一种基于图像识别的园林概念图生成方法及系统

    公开(公告)号:CN113689522A

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN202110980258.2

    申请日:2021-08-25

    摘要: 本发明公开了一种基于图像识别的园林概念图生成方法,包括:构建数据集;搭建基于园林概念图的深度学习模型;通过所述深度学习模型训练所述数据集;将设计前的场地环境条件图输入至训练完成后的深度学习模型,得到设计后的平面布局规划图。本发明提供的一种基于图像识别的园林概念图生成方法,立足于深度学习语境,提出基于pix2pix的口袋公园概念方案生成设计方法,该方法可以充分提取输入数据中有价值的特征信息,生成接近数据集中真实样本的图像,可以实现公园初期的草图或者概念图纸自动化生成设计,可为设计师尤其是没有经验的设计师提供一定参考价值,进行下一步图纸深化工作。

    基于对抗生成网络的园林设计中图像处理方法、系统

    公开(公告)号:CN112861217A

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN202110046863.2

    申请日:2021-01-14

    摘要: 本发明属园林设计中图像处理技术领域,公开了一种基于对抗生成网络的园林设计中图像处理方法、系统,获取用于训练的数据集,所述数据集中的单个样本均为成对的图片对,分别是设计前的场地环境条件图和设计后的园林设计平面布局概念图,然后根据GAN的迭代训练方法以及结合图片翻译生成方法对所述数据集进行训练,生成园林设计平面布局概念图。GAN包括生成器用于进行生成任务,根据任务的不同有一个输入,然后输出对应的像素图像。判别器用来判别图片是真的还是假的,输入为图片,输出为判别图片的标签。本发明利用智能生成设计技术可以改变传统的设计模式,达到降低设计门槛、提高设计效率、优化设计质量以及拓展设计师思路,激发其设计灵感的效果。