基于神经网络模型的景观设计识别方法、装置、设备制造方法及图纸

本申请涉及一种基于神经网络模型的景观设计识别方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取室外景观三维模型对应的室外景观图像；其中，所述室外景观图像为所述室外景观三维模型转换所得到的图像，每个所述室外景观图像中包括至少相关的两种室外景观对象；将所述室外景观图像输入预设的神经网络模型进行所述室外景观三维模型中室外景观对象的关联关系识别，并得到所述室外景观三维模型中室外景观的关联关系的设计识别结果。采用本申请方法能够避免传统的人工按照经验对室外景观三维模型进行调整和优化可能导致的调整效率低、准确度低、调整不全面以及人工学习成本高的问题，提高了识别效率和准确率，同时降低了人工学习成本。人工学习成本。人工学习成本。

【技术实现步骤摘要】
基于神经网络模型的景观设计识别方法、装置、设备


[0001]本申请涉及建筑辅助设计
，特别是涉及一种基于神经网络模型的景观设计识别方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着科学技术的发展，建筑设计领域更多的实现了自动化。
[0003]传统的室外景观三维模型是通过人工进行设计，设计完成之后，通过人工按照多年的行业经验对设计结果进行优化。
[0004]然而传统的设计优化过程中，纯粹依靠人工经验进行室外景观的调整的方式，可能存在调整效率低和优化不全面的问题，导致设计模型的质量不高。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于神经网络模型的景观设计识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种基于神经网络模型的景观设计识别方法，所述方法包括：
[0007]获取室外景观三维模型对应的室外景观图像；其中，所述室外景观图像为所述室外景观三维模型转换所得到的图像，每个所述室外景观图像中包括至少相关的两种室外景观对象；
[0008]将所述室外景观图像输入预设的神经网络模型进行所述室外景观三维模型中室外景观对象的关联关系识别，并得到所述室外景观三维模型中室外景观的关联关系的设计识别结果；
[0009]其中，所述设计识别结果用于表征所述室外景观对象的关联关系与室外景观设计规则的匹配程度，所述神经网络模型为采用携带室外景观对象标签的图像进行规则挖掘得到的神经网络。
[0010]在其中一个实施例中，所述将所述室外景观图像输入预设的神经网络模型进行所述室外景观三维模型中室外景观对象的关联关系识别，并得到所述室外景观三维模型中室外景观的关联关系的设计识别结果，包括：
[0011]将所述室外景观图像输入所述预设的神经网络模型进行室外景观对象的关联关系识别，得到所述室外景观对象的关联关系列表；
[0012]根据所述关联关系列表中的每个关联关系和室外景观设计规则，得到室外景观对象关联度设计识别结果；
[0013]根据所述室外景观对象关联度的设计识别结果进行提示。
[0014]在其中一个实施例中，所述关联关系包括：位置区域和排水管道的防积水漏水措施的关联关系、面砖规格和管道进水出水时防渗漏措施的关联关系、花草种类和温度区域的关联关系、温度区域与排水管道位置的关联关系、排水管路的铺设和墙体的关联关系、排
水管道位置与晾晒区的关联关系、阳台结构与围护构件的关联关系中的至少一种。
[0015]在其中一个实施例中，所述获取室外景观三维模型对应的室外景观图像之前，所述方法还包括：
[0016]获取设计模型中的室外景观三维模型；
[0017]将所述室外景观三维模型执行三维到二维的转换，得到多个所述室外景观图像，所述室外景观图像的表征角度不同。
[0018]在其中一个实施例中，所述神经网络模型的获取过程包括：
[0019]将预先标注了室外景观对象的室外景观样本模型进行三维到二维的转换，得到多个室外景观初始样本图像；
[0020]将所述室外景观初始样本图像进行预处理，得到室外景观样本图像；其中，所述预处理包括筛选和拼接中的至少一种；
[0021]将所述室外景观样本图像输入初始识别模型，基于决策树的分类方式进行关联关系提取，并获取频繁项集，得到包括室外景观设计规则的所述神经网络模型。
[0022]第二方面，本申请实施例提供一种基于神经网络模型的景观设计识别方法，所述方法包括：
[0023]将预先标注了室外景观对象的室外景观样本模型进行三维到二维的转换，得到多个室外景观初始样本图像；
[0024]将所述室外景观初始样本图像进行预处理，得到室外景观样本图像；其中，所述预处理包括筛选和拼接中的至少一种；
[0025]将所述室外景观样本图像输入初始识别模型，基于决策树的分类方式进行关联关系提取，并获取频繁项集，得到包括室外景观设计规则的神经网络模型；
[0026]获取设计模型中的室外景观三维模型；
[0027]将所述室外景观三维模型执行三维到二维的转换，得到多个所述室外景观图像，所述室外景观图像的表征角度不同；
[0028]将所述室外景观图像输入所述预设的神经网络模型进行室外景观对象的关联关系识别，得到所述室外景观对象的关联关系列表；
[0029]根据所述关联关系列表中的每个关联关系和室外景观设计规则，得到室外景观对象关联度设计识别结果；其中，所述关联关系包括：位置区域和排水管道的防积水漏水措施的关联关系、室外景观面砖规格和管道进水出水时防渗漏措施的关联关系、花草种类和温度区域的关联关系、温度区域与排水管道位置的关联关系、排水管路的铺设和墙体的关联关系、排水管道位置与晾晒区的关联关系、阳台结构与围护构件的关联关系中的至少一种；
[0030]根据所述室外景观对象关联度的设计识别结果进行提示。
[0031]第三方面，本申请实施例提供一种基于神经网络模型的景观设计识别装置，所述装置包括：
[0032]获取模块，用于获取室外景观三维模型对应的室外景观图像；其中，所述室外景观图像为所述室外景观三维模型转换所得到的图像，每个所述室外景观图像中包括至少相关的两种室外景观对象；
[0033]识别模块，用于将所述室外景观图像输入预设的神经网络模型进行所述室外景观三维模型中室外景观对象的关联关系识别，并得到所述室外景观三维模型中室外景观的关
联关系的设计识别结果；
[0034]其中，所述设计识别结果用于表征所述室外景观对象的关联关系与室外景观设计规则的匹配程度，所述神经网络模型为采用携带室外景观对象标签的图像进行规则挖掘得到的神经网络。
[0035]第四方面，本申请实施例提供一种基于神经网络模型的景观设计识别装置，所述装置包括：
[0036]训练模块，用于将预先标注了室外景观对象的室外景观样本模型进行三维到二维的转换，得到多个室外景观初始样本图像，并将所述室外景观初始样本图像进行预处理，得到室外景观样本图像，以及将所述室外景观样本图像输入初始识别模型，基于决策树的分类方式进行关联关系提取，并获取频繁项集，得到包括室外景观设计规则的神经网络模型；
[0037]其中，所述预处理包括筛选和拼接中的至少一种，
[0038]处理模块，用于获取设计模型中的室外景观三维模型，将所述室外景观三维模型执行三维到二维的转换，得到多个所述室外景观图像，将所述室外景观图像输入所述神经网络模型进行室外景观对象的关联关系识别，得到所述室外景观对象的关联关系列表，并根据所述关联关系列表中的每个关联关系和室外景观设计规则，得到室外景观对象关联度设计识别结果，根据所述室外景观对象关联度的设计识别结果进行提示；
[0039]其中，所述设计识别结果用于表征所述室外景观对象的关联关系与室外景观设计规则的匹配程度；所述关联关系包括：位置区域和排水管道的防积水漏水措施的关联关系本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络模型的景观设计识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取室外景观三维模型对应的室外景观图像；其中，所述室外景观图像为所述室外景观三维模型转换所得到的图像，每个所述室外景观图像中包括至少相关的两种室外景观对象；将所述室外景观图像输入预设的神经网络模型进行所述室外景观三维模型中室外景观对象的关联关系识别，并得到所述室外景观三维模型中室外景观的关联关系的设计识别结果；其中，所述设计识别结果用于表征所述室外景观对象的关联关系与室外景观设计规则的匹配程度，所述神经网络模型为采用携带室外景观对象标签的图像进行规则挖掘得到的神经网络。2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述将所述室外景观图像输入预设的神经网络模型进行所述室外景观三维模型中室外景观对象的关联关系识别，并得到所述室外景观三维模型中室外景观的关联关系的设计识别结果，包括：将所述室外景观图像输入所述预设的神经网络模型进行室外景观对象的关联关系识别，得到所述室外景观对象的关联关系列表；根据所述关联关系列表中的每个关联关系和室外景观设计规则，得到室外景观对象关联度设计识别结果；根据所述室外景观对象关联度的设计识别结果进行提示。3.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述关联关系包括：位置区域和排水管道的防积水漏水措施的关联关系、面砖规格和管道进水出水时防渗漏措施的关联关系、花草种类和温度区域的关联关系、温度区域与排水管道位置的关联关系、排水管路的铺设和墙体的关联关系、排水管道位置与晾晒区的关联关系、阳台结构与围护构件的关联关系中的至少一种。4.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述获取室外景观三维模型对应的室外景观图像之前，所述方法还包括：获取设计模型中的室外景观三维模型；将所述室外景观三维模型执行三维到二维的转换，得到多个所述室外景观图像，所述室外景观图像的表征角度不同。5.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型的获取过程包括：将预先标注了室外景观对象的室外景观样本模型进行三维到二维的转换，得到多个室外景观初始样本图像；将所述室外景观初始样本图像进行预处理，得到室外景观样本图像；其中，所述预处理包括筛选和拼接中的至少一种；将所述室外景观样本图像输入初始识别模型，基于决策树的分类方式进行关联关系提取，并获取频繁项集，得到包括室外景观设计规则的所述神经网络模型。6.一种基于神经网络模型的景观设计识别方法，其特征在于，所述方法包括：将预先标注了室外景观对象的室外景观样本模型进行三维到二维的转换，得到多个室外景观初始样本图像；将所述室外景观初始样本图像进行预处理，得到室外景观样本图像；其中，所述预处理
包括筛选和拼接中的至少一种；将所述室外景观样本图像输入初始识别模型，基于决策树的分类方式进行关联关系提取，并获取频繁项集，得到包括室外景观设计规则的神经网络模型；获取设计模型中的室外景观三维模型；将所述室外景观三维模型执行三维到二维的转换，得到多个所述室外景观图像，所述室外景观图像的表征角度不同；将所述室外景观图像输入所述预设的...

【专利技术属性】
技术研发人员：华荣伟，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：久瓴江苏数字智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：