基于人工智能的景观设计数据处理方法技术

本发明专利技术涉及景观设计技术领域，提供基于人工智能的景观设计数据处理方法，多源异构数据采集与融合、知识图谱驱动的设计约束提取、动态需求感知与权重分配、耦合物理模型的生成对抗设计、多目标优化与方案决策，还可进行虚实融合方案验证。通过获取地理信息、实时环境监测等数据构建多模态数据集，使用知识图谱识别约束生成边界条件，利用自然语言处理和强化学习模型解析需求并调整权重，将约束条件与权重参数输入生成对抗网络生成候选方案集，采用帕累托前沿算法优化输出最优解集，最后导入增强现实终端验证并调整。该方法能高效处理景观设计数据，生成满足多方面要求的方案，提升设计质量与效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及景观设计，具体为基于人工智能的景观设计数据处理方法。

技术介绍

1、景观设计数据处理是指在景观设计领域中，对与场地、环境、用户需求等相关的各类数据进行收集、整理、分析、可视化及应用的全过程，通过对这些数据的处理，设计师能够更精准地把握场地特征与用户需求，借助数据分析模型、地理信息系统、大数据技术等工具，将复杂的数据转化为设计决策的依据，从而优化空间布局、生态功能与使用体验，让景观设计在满足美学与功能需求的同时，更具科学性与可持续性。

2、现有景观设计数据处理方法在面对多源异构数据时，难以有效构建时空关联的多模态数据集，对地形特征、生态敏感区等设计约束的提取不够全面和结构化，同时，在处理用户设计需求时，缺乏动态调整各指标权重的机制，生成的设计方案可能存在物理可行性不足的问题，且多目标优化与方案验证过程不够科学合理，导致设计效率与质量有待提高。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于人工智能的景观设计数据处理方法，解决了现有景观设计数据处理的设计效率与质量不足的问题。本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于人工智能的景观设计数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的景观设计数据处理方法，其特征在于，步骤S1中所述地理信息数据包括激光点云地形数据与倾斜摄影三维模型，所述用户行为轨迹数据通过Wi-Fi探针与GPS定位融合获取热力图，所述实时环境监测数据包含PM2.5、温湿度、光照强度及噪声分贝值。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的景观设计数据处理方法，其特征在于，步骤S2中所述知识图谱的构建方法包括：

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的景观设计数据处理方法，其特征在于，步骤S3中所述强化学习模型以设计修...

【技术特征摘要】

1.基于人工智能的景观设计数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的景观设计数据处理方法，其特征在于，步骤s1中所述地理信息数据包括激光点云地形数据与倾斜摄影三维模型，所述用户行为轨迹数据通过wi-fi探针与gps定位融合获取热力图，所述实时环境监测数据包含pm2.5、温湿度、光照强度及噪声分贝值。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的景观设计数据处理方法，其特征在于，步骤s2中所述知识图谱的构建方法包括：

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的景观设计数据处理方法，其特征在于，步骤s3中所述强化学习模型以设计修改次数为奖励信号，当用户连续拒绝同类修改方案时自动降低对应因子的权重。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的景观设计数据处理方法，其特征在于，步骤s4中所述生成器包含级联结构：一级生成器输出场地拓扑关系图，编码道路-水系...

【专利技术属性】
技术研发人员：张欢欢，程倩，严先琴，齐放，眭奇婷，
申请(专利权)人：广东海洋大学，
类型：发明
国别省市：