一种基于人工智能的建筑设计方法技术

本发明专利技术提供一种基于人工智能的建筑设计方法，通过建立数据库存储楼形产品数据，利用外设对所需设计的建筑进行地面结构分析，并对比相关内置限定条件，完成建筑设计方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的建筑设计方法
本专利技术涉及人工智能
，特别涉及一种基于人工智能的建筑设计方法。
技术介绍
随着数字化和信息化进程的不断推进，现有的施工设计中，设计师通常都会应用现有的建筑装饰领域的设计工具软件进行设计，并据此生成最终以电子化数据的形式呈现的设计结果。建筑行业工作离不开资料信息和经验知识，包括图纸、技术文档、操作规程和行业资讯等。在当前设计工作流程中，建筑师一般采用传统纸质和电子化资料文档，部分信息借助互联网，但基本上处于windows文件夹管理的低效状态，表现为：资料缺乏系统分类，资料量少，存放位置分散，人为的形成一个个信息孤岛，缺乏系统集成管理，与外部网络资源联系薄弱；资料查询方式单一，查询效率低下，资料内容显示不直观。在信息化时代，建筑设计是大量项目信息通过建筑师集成和创作处理的工作过程，电子化程度高，信息交换频繁，低效的设计资料管理模式必然影响设计工作效率的提升。
技术实现思路
为实现上述技术目的，达到上述技术效果，提出一种基于人工智能的建筑设计方法，通过建立数据库存储楼形产品数据，利用外设对所需设计的建筑进行地面结构分析，并对比相关内置限定条件，完成建筑设计方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1：建立服务器，通过服务器收集建筑物的模型数据，并预先存储可供选择的建筑参数；步骤2：采集地图数据，对待建设地区进行地形数据录入，并在线进行建筑地的圈定，上传CAD基地文件；步骤3：向服务器了录入建筑物的基础参数，限定建筑物各项基础数据；步骤4：服务器内进行数据对比，通过内部的模型数据结合步骤3录入的建筑物的基础参数，自动生成楼型产品模型，并生成电子文件输出。具体的，所述建筑参数包括一级建筑参数、二级建筑参数和三级建筑参数。具体的，所述一级建筑参数包括轴网和建筑模型。具体的，所述耳机建筑参数包括建筑系列、二维转三维和门窗工具。具体的，所述三级建筑参数包括柱子、梁、楼板、墙体和楼梯、项目名称、门编号、类型和防火等级，以及过梁、地坪标高、门套样式、门扇厚度、门扇高度、门扇宽度和备注。具体的，所述CAD基地文件包括待建地区的地形地貌、圈地范围以及再在建地方案报告。具体的，所述外设包括搭载有遥控设备并具有红外传感和摄像拍照设备的无人机、现场测绘设备以及远程通信设备。具体的，所生成的电子文件包括了设计总平面图、楼型各层平面图、立面图、说明书以及概算书。具体的，所述的自动生成楼型模型产品模型的过程采用深度学习模型进行，利用训练样本集中的各个样本，对预先构建的初始深度学习模型进行训练，得到中间深度学习模型；其中，所述初始深度学习模型为：加载有分类目标函数的深度学习模型；利用所述中间深度学习模型，计算所述训练样本集中各个样本的特征向量，并根据所述训练样本集中各个样本的特征向量，计算中心点距离目标函数的中间参数的初始值；将中心点距离目标函数添加到所述中间深度学习模型中并加载所述中间参数的初始值，得到目标深度学习模型；导入训练样本集中的预设数量个样本作为批次数据；利用当前目标深度学习模型，计算当前批次数据中各个样本的特征向量，并根据当前批次数据中各个样本的特征向量，更新所述中间参数的参数值；基于当前批次数据中各个样本的特征向量，计算所述中心点距离目标函数的函数值和所述分类目标函数的函数值，并判断计算得到的中心点距离目标函数的函数值是否收敛到第一预定区间，且计算得到的分类目标函数的函数值是否收敛到第二预定区间；如果否，利用中心点距离目标函数的反向传播梯度和所述分类目标函数的反向传播梯度，调整当前目标深度学习模型的参数，并返回执行所述导入所述训练样本集中的预设数量个样本作为批次数据的步骤；如果是，结束对当前目标深度学习模型的训练。区别于现有技术，在现有设计方法的基础上，加入基于深度学习的人工智能设计方式，可以减少设计过程中的人力消耗，设计师只需在出产的图纸基础上加以审核和修改，直观、精细化的进行建筑设计，提供更多的方便。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。一种基于人工智能的建筑设计方法，通过建立数据库存储楼形产品数据，利用外设对所需设计的建筑进行地面结构分析，并对比相关内置限定条件，完成建筑设计方法，具体包括如下步骤：步骤1：建立服务器，通过服务器收集建筑物的模型数据，并预先存储可供选择的建筑参数；步骤2：采集地图数据，对待建设地区进行地形数据录入，并在线进行建筑地的圈定，上传CAD基地文件；步骤3：向服务器了录入建筑物的基础参数，限定建筑物各项基础数据；步骤4：服务器内进行数据对比，通过内部的模型数据结合步骤3录入的建筑物的基础参数，自动生成楼型产品模型，并生成电子文件输出。其中，所述建筑参数包括一级建筑参数、二级建筑参数和三级建筑参数。所述一级建筑参数包括轴网和建筑模型。所述耳机建筑参数包括建筑系列、二维转三维和门窗工具。所述三级建筑参数包括柱子、梁、楼板、墙体和楼梯、项目名称、门编号、类型和防火等级，以及过梁、地坪标高、门套样式、门扇厚度、门扇高度、门扇宽度和备注。所述CAD基地文件包括待建地区的地形地貌、圈地范围以及再在建地方案报告。所述外设包括搭载有遥控设备并具有红外传感和摄像拍照设备的无人机、现场测绘设备以及远程通信设备，无人机可以设定巡航线路，遥控无人机进行巡航，同时通过搭载在无人机之上的遥感设备在每一个监测位置对于待建地区周边区域进行拍摄。所生成的电子文件包括了设计总平面图、楼型各层平面图、立面图、说明书以及概算书。进一步的，所述的自动生成楼型模型产品模型的过程采用深度学习模型进行，利用训练样本集中的各个样本，对预先构建的初始深度学习模型进行训练，得到中间深度学习模型；其中，所述初始深度学习模型为：加载有分类目标函数的深度学习模型；利用所述中间深度学习模型，计算所述训练样本集中各个样本的特征向量，并根据所述训练样本集中各个样本的特征向量，计算中心点距离目标函数的中间参数的初始值；将中心点距离目标函数添加到所述中间深度学习模型中并加载所述中间参数的初始值，得到目标深度学习模型；导入训练样本集中的预设数量个样本作为批次数据；利用当前目标深度学习模型，计算当前批次数据中各个样本的特征向量，并根据当前批次数据中各个样本的特征向量，更新所述中间参数的参数值；基于当前批次数据中各个样本的特征向量，计算所述中心点距离目标函数的函数值和所述分类目标函数的函数值，并判断计算得到的中心点距离目标函数的函数值是否收敛到第一预定区间，且计算得到的分类目标函数的函数值是否收敛到第二预定区间；如果否，利用中心点距离目标函数的反向传播梯度和所述分类目标函数的反向传播梯度，调整当前目标深度学习模型的参数，并返回执行所述导入所述训练样本集中的预设数量个样本作为批次数据的步骤；如果是，结束对当前目标深度学习模型的训练。服务器用于存储可供用户设置的建筑参数；其中服务器存储用可供用户设置的建筑框架、建筑设计细节等参数，服务器具体可以是采用任何合适数据存储类型或者存储架构的数据库。作为优选方案，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的建筑设计方法，通过建立数据库存储楼形产品数据，利用外设对所需设计的建筑进行地面结构分析，并对比相关内置限定条件，完成建筑设计方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1：建立服务器，通过服务器收集建筑物的模型数据，并预先存储可供选择的建筑参数；步骤2：采集地图数据，对待建设地区进行地形数据录入，并在线进行建筑地的圈定，上传CAD基地文件；步骤3：向服务器了录入建筑物的基础参数，限定建筑物各项基础数据；步骤4：服务器内进行数据对比，通过内部的模型数据结合步骤3录入的建筑物的基础参数，自动生成楼型产品模型，并生成电子文件输出。

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的建筑设计方法，通过建立数据库存储楼形产品数据，利用外设对所需设计的建筑进行地面结构分析，并对比相关内置限定条件，完成建筑设计方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1：建立服务器，通过服务器收集建筑物的模型数据，并预先存储可供选择的建筑参数；步骤2：采集地图数据，对待建设地区进行地形数据录入，并在线进行建筑地的圈定，上传CAD基地文件；步骤3：向服务器了录入建筑物的基础参数，限定建筑物各项基础数据；步骤4：服务器内进行数据对比，通过内部的模型数据结合步骤3录入的建筑物的基础参数，自动生成楼型产品模型，并生成电子文件输出。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的建筑设计方法，其特征在于：所述建筑参数包括一级建筑参数、二级建筑参数和三级建筑参数。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的建筑设计方法，其特征在于：所述一级建筑参数包括轴网和建筑模型。4.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的建筑设计方法，其特征在于：所述耳机建筑参数包括建筑系列、二维转三维和门窗工具。5.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的建筑设计方法，其特征在于：所述三级建筑参数包括柱子、梁、楼板、墙体和楼梯、项目名称、门编号、类型和防火等级，以及过梁、地坪标高、门套样式、门扇厚度、门扇高度、门扇宽度和备注。6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的建筑设计方法，其特征在于：所述CAD基地文件包括待建地区的地形地貌、圈地范围以及再在建地方案报告。7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的建筑设计方法，其特征在于：所述外设包括搭载有遥控...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘威鑫，车宁，
申请(专利权)人：上海荷福人工智能科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31