图残差神经网络支持下的建筑物群组模式分类

建筑物作为城市中的重要地物,分析其群组模式对地图综合、导航定位、市政规划等具有重要作用。建筑物群组模式分析目前主要有基于规则的方法和基于机器学习的方法两种。基于规则的方法和基于传统机器学习分类器的方法均需要大量的人工处理过程。近年来兴起的深度学习特别是图卷积神经网络前期无需人工处理,因此提高了建筑物群组模式分析的自动化程度。传统的图卷积神经网络模型在训练深层网络时易出现退化问题,提取深层特征困难。为解决此问题,本文引入了图残差神经网络模型用于建筑物群组的模式分类。首先使用道路和河流等作为约束条件,利用K-means方法对建筑物进行聚类;然后根据Bertin视觉变量计算对应的建筑物特征指标,在每个建筑物群组中以建筑物质心为节点,连接节点的最小生成树作为边,构建建筑物群组图结构;最后将得到的图结构数据输入图残差神经网络进行训练,得到规则和不规则两种建筑物群组模式。试验结果表明,该模型较好地解决了传统图卷积神经网络模型的退化问题,并取得了更高的精度。

典型建筑物群组模式的空间图卷积模型DGCNN识别方法

建筑物群组模式的识别是建筑物综合的重要步骤,高效的建筑物群组模式识别方法能有效提升地图自动综合的质量。建筑物群组模式的识别目前主要包括几何方法和传统的机器学习方法两种,存在规则定义复杂、特征工程庞大等缺点。图卷积神经网络方法克服了传统方法的局限性,已成功地应用于建筑物的模式分析。然而,目前使用图卷积进行建筑物群组多模式识别的相关研究较少,且已有的图卷积大多基于谱域图卷积,对空间局部信息考虑不足。引入空间图卷积模型DGCNN(deep graph convolutional neural network)进行建筑物群组的多模式识别,首先聚类建筑物数据形成群组,并构建建筑物群组的几何模型;然后定义建筑物的特征向量,建立建筑物群组的图结构;最后将图结构输入DGCNN模型训练,得到建筑物群组模式。结果发现,该模型在训练集的精度达到97.60%,测试集的精度达到95%,优于谱域图卷积方法,能有效用于建筑物群组模式分类。

台湾中原大学建筑系研究生教育——赴台湾交流学习浅谈

台湾中原大学建筑系隶属于设计学院.从1960年代建系至今,根据其教学特点的演变其发展历程大致可以分为四个阶段。首创了以中国传统建筑为主要研究内容的文资组,形成了独特的研究生建筑教育模式,并且发展了多元化的建筑教育理念。

探究建筑工程施工现场安全施工技术

由于建筑施工的工地环境相当复杂,政府以及施工领导们应在施工过程中采取可行并有效的安全措施以保证在场工作人员的人身安全。文章对建筑工租,施工安全,用电安全和现场布置进行了分析总结。笔者在工程实践中所积累的经验使得文章具有一定的学术性,可为同行提供参考,也可将安全知识普及到各个施工队伍中。

虚拟现实技术在未来建筑设计中的运用

随着我国信息时代的到来,计算机技术在我国建筑业领域也被广泛应用。"虚拟现实"是当今时代比较流行的综合性计算机技术,通过虚拟现实技术,可以改变传统的建筑设计方法,其中也为建筑设计以及CAAD领域提出了一个新的概念"虚拟现实技术"。通过对该技术的特征分析,可以更好的使该项技术在建筑行业广泛的得到推广使用。本文就以该技术在未来建筑设计中的运用加以阐述。

景观都市主义在当代公共建筑设计中的影响研究——以美国东海岸建筑事务所作品为例

本文分析了景观都市主义在当代公共建筑设计中的影响以及对当代城市设计的反思,从景观及城市设计的角度来思考公共建筑设计,"景观性"和"公共性"的概念如何影响到建筑的生成逻辑以及背后的概念。以历史溯源中的毯式建筑及几家当代美国建筑事务所的建筑实践作品和未建成方案为例,试图阐述其背后的逻辑并分析其创作手法。

虚拟现实技术在未来建筑设计中的运用

随着信息时代的到来，计算机技术被广泛用于在中国的建筑行业。虚拟现实技术是一种在现代流行的综合性计算机技术。通过虚拟现实技术，可以改变传统的建筑设计方法，同时也提出了一个新的概念——“虚拟现实技术在该领域的建筑设计和建筑”。通过对该技术的特点的分析，可以更好的使其在建筑行业中得到广泛应用。本文阐述了该技术在未来建筑设计中的应用。

一种支持建筑群组相似模式检索的变分图卷积自编码模型

针对当前建筑群组相似模式检索中空间域和谱域相似度量方法的模型泛化能力较弱,且空间信息利用不足的问题,本文提出了一种基于变分图卷积自编码器的相似检索模型。首先,利用最小生成树构建建筑群组图数据,并将建筑物描述特征嵌入图节点中,实现建筑群组模式的定量化表达;其次,在变分图卷积自编码器重参数化模块中,加入四维超混沌系统与高斯分布融合生成的混合噪声,通过增加采样的随机性来提高模型的泛化能力;然后利用图卷积和池化代替全连接层以保留更多的空间信息,并对低维特征编码进行处理,获得建筑群组的模式特征编码;最后,利用余弦距离来获得待检索建筑群组与模式编码库中建筑群组之间的相似度,从而实现建筑群组模式的相似检索。实验结果表明,该模型能够有效提取建筑群组的模式特征,通过无监督学习实现端到端的建筑群组相似模式检索,为建筑群组模式的自动分类与相似检索提供了新的思路和方法。

街道的回归——杭荟城艺术街区设计

为留存原有空间记忆,杭荟城艺术街区通过建筑布局、空间组织及立面语言表达再现建筑群组的“街道感”,以保持街道活力,通过对节点空间的塑造进一步拓展街道作为公共空间的可能性,以应对城市的有机更新。

模块式大模板的设计、制作与施工应用

模块式组拼大模板的特点是:拆装方便灵活,周转率高,成本相应降低,是建筑大模板工程主要的发展趋势。

浅谈施工平面放线方法及应用

施工放线主要是把图纸上的建筑的位置、范围以及建筑组成部分的位置等在实际场地上标出,包括高程放线和平面放线,它在工程施工中发挥着重要的作用,除了方便施工过程,还有确保工程质量等的优点为工程的顺利进行奠定基础。本文主要讲述施工平面放线,描述施工平面放线的方法和技巧,以及施工平面放线的广泛应用等。

同行评议管理系统的设计与实现

本文介绍了国家自然科学基金委建筑与环境学科同行评议系统的设计思想、数据结构的设计原则、系统功能的要求与实现方法以及如何利用VisualFoxPro的各种功能实现用户的特殊要求。

垂直度检测尺校准装置改进设计及实验验证

从垂直度检测尺实际校准过程中发现的问题入手,对垂直度检测尺示值误差校准装置存在的问题进行了实验研究。依据垂直度检测尺校准原理和JJF 1110-2003《建筑工程质量检测器组校准规范》中对垂直度检测尺的校准要求,对校准装置中的垂直度检测尺悬挂装置进行了改进设计。该改进设计方案减少了校准误差的引入,提高了校准准确度,并完善了校准装置的功能。实验结果表明,对校准装置的改进设计是可行的,其为其他使用该校准装置的同行提供了一种解决方案。

2019年生态城市研究与建设热点回眸

生态城市研究在2019年保持着持续高涨的研究热度。以自然生态为切入点,结合城乡规划建设、城乡规划学及其相关学科,盘点了国内外生态城市在区域层次、城区层次、生态社区与住区层次、生态建筑与群组、生态景观和新技术在生态城市研究的运用等6个方面的研究成果;总结了国内外生态城市建设成果经验。

我们应该如何学习和纪念单老

本文回顾了故宫博物院老一辈学者单士元先生的一生,记述了他在宫廷历史文献、古建筑研究和管理,以及营造技艺等方面对故宫博物院的卓越贡献。阐述了应该从九个方面向单老学习,如严谨求实的研究精神、矢志不渝的事业守望、旗帜鲜明的保护原则、持之以恒的技艺传承和关爱备至的人才培养等。单士元先生的品质、学识和贡献,称得上是"故宫精神"的经典诠释,作为一代师表,他身上有许多宝贵精神和优秀品德,我们要学习和继承他的风范,把故宫博物院的工作做得更好,这才是对单老最好的纪念。