一种基于图像识别的园林概念图生成方法及系统与流程

技术特征：
1.一种基于图像识别的园林概念图生成方法，其特征在于，包括：构建数据集；搭建基于园林概念图的深度学习模型；通过所述深度学习模型训练所述数据集；将设计前的场地环境条件图输入至训练完成后的深度学习模型，得到设计后的平面布局规划图。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度学习模型采用园林概念图pix2pix模型。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述搭建基于园林概念图的深度学习模型：1)加载数据以及数据预处理；2)定义鉴别器patchgan；3)定义生成器u
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net；4)选择损失函数l1loss，采用adam优化器；5)训练模型；6)验证模型。4.一种基于图像识别的园林概念图生成系统，其特征在于，包括：模型构建模块，用于搭建基于园林概念图的深度学习模型；数据集获取模块，用于获取数据集；训练模块，用于通过所述深度学习模型训练所述数据集；设计图生成模块，用于将设计前的场地环境条件图输入至训练完成后的园林概念图模型，得到设计后的平面布局规划图。5.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端实施权利要求1～3任意一项所述的基于图像识别的园林概念图生成方法。6.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：构建数据集，搭建基于园林概念图的深度学习模型；通过所述深度学习模型训练所述数据集；将设计前的场地环境条件图输入至训练完成后的深度学习模型，得到设计后的平面布局规划图。7.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1～3任意一项所述的基于图像识别的园林概念图生成方法。

技术总结
本发明公开了一种基于图像识别的园林概念图生成方法，包括：构建数据集；搭建基于园林概念图的深度学习模型；通过所述深度学习模型训练所述数据集；将设计前的场地环境条件图输入至训练完成后的深度学习模型，得到设计后的平面布局规划图。本发明提供的一种基于图像识别的园林概念图生成方法，立足于深度学习语境，提出基于pix2pix的口袋公园概念方案生成设计方法，该方法可以充分提取输入数据中有价值的特征信息，生成接近数据集中真实样本的图像，可以实现公园初期的草图或者概念图纸自动化生成设计，可为设计师尤其是没有经验的设计师提供一定参考价值，进行下一步图纸深化工作。作。作。


技术研发人员：艾乔 周韦世 姚阳 敖翔 李宽 刘华
受保护的技术使用者：重庆交通大学
技术研发日：2021.08.25
技术公布日：2021/11/23