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公开(公告)号：CN114357563A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111461994.3
申请日：2021-12-02
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种江南私家园林景观的布局生成方法及应用，该方法步骤包括：收集江南私家园林布局案例图像作为原始训练数据样本；生成目标设定标准对原始训练数据样本进行筛选；将原始训练数据样本进行数据清洗，统一江南私家园林布局案例图像的风格，将筛选后的数据样本结合私家园林设计的知识进行标注，并作为训练及测试数据集；进行训练及测试数据集的数据预处理，满足输入对抗生成网络模型的格式条件；训练对抗生成网络模型，得到训练后的园林布局对抗生成网络模型；将测试数据集中测试图像输入训练后的园林布局对抗生成网络模型，得到园林布局方案。本发明实现江南私家园林景观布局的自动生成，极大地提升古典园林设计工作的质量与设计效率。
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公开(公告)号：CN113963104B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111052463.9
申请日：2021-09-08
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： G06T17/00 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
摘要： 本发明公开的一种基于GAN模型生成的布局图像的三维立体模型生成方法包括以下步骤：S1、布局信息提取，对各功能色块的像素网格进行点群提取，形成基于点群的形体拟合边界；S2、形体边界优化，根据建筑体量生成的回归线与朝向倾斜度的关系进行比对，自动判断并修正建筑边界信息，得到清晰明确的矢量化建筑轮廓；S3、预制模块化构件置入，结合标准化单元与非标准化单元中的预制模块化设计思路进行模块置入；S4、模型细化，在上述模块置入完成的基础上进行了模型细节补充；S5、测试模型，输入由GAN模型生成的二维布局图像，最终输出相应的三维生成方案。
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公开(公告)号：CN115688234A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211323467.0
申请日：2022-10-27
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于条件卷积的建筑布局生成方法、装置及介质，其中方法包括：获取建筑布局图，对所述建筑布局图进行预处理，编码器根据预处理后的建筑布局图获取低维噪声；将建筑边界图输入生成器，根据建筑边界图获取条件卷积核；在生成器中，将低维噪声与条件卷积核进行条件卷积运算，直到生成的建筑布局设计图。本发明使用基于条件卷积的方法来进行建筑布局生成，将建筑边界图添加进条件卷积做调制信息，提高生成的建筑布局图质量，更好地满足建筑布局规范。本发明可广泛应用于建筑布局设计和图像自动生成的交叉领域。
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公开(公告)号：CN114626294A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210181789.X
申请日：2022-02-25
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明涉及一种大学校园规划布局的分级生成方法，基于pix2pix生成对抗网络模型，在案例选择、加工标注等方面提出一系列的非常规工作方法，并且创新提出分级学习的方法，包括以下步骤：搜集和筛选相同的空间特征的大学校园规划平面布局案例；统一标准标注案例；机器学习算法进行训练；大学校园规划布局分级生成。本发明将大学校园规划设计融入计算机算法，构建基于机器学习算法的学习框架，重点针对大学校园的内在规侓及其与城市的关系，提出一系列特定的案例筛选规则、重绘规则以及标注规则，通过特定的标注方法提高机器学习算法对于大学校园规划设计布局方案的学习效果，辅助规划设计师进行设计，提高设计效率。
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公开(公告)号：CN113963104A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111052463.9
申请日：2021-09-08
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开的一种基于GAN模型生成的布局图像的三维立体模型生成方法包括以下步骤：S1、布局信息提取，对各功能色块的像素网格进行点群提取，形成基于点群的形体拟合边界；S2、形体边界优化，根据建筑体量生成的回归线与朝向倾斜度的关系进行比对，自动判断并修正建筑边界信息，得到清晰明确的矢量化建筑轮廓；S3、预制模块化构件置入，结合标准化单元与非标准化单元中的预制模块化设计思路进行模块置入；S4、模型细化，在上述模块置入完成的基础上进行了模型细节补充；S5、测试模型，输入由GAN模型生成的二维布局图像，最终输出相应的三维生成方案。
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公开(公告)号：CN111297399B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201910231414.8
申请日：2019-03-26
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于超声视频的胎心定位和胎心率提取方法。该方法包括如下步骤：利用超声成像的方法采集超声视频数据，将超声视频数据输入图像分类模块进行分类和分割，得到属于心脏的关键帧，将心脏关键帧输入胎心率计算模块，提取各帧心室轮廓面积，得到面积曲线变化周期，即为胎心率。本发明采用卷积神经网络和循环神经网络相结合的方法，使用两个相互独立的当前图像帧分割网络、视频上下文特征提取网络对超声视频中图像帧进行特征提取和预测，最后再用全连接网络对两个网络的预测结果进行决策，提高图像帧的分类准确率。本发明提供的方法，提高了胎心率数据的准确性、实时性和实用性。
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公开(公告)号：CN111297399A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201910231414.8
申请日：2019-03-26
申请人： 华南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于超声视频的胎心定位和胎心率提取方法。该方法包括如下步骤：利用超声成像的方法采集超声视频数据，将超声视频数据输入图像分类模块进行分类和分割，得到属于心脏的关键帧，将心脏关键帧输入胎心率计算模块，提取各帧心室轮廓面积，得到面积曲线变化周期，即为胎心率。本发明采用卷积神经网络和循环神经网络相结合的方法，使用两个相互独立的当前图像帧分割网络、视频上下文特征提取网络对超声视频中图像帧进行特征提取和预测，最后再用全连接网络对两个网络的预测结果进行决策，提高图像帧的分类准确率。本发明提供的方法，提高了胎心率数据的准确性、实时性和实用性。
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公开(公告)号：CN105553396A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201610053547.7
申请日：2016-01-26
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： H02S20/23
CPC分类号： Y02B10/12
摘要： 本发明公开了一种可透光的复合型光伏结构，包括一金属框架和安装在该金属框架内的光伏结构阵列；所述光伏结构阵列，各光伏结构之间相互间隔并连续平行依次排列，其中，每个光伏结构包括由光伏面板和透光板构成的矩形箱体；所述光伏面板的面积大于透光板的面积；所述光伏面板与水平面45°～60°夹角。本复合型光伏结构不仅结构简单、遮阳、透光性好，而且在不影响建筑物采光的同时，保证了光电转换效率。本复合型光伏结构成本经济、结构合理，具有良好的推广与实用价值。
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公开(公告)号：CN205545076U
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201620077768.3
申请日：2016-01-26
申请人： 华南理工大学
IPC分类号： H02S20/23
CPC分类号： Y02B10/12
摘要： 本实用新型公开了一种可透光的复合型光伏结构，包括一金属框架和安装在该金属框架内的光伏结构阵列；所述光伏结构阵列，各光伏结构之间相互间隔并连续平行依次排列，其中，每个光伏结构包括由光伏面板和透光板构成的矩形箱体；所述光伏面板的面积大于透光板的面积；所述光伏面板与水平面45°～60°夹角。本复合型光伏结构不仅结构简单、遮阳、透光性好，而且在不影响建筑物采光的同时，保证了光电转换效率。本复合型光伏结构成本经济、结构合理，具有良好的推广与实用价值。
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