一种大学校园的规划布局分级生成方法
公开
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。
基本信息
专利标题 ：
一种大学校园的规划布局分级生成方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626294A
申请号 ：
CN202210181789.X
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-02-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘宇波邓巧明梁凌宇赖杨婷张智岚陈健勇刘悦
申请人 ：
华南理工大学
申请人地址 ：
广东省广州市天河区五山路381号
代理机构 ：
广州粤高专利商标代理有限公司
代理人 ：
周春丽
优先权 ：
CN202210181789.X
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F30/13 G06N20/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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