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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 重庆交通大学 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN115238347A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210854024.8
申请日：2022-07-13
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了基于BicycleGAN的口袋公园概念方案生成设计方法，包括：收集真实口袋公园布局设计方案图像作为原始训练数据样本；针对口袋公园布局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；根据BicycleGAN的数据输入格式对训练集和测试集进行数据预处理；训练BicycleGAN深度学习模型，得到训练后的BicycleGAN深度学习模型；将测试集中测试图像输入至训练完成后的深度学习模型，得到口袋公园布局方案。本发明可以充分提取输入数据中有价值的特征信息，生成多个接近数据集中真实样本的图像，可以实现口袋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。
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公开(公告)号：CN114202546A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111332979.9
申请日：2021-11-11
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割的园林图像量化方法，包括：1)根据不同园林图像语义分割任务获取不同的园林图像数据集；2)根据具体园林图像语义分割任务修改数据集设置；3)将需要进行语义分割的园林图像数据输入园林语义分割模型，所述园林语义分割模型对不同语义的园林图像数据进行分类，然后输出一张带有语义标签的图像。本发明提供的一种基于语义分割的园林图像量化方法，针对不同的园林图像，不同的任务，快速得到处理后的语义分割图像，节省大量人力与财力。
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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
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 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。
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