基于人工智能的军事设施规划和设计方法技术

本发明专利技术提供了一种基于人工智能的军事设施规划和设计方法

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的军事设施规划和设计方法


[0001]本专利技术涉及军事设施规划
，具体地说，特别涉及基于人工智能的军事设施规划和设计方法
。

技术介绍

[0002]建筑设计和规划是指根据建筑功能
、
结构
、
材料
、
形式
、
环境等因素，综合考虑和平衡各种要求，制定出合理的建筑方案的过程
。
建筑设计和规划涉及到多个阶段，包括前期调研
、
概念设计
、
方案设计
、
施工图设计
、
施工管理等，每个阶段都需要进行大量的数据分析
、
模型生成
、
图像表达等工作
。
[0003]近年来，人工智能
(AI)
技术在各个领域取得了突破性的进展，为建筑设计和规划提供了新的可能性和潜力
。AI
技术可以处理大量的建筑数据和信息，包括设计要求，建筑构造，使用性能等等，并且可以通过自主学习和优化，生成符合条件和标准的建筑方案
。AI
技术还可以利用图像生成，渲染，动画等手段，实现建筑方案的可视化表达，提高设计者和用户之间的沟通和交互效果
。
目前，
AI
技术在建筑设计和规划领域已经有了一些应用实例和案例
。
[0004]军事设施是指为满足军事目的而建造的各种设施，包括军事基地
、
训练场地
、
仓库
、
指挥所
、
通信站等
。
军事设施的规划和设计是指根据军事单位的性质
、
任务
、
官兵数量等因素，综合考虑防御性
、
隐蔽性
、
适应性等原则，制定出合理的军事设施方案的过程
。
军事设施的规划和设计涉及到多个层次，包括总体规划
、
分区规划
、
详细规划等，每个层次都需要进行大量的数据收集
、
分析
、
评价等工作
。
[0005]然而，现有的军事设施规划和设计方法还存在一些问题
。
例如：现有的军事设施规划和设计方法往往依赖于人工经验和判断，缺乏科学性和系统性；现有的军事设施规划和设计方法往往需要耗费大量的时间和资源，效率低下；现有的军事设施规划和设计方法往往难以适应复杂多变的环境条件和战略需求，灵活性差；现有的军事设施规划和设计方法往往难以充分利用现有的信息技术手段，智能化水平低
。
[0006]因此，在现有技术水平下，在军事设施规划和设计领域使用
AI
技术还存在一定的局限性和不足
。
如何利用
AI
技术提高军事设施规划和设计的效率
、
质量
、
智能化水平，并且克服上述技术问题，是本专利技术要解决的技术问题
。

技术实现思路

[0007]为了解决现有技术的问题，本专利技术实施例提供了一种基于人工智能的军事设施规划和设计方法
。
所述技术方案如下：
[0008]提供了一种基于人工智能的军事设施规划和设计方法，包括：
[0009]获取军事设施规划的指导思想
、
设计要求
、
环境信息
、
当前状况信息和土地信息；
[0010]采用人工智能技术，在获取的信息指导下，自动生成汇总性的三维环境地形模型，所述三维环境地形模型包括地理位置
、
地貌地形
、
交通网络
、
建筑用地红线以及现有建筑物
等要素；该步骤的目的是为了快速
、
准确
、
全面地获取规划区域的基本情况，为后续的规划设计提供基础数据和参考依据；
[0011]基于人工智能技术，依据军事设施规划设计的原则，在三维环境地形模型的基础上，自动生成道路网及相关场地，从而形成规划设计的骨架结构；该步骤的目的是为了合理
、
高效
、
安全地组织规划区域内部的交通运输和空间布局，为后续的功能区块和建筑体块的布置提供支撑条件；
[0012]采用人工智能技术，自动布置各类功能区块及其内部建筑体块的体量和空间形态，从而形成规划设计的详细方案；该步骤的目的是为了根据不同功能区块和建筑体块的需求和特点，生成符合条件和标准的建筑方案，并且可以根据用户的选择或修改指令，动态调整和优化建筑方案；
[0013]基于人工智能渲染技术，根据详细设计方案，自动生成规划设计的可视化表达，包括平面图
、
效果图
、
实景图
、
动画和模型等
。
该步骤的目的是为了利用图像生成，渲染，动画等手段，实现建筑方案的可视化表达，提高设计者和用户之间的沟通和交互效果
。
[0014]进一步地，获取环境信息包括获取地理位置
、
气候条件
、
周边交通网络和生态环境信息
。
[0015]进一步地，获取设计要求包括获取军事单位的性质
、
官兵数量
、
训练场地要求和文化设施要求
。
[0016]进一步地，采用卫星遥感技术和无人机测绘技术获取当前状况信息
。
[0017]进一步地，所述自动生成汇总性的三维环境地形模型具体包括：
[0018]导入卫星遥感图像和测绘地形图，自动识别地理位置
、
地貌地形及现有建筑物等要素信息，形成二维地理信息模型；
[0019]对二维地理信息模型进行自动立体化处理，形成三维地理信息模型；
[0020]对三维地理信息模型进行信息补充和修正，生成汇总性的三维环境地形模型
。
[0021]具体地，所述自动生成汇总性的三维环境地形模型采用深度学习技术实现
。
深度学习是一种基于多层神经网络结构进行数据分析和处理的人工智能技术，可以通过多层次的特征提取和抽象，实现对复杂数据的高效识别和处理
。
本专利技术采用深度学习技术，可以根据卫星遥感图像和测绘地形图，自动识别出规划区域的地理位置
、
地貌地形及现有建筑物等要素信息，并且可以将二维地理信息模型进行自动立体化处理，形成三维地理信息模型
。
本专利技术还可以对三维地理信息模型进行信息补充和修正，生成汇总性的三维环境地形模型，为后续的规划设计提供基础数据和参考依据
。
[0022]进一步地，所述自动生成道路网及相关场地具体包括：
[0023]在三维环境地形模型中识别道路走向，自动生成道路中心线；
[0024]基于道路中心线，结合交通标准，自动确定道路宽度，生成道路网架；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于人工智能的军事设施规划和设计方法，其特征在于，包括：获取军事设施规划的指导思想
、
设计要求
、
环境信息
、
当前状况信息和土地信息；采用人工智能技术，在获取的信息指导下，自动生成汇总性的三维环境地形模型，所述三维环境地形模型包括地理位置
、
地貌地形
、
交通网络
、
建筑用地红线以及现有建筑要素；基于人工智能技术，依据军事设施规划设计的原则，在三维环境地形模型的基础上，自动生成道路网及相关场地，从而形成规划设计的骨架结构；采用人工智能技术，自动布置各类功能区块及其内部建筑体块的体量和空间形态，从而形成规划设计的详细方案；基于人工智能渲染技术，根据详细设计方案，自动生成规划设计的可视化表达，包括平面图
、
效果图
、
实景图
、
动画和模型
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取环境信息包括获取地理位置
、
气候条件
、
周边交通网络和生态环境信息
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取设计要求包括获取军事单位的性质
、
官兵数量
、
训练场地要求和文化设施要求
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用卫星遥感技术和无人机测绘技术获取当前状况信息
。5.

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宁波，赵睿，常玉珍，李震，李蒙，张毅，
申请(专利权)人：中国人民解放军陆军勤务学院，
类型：发明
国别省市：