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公开(公告)号：CN117789053A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410002681.9
申请日：2024-01-02
Applicant: 东南大学建筑设计研究院有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V30/422 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多图像增强语义分割的产权地块识别方法，包括：1：获取相应的图像数据；2：数据集的批量制作；3：分割神经网络的构建；4：训练并获取预训练模型权重；5：图像判断；6：输入CAD图像与卫星图；7：图像分割，从而进行预测；8：传入预训练网络，对每个像素点进行分类并输出为设置颜色值；9：图像合并，将小图像合并生成原图像大小的预测图；10：转换为CAD；本发明通过多图像增强的语义分割网络训练学习研究类似地域的大量多来源图像资料，通过引入计算机减少了人为判断的干扰，大大增加了可学习研究的样本数量，并且通过多图像增强避免了单一数据源带来的弊端，实现了提升产权地块识别准确性的目标。
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公开(公告)号：CN115292789B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210969295.8
申请日：2022-08-12
Applicant: 东南大学建筑设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种城市设计中基于形态类型的建筑体量数字化生成方法，包括如下步骤：步骤1，生成开发地块内建筑可建设范围的三维盒子Vb；步骤2，读取地块参数，在可建设范围的三维盒子Vb内进行建筑肌理形态填充，根据地块肌理形态类型生成三维建筑肌理形态体量V1；步骤3，根据肌理形态影响参数调整体量，形成地块肌理体量V2；步骤4，在地块肌理体量V2的基础上进行形态优化调整，然后再进行地块参数验核；输出体量V3；步骤5，对建设量进行统计。本发明的方法有助于提高城市设计工作效率，贴合城市设计实践方式与工作流程，方便根据设计意图进行方案调整，并可实时数据统计与反馈，有助于设计师进行关键决策。
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公开(公告)号：CN113919037A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111255768.X
申请日：2021-10-27
Applicant: 东南大学建筑设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种城市设计导则中形态管控要素可行性的数字化验核方法，包括：步骤1，根据城市设计导则管控要素中的建筑退让用地红线距离控制线、高层建筑可建范围管控区及高度要求、屋面线及其高度要求，生成三维可建设范围；步骤2，根据导则中的地块内控制性绿地和广场范围、穿越街区的公共步道，生成三维不可建设范围；步骤3，生成形体的布尔运算，得到地块建筑可建设空间范围，并生成三维建筑体量。步骤4，根据导则中的街墙要求，调整形体位置，验证管控要素的可行性；步骤5，检验生成的形体是否满足相关建筑规范要求。本发明方法可以快速验证城市设计导则编制时设定的管控要素的可行性，帮助设计师高效制定城市形态控制与引导策略。
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公开(公告)号：CN113822526A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110879497.9
申请日：2021-08-02
Applicant: 东南大学建筑设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种控制性详细规划阶段商办类用地地块指标适配性验核方法，包括：步骤1，确定裙房可建设范围与塔楼可建设范围；步骤2，根据塔楼标准层常用面积范围确定首栋塔楼占地面积；根据地控高度以及塔楼各层层高常用值，计算塔楼层数以及首栋塔楼总建筑面积；步骤3，放置首栋塔楼；步骤4，确定裙房可建设范围轮廓线并使轮廓线向内偏移，形成裙房底面预备面；计算最大建筑占地面积以及裙房底层占地面积最大值；步骤5，对建筑密度进行验核；步骤6，判断调整裙房建筑面积后的建筑容积率是否符合标准；本发明方法可以实时反馈地块指标的合理性与规划预期的城市形态是否匹配。
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公开(公告)号：CN109788433A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910191108.6
申请日：2019-03-13
Applicant: 东南大学
Inventor： 李力
Abstract: 本发明提出了一种基于深度卷积自编码网络的室内定位轨迹聚类方法，包括建立室内坐标系，获取室内的多个定位点在室内定位坐标系中的定位点的信息，并建立定位轨迹；根据定位轨迹，建立训练数据；构建深度卷积自编码网络，利用深度卷积自编码网络，进行训练，通过比较输入和输出数据的差别计算损失值，直至损失值到达一定阈值，训练停止；在训练完成后进行数据降维，获取轨迹图降维以后的数据；将三维数据对应到空间坐标轴的坐标上，形成在空间中分布的坐标点；对所有坐标点进行聚类计算。本发明可以防止主观选择对于分类的影响，有很好的容错性，降低了训练数据获取的难度可以直接实现数据在二维或三维空间中的数据可视化，提供直观的了解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117876514B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410028617.8
申请日：2024-01-09
Applicant: 东南大学建筑设计研究院有限公司
IPC: G06T11/00 , G06F30/13 , G06F30/27 , G06F16/29 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供基于CGAN的虚拟地块及建筑肌理生成方法，应用于历史风貌区更新，包括步骤：获取真实的产权地块的图像数据；进行条件生成对抗网络的图像数据集批量制作，获得图像数据集条件与指标数值条件；进行条件生成对抗网络的构建；结合图像数据集条件与指标数值条件进行训练，获取预训练模型权重进行模型评估；加载预训练好的条件生成对抗网络模型，将待设计的地块图像数据集条件和指标数值条件传入预训练网络模型；调节对抗损失函数与条件损失函数的权重数值与学习率、训练周期，生成符合指标要求且建筑平面布局符合设计规范的结果。本发明采用大数据及条件生成对抗网络的技术应用于历史风貌区更新。
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公开(公告)号：CN117789053B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410002681.9
申请日：2024-01-02
Applicant: 东南大学建筑设计研究院有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V30/422 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多图像增强语义分割的产权地块识别方法，包括：1：获取相应的图像数据；2：数据集的批量制作；3：分割神经网络的构建；4：训练并获取预训练模型权重；5：图像判断；6：输入CAD图像与卫星图；7：图像分割，从而进行预测；8：传入预训练网络，对每个像素点进行分类并输出为设置颜色值；9：图像合并，将小图像合并生成原图像大小的预测图；10：转换为CAD；本发明通过多图像增强的语义分割网络训练学习研究类似地域的大量多来源图像资料，通过引入计算机减少了人为判断的干扰，大大增加了可学习研究的样本数量，并且通过多图像增强避免了单一数据源带来的弊端，实现了提升产权地块识别准确性的目标。
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公开(公告)号：CN111009888A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911371979.2
申请日：2019-12-27
Abstract: 本发明公开了一种基于通信的自适应距离保护方法，当网络中发生故障时，分布式电源与IED装置的连接状态通过通讯网络发送至其余继电器用以改变网络的保护区的设置；通过这种方式，当网络过渡到孤岛运行或任何分布式电源的连接状态发生变化时，通讯网络可以通过更改设置信息来调整保护系统；用以提高中压配电网的保护设置的自适应性，实时监控网络拓扑的更改情况，在必要时调整保护设置以匹配新的网络拓扑。本发明适用于微电网并网与孤岛两种运行状态，有能够明确区分两种运行状态的能力，避免了由于测量点的功率馈入引起的距离保护范围改变的问题。
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公开(公告)号：CN110363859A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910535203.3
申请日：2019-06-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种异形曲面构筑物的空间网格模型三角剖分方法，包括如下步骤：获取异形曲面构筑物的原始空间网格模型；在计算机中输入原始空间网格模型，根据该模型建立Half-Edge半边数据结构，确定初始网格模型；预设目标节点数量及单元尺寸，设置智能体数量以及排斥半径初始值；在初始网格模型中均匀散布智能体，将均匀散布的所有智能体加入新建空间网格节点列表；将智能体空间坐标作为参照节点，建立新的三角剖分空间网格；若该剖分网格未达预期，对智能体数量和排斥半径进行调整，重复上述步骤，直到生成的剖分网格达到预期，完成三角剖分。本发明提升计算机建模工作的效率，通过各项参数的设置可以实时地对新建网格进行调整，操作简明直观。
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公开(公告)号：CN110363859B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201910535203.3
申请日：2019-06-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种异形曲面构筑物的空间网格模型三角剖分方法，包括如下步骤：获取异形曲面构筑物的原始空间网格模型；在计算机中输入原始空间网格模型，根据该模型建立Half‑Edge半边数据结构，确定初始网格模型；预设目标节点数量及单元尺寸，设置智能体数量以及排斥半径初始值；在初始网格模型中均匀散布智能体，将均匀散布的所有智能体加入新建空间网格节点列表；将智能体空间坐标作为参照节点，建立新的三角剖分空间网格；若该剖分网格未达预期，对智能体数量和排斥半径进行调整，重复上述步骤，直到生成的剖分网格达到预期，完成三角剖分。本发明提升计算机建模工作的效率，通过各项参数的设置可以实时地对新建网格进行调整，操作简明直观。
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