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风景园林图像与图形在深度学习中的应用分析及未来展望
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作者 刘冠 邵继中 +2 位作者 王宇琪 张雪茵 吕欣蓓 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期44-53,共10页
深度学习处理图像与图形数据的广泛应用,为风景园林研究的大样本数据获取、分析、预测,以及景观设计图的快速生成提供了新的解决思路与有效途径.本文以风景园林图像与图形为研究对象,剖析风景园林图像与图形的类型,探究其在深度学习技... 深度学习处理图像与图形数据的广泛应用,为风景园林研究的大样本数据获取、分析、预测,以及景观设计图的快速生成提供了新的解决思路与有效途径.本文以风景园林图像与图形为研究对象,剖析风景园林图像与图形的类型,探究其在深度学习技术中的应用途径,分别从图像识别、图像生成、图形预测三个方面出发,对国内外的相关文献进行分析总结,梳理应用进展,提出未来发展趋势可聚焦深度学习向迁移学习的转变、人工智能与创意思维的融合、物质属性与非物质属性的结合,并强调深度学习技术通过处理风景园林图像与图形在分析场所空间环境、自动生成景观表现图、快速智能化建模、科学预判人群行为偏好等方面发挥着巨大的作用,将其应用于风景园林领域,能够有效推动本学科的智慧化发展. 展开更多
关键词 深度学习 风景园林图像与图形 图像识别 图像生成 图形预测
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论民宿品牌的风景元素图形化设计研究
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作者 施源明 《鞋类工艺与设计》 2021年第20期42-44,共3页
本文通过探析风景视觉元素图形化原理、归纳民宿品牌设计特征,以探究民宿品牌设计中风景元素图形化的应用方式及设计手法,并对风景元素图形化在民宿品牌设计中的应用及融合方法提出更多实践依据。基于此研究,能进一步明确理解风景元素... 本文通过探析风景视觉元素图形化原理、归纳民宿品牌设计特征,以探究民宿品牌设计中风景元素图形化的应用方式及设计手法,并对风景元素图形化在民宿品牌设计中的应用及融合方法提出更多实践依据。基于此研究,能进一步明确理解风景元素图形化的基本方法并将之更好与民宿品牌形象相结合。 展开更多
关键词 风景图形 图形设计 品牌设计
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