公开(公告)号：CN115713605A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202211505407.0

申请日：2022-11-28

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨俊宴 ,  朱骁 ,  薛琴 ,  蔡纪尧 ,  史宜 ,  孙昊成 ,  盛华星 ,  杨晓方 ,  周景翎 ,  王艺潼

IPC: G06T17/10 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种基于图像学习的商业类建筑群自动建模方法，属于城市规划领域,包括数据获取、形态量化核心指标提取、基于Pix2Pix算法的建筑群形态生成模型训练、建筑群平面图像生成、基于OpenCV的建筑群形态生成五个步骤。本发明目的在于通过构建建筑群空间形态类型数据库与基于Pix2Pix的建筑群形态智能生成方法，实现了短时间内地块尺度商业类建筑群布局形态多方案的自动生成。解决了设计师画图劳动机械重复周期长的问题，为建筑群形态设计实践提供技术支持。

公开(公告)号：CN112052547B

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202010923489.5

申请日：2020-09-04

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨俊宴 ,  夏歌阳 ,  朱骁 ,  史北祥 ,  张政承 ,  杨晓方

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/27 ,  G06F16/29 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开一种基于人工智能的城市道路网络自动生成方法，包括数据获取与输入模块、机器学习模块、规则库构建模块、方案集生成模块、人机交互展示模块，该系统通过机器学习构建锚点分布模型，在次干路为边界的规划范围内分布锚点，通过矩形扩张法生成道路中心线布局方案集，并基于城市规划道路相关规范转译形成的规则库，筛选出可行方案集，进一步自动生成道路网络方案集，最后将方案输出至二维交互展示设备进行模拟展示。本发明以机器学习和城市规划领域的规则共同驱动实现道路网络设计，提供了一种简洁高效的城市道路网络的自动生成方法，能够短时间内生成多方案，为人工智能城市规划设计实践提供高效率、直观化的参考。

公开(公告)号：CN118115871A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410239814.4

申请日：2024-03-04

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨俊宴 ,  郑屹 ,  张芷晗 ,  杨晓方 ,  王艺潼 ,  陈喜龙 ,  史宜 ,  邵典

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/762 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的城市建筑群形态自动生成方法，涉及城市规划技术领域，包括以下步骤：城市建筑群高度形态参数建构和采集模块、城市地块基准高度生成模块、城市建筑群生成模块、城市建筑群三维形态修正模块、模型输出与多场景交互展示模块。本发明应对城市规划领域中城市形态影响要素复杂、设计主观性强的问题，通过K‑means聚类算法、adaboost训练算法、决策树算法对城市高度形态要素进行识别、判定，通过U‑net语义分割算法结合硬件设备，对城市建筑群高度形态进行三维修正，通过软件与硬件的结合实现城市形态提供了多场景交互，有效提升了城市高度形态设计的客观性。

公开(公告)号：CN115713603A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202211468953.1

申请日：2022-11-22

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨俊宴 ,  朱骁 ,  陈代俊 ,  史宜 ,  薛琴 ,  孙昊成 ,  盛华星 ,  蔡纪尧 ,  杨晓方 ,  曹悦 ,  崔澳

IPC: G06T17/10 ,  G06T19/20 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明公开了基于建筑空间图谱的多类型街区建筑群形态智能生成方法，首先通过目标地区地理信息数据采集和设计条件提取构建带有设计条件的三维空间数字沙盘；其次通过街区样本采集与街区形态特征测算形成街区建筑空间图谱；然后通过加载Pix2pix深度学习模型生成多类型街区建筑群形态；进而基于街区设计条件依次对多类型街区整体建筑群形态和内部建筑群形态进行优化调整；最后使用全息展示设备对多类型街区建筑群形态进行模拟和指标显示，观测并采集使用者场景体验数据，并进行结果输出；本发明通过构建街区建筑空间图谱，生成城市多类型街区建筑群设计方案，提高了应用场景多样性，通过构建基于街区设计条件的智能优化方法，有效提高了设计效率。

公开(公告)号：CN113011746A

公开(公告)日：2021-06-22

申请号：CN202110300602.9

申请日：2021-03-22

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨俊宴 ,  夏歌阳 ,  史北祥 ,  杨晓方 ,  史宜 ,  邵典 ,  陈代俊 ,  张钟虎 ,  张晨阳 ,  张珣

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06F16/23

Abstract: 本发明公开一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统，属于疾病传播预警领域；一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统：数据采集模块、数据集成模块、高风险公共场所及人群识别模块以及预警输出模块，该系统根据地块用地类型，识别城市公共场所，并结合LBS数据，构建城市公共场所数字地图；再根据城市公共场所实时人群数量，识别高风险城市公共场所和高风险人群，最后通过公共管理部门、手机运营商和城市公共场所输出风险预警；本发明基于LBS数据的高精度实时定位特征，提供了一种基于数字画像的空气传播类疾病高风险场所预警系统，能够实时预警城市公共场所中的风险，有效降低了疫情防控的难度。

公开(公告)号：CN112052547A

公开(公告)日：2020-12-08

申请号：CN202010923489.5

申请日：2020-09-04

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨俊宴 ,  夏歌阳 ,  朱骁 ,  史北祥 ,  张政承 ,  杨晓方

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/27 ,  G06F16/29 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开一种基于人工智能的城市道路网络自动生成方法，包括数据获取与输入模块、机器学习模块、规则库构建模块、方案集生成模块、人机交互展示模块，该系统通过机器学习构建锚点分布模型，在次干路为边界的规划范围内分布锚点，通过矩形扩张法生成道路中心线布局方案集，并基于城市规划道路相关规范转译形成的规则库，筛选出可行方案集，进一步自动生成道路网络方案集，最后将方案输出至二维交互展示设备进行模拟展示。本发明以机器学习和城市规划领域的规则共同驱动实现道路网络设计，提供了一种简洁高效的城市道路网络的自动生成方法，能够短时间内生成多方案，为人工智能城市规划设计实践提供高效率、直观化的参考。