;G06V10/44;G06V10/762;G06V10/774;G06F111/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.14#授权;2021.11.09#实质审查的生效;2021.10.22#公开

摘要：本发明提供一种基于预测网络的村落布局方法、存储介质及终端设备，其中，方法步骤包括：对传统村落建筑地形进行图像采集，得到原始数据源；根据村落中的道路走向将村落划分为区块，得到地形图表格数据；对地形图表格数据进行扩展、转换处理，得到模型输入数据；根据模型输入数据构建村落布局决策网络，村落布局决策网络包括房屋继续放置判断模块、房屋类别模块、房屋位置模块、房屋朝向模块；将当前一个空的或者已有部分房屋存在的区块场景处理成多通道特征图并输入到所述村落布局决策网络中，输出村落布局结果。本发明根据模型输入数据构建村落布局决策网络预测房屋的类别、位置和朝向，使得村落布局生成速度和质量均得到提高。

主权项：1.一种基于预测网络的村落布局方法，其特征在于，包括步骤：对传统村落建筑地形进行图像采集，根据采集的图像绘制传统村落地形图并在所述地形图上标注房屋信息，得到原始数据源；根据村落中的道路走向将所述原始数据源中的村落划分为区块，将每个区块的轮廓点坐标，每个区块包括的房屋信息以及房屋轮廓点坐标存入表格中，得到地形图表格数据；对所述地形图表格数据进行扩展、转换处理，得到模型输入数据；根据所述模型输入数据构建村落布局决策网络，所述村落布局决策网络包括房屋继续放置判断模块、房屋类别模块、房屋位置模块、房屋朝向模块；将当前一个空的或者已有部分房屋存在的区块场景处理成多通道特征图并输入到所述村落布局决策网络中，输出村落布局结果；对所述地形图表格数据进行扩展、转换处理的步骤包括：对所述地形图表格数据中的每个区块进行正交自顶向下渲染，将每个区块区域映射到256*256图像上；将语义特征编码到通道上，所述通道的第一层是区块通道，在区块内取1；所述通道的第二层是所有房屋的通道，有房屋处像素值为1；所述通道的第三、四层是房屋朝向通道，两个通道分别编码sinθ和cosθ；所述通道的第五层是5层的材质类别通道、5层的楼层类别通道、6层的形状类别通道以及5层的房屋面积类别通道；根据所述模型输入数据构建村落布局决策网络的步骤包括：预先在所述村落布局决策网络中添加房屋继续放置判断模块；将当前区块场景映射到256*256的区块多通道视图上，作为房屋继续放置判断模块的输入数据；用两组特征来封装当前区块场景的状态，existingcountsS表示当前block场景中已经存在的每个房屋类别的计数向量，ResnetVS是用ResNet18来提取VS的高级特征，输出当前区块场景中是否能够继续放置房屋的概率：PcontinueT|S＝MLPexistingcountsS，ResnetVS，其中，MLP表示若干个线性层。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学;安徽省城建设计研究总院股份有限公司 基于预测网络的村落房屋布局方法、存储介质及终端设备

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