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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明涉及一种基于CGAN网络的方舱医院布局设计方法及系统，属于规划设计技术领域。本发明方法包括：基于已有的方舱医院实际布局图和相应的规划用地轮廓图对CGAN网络进行训练，得到布局图生成器网络；基于目标方舱医院的规划用地轮廓图，使用所述布局图生成器网络进行多次生成得到对应该规划用地轮廓图的多个目标方舱医院布局图；评价每个所述目标方舱医院布局图是否合格，如果否，则重新生成和评价，直到得到的多个目标方舱医院布局图均合格；基于评价合格的所述目标方舱医院布局图确定最优目标方舱医院布局图。本发明方法能够快速高效根据规划用地设计出满足卫生防疫需求的合格方舱医院布局图，提升了应对防疫需求快速响应快速部署的能力。

主权项：1.一种基于CGAN网络的方舱医院布局设计方法，其特征在于，包括如下步骤：基于已有的方舱医院实际布局图和相应的规划用地轮廓图对CGAN网络进行训练，得到布局图生成器网络；所述CGAN网络包括布局图生成器网络和布局图判别器网络；训练时：所述布局图生成器网络的输入为方舱医院的规划用地轮廓图，输出为生成的相应的方舱医院布局图；所述布局图判别器网络的输入为所述生成的方舱医院布局图和该方舱医院的实际布局图，输出为布局图置信度，其中，所述实际布局图中各个医疗功能区块使用标准区块功能颜色进行标识，实际布局图中代表同一功能区的色块唯一且实际布局图均为平面图；所述布局图判别器网络的结构包括第一卷积层、引入PatchGAN的第二卷积层和输出层；采用第一卷积层对输入的所述实际布局图和所述布局图生成器生成的布局图分别进行特征提取，包括提取布局图中每个功能区块的色块的颜色、大小和形状；引入PatchGAN的第二卷积层用于运用图像结构相似性算法SSIM，计算所述实际布局图与生成的布局图的整体相似度，整体相似度SSIM取值为[0,1]，值越接近于1，表明两幅图像相似度越高，即判别器越无法分辨两张图像；基于目标方舱医院的规划用地轮廓图，使用所述布局图生成器网络进行多次生成得到对应该规划用地轮廓图的多个目标方舱医院布局图；评价每个所述目标方舱医院布局图是否合格，如果否，则重新生成和评价，直到得到的多个目标方舱医院布局图均合格；包括：对每个所述目标方舱医院布局图进行如下判断：遍历所述目标方舱医院布局图的各个医疗功能区块，得到方舱医院“三区”轮廓图，判断三区轮廓图之间是否存在重叠，若否，则三区划分合格，若是，则三区划分不合格；采用旅行商问题的动态规划方法基于所述目标方舱医院布局图生成“两通道”的流线图，判断“两通道”对应的流线是否独立无交叉，若否，则通道布局不合格，若是，则判断患者通道是否仅通过隔离区并且医务人员通道是否按隔离区、缓冲区、工作准备区的顺序依次通过，若均是，则通道布局合格，否则通道布局不合格；对于三区划分或通道布局不合格的目标方舱医院布局图进行重新生成和判断，直到得到三区划分和通道布局合格的目标方舱医院布局图；基于评价合格的所述目标方舱医院布局图确定最优目标方舱医院布局图，包括：两通道的总长度最短的目标方舱医院布局图为最优目标方舱医院布局图。

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