(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210762594.4 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 南京拙景园林规划工程有限公司 地址 210000 江苏省南京市秦淮区中山 东 路412号1 118室 (72)发明人 高桓　 (74)专利代理 机构 南京中律知识产权代理事务 所(普通合伙) 32341 专利代理师 沈振涛 (51)Int.Cl. G06F 30/13(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 17/14(2006.01) (54)发明名称 一种园林景观数字化快速设计方法 (57)摘要 本发明公开了一种园林景观数字化快速设 计方法， 属于园林设计领域， 该设计方法具体步 骤如下： (1)采集区域图像信息以构建环境模型； (2)接收设计需求并进行区域规划； (3)对 规划后 的环境模型进行深度优化； (4)将园林模型进行 标注反馈； 本发明通过对环境模型进行分块处 理， 能够有效的提高园林景观调整效率， 同时简 化园林景观设计步骤， 提高设计人员工作效率， 通过实时对深度优化网络进行自检， 方便维护人 员进行修复， 能够更加直观供维护人员查看深度 优化网络运行信息， 方便维护人员对深度优化网 络进行分析， 提高维护人员维护效率。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115186338 A 2022.10.14 CN 115186338 A 1.一种园林 景观数字化快速设计方法， 其特 征在于， 该设计方法具体步骤如下： (1)采集区域图像信息以构建环境模型： 计算机接收遥感卫星传输的区域影像， 并对收 集到的区域影 像进行图像处 理， 之后依据图像处 理结果构建相对应的环境模型； (2)接收设计 需求并进行区域规划： 设计人员将设计 需求上传至计算机， 之后计算机对 该设计需求进行检测分析， 并依据分析 结果对环境模型进行规划记录； (3)对规划后的环境模型进行深度优化： 构建深度优化网络， 同时该深度优化网络与 方 案共享平台通信连接， 并采集各组园林景观设计方案以进行训练优化， 之后将规划完成的 环境模型导入深度优化网络进行调整以生成园林模型； (4)将园林模型进行标注反馈： 对园林模型中的各景观以及建筑进行标注， 同时对该园 林模型进行区域划分， 之后将划分后的园林模型反馈给设计人员进行查看修改。 2.根据权利要求1所述的一种园林景观数字化快速设计方法， 其特征在于， 步骤(1)中 所述图像处 理具体步骤如下： 步骤一： 检测遥感卫星传输的区域影像是否为彩色图像， 若是彩色图像， 则对其进行灰 度处理并检测该区域影 像的显示比例， 若为灰色图像， 则直接检测该区域影 像的显示比例； 步骤二： 依据检测到的显示比例对该区域影像进行分块处理， 之后对分块完成的区域 影像通过傅里叶正反变换进行图像空间转换至频率空间的相互变换以对其进行滤波处理 减少噪声， 同时通过 灰度阀值 寻找设计人员所需区域， 并通过 特征点提取， 提取固定区域。 3.根据权利要求2所述的一种园林景观数字化快速设计方法， 其特征在于， 步骤二中所 述傅里叶正反变换 具体计算公式如下： 其中， u以及v均为频率变量， x以及y为该舌苔图像个像素点坐标， 公式(1)为傅里叶正 变换， 公式(2)为 傅里叶反变换。 4.根据权利要求1所述的一种园林景观数字化快速设计方法， 其特征在于， 步骤(2)中 所述规划记录具体步骤如下： 第一步： 对设计人员上传的设计需求进行关键词抽取， 之后依据抽取的关键词确定该 园林设计 类型， 同时提取设计需求中的各组园林 景观信息； 第二步： 将收集到的园林景观信息按照软质景观以及硬质景观进行分类， 同时依据各 组园林景观参数， 并通过相关三维软件构建相对应的园林 景观； 第三步： 依据设计需求将各组园林景观拼接在环境模型相对应的位置， 同时记录各组 园林景观的坐标， 之后生成景观 记录表对各组园林 景观参数信息以及坐标信息进行记录 。 5.根据权利要求4所述的一种园林景观数字化快速设计方法， 其特征在于， 第 一步中所 述园林设计类型具体为欧洲古典园林景观、 欧洲古典园林景观形式、 英国乡村庭园景观、 中 国古典园林 景观、 中国古典园林 景观或现代园林 景观。 6.根据权利要求4所述的一种园林景观数字化快速设计方法， 其特征在于， 步骤(3)中 所述深度优化网络训练优化具体步骤如下：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115186338 A 2S1.1： 深度优化网络从方案共享平台中采集各组园林景观设计方案， 同时对各组设计 方案中设计信息进行提取， 并将各 各组设计信息按照测试集以及训练集进行分类； S1.2： 重复多次通过测试集来对该深度优化网络的精度进行验证， 并统计测试集各组 数据的均方根误差， 同时对测试集中每组数据都进 行一次预测， 收集满足期 望值的预测值， 并将预测 值中最好的数据作为最优参数输出， 同时停止训练， 其均方根差具体计算公式如 下： 其中， E(yi)表示第i个实际观测值， yi为模型反演出 的第i个预测 值， n是测试集中数据 总数； S1.3： 依据最优参数将训练集通过学习训练以生成训练样本， 最后将训练样本输送到 深度优化网络中， 并采用长期迭代法对该深度优化网络进行实时优化， 并对满足期望值的 深度优化网络进行性能评估， 即进 行准确率、 检出率和误报率评估， 并将评估结果反馈给维 护人员进行查看。 7.根据权利要求4所述的一种园林景观数字化快速设计方法， 其特征在于， 步骤(3)中 所述环境模型调整具体步骤如下： S2.1： 深度优化网络接收规划完成的环境模块， 并将该环境模型按照尺寸比例进行分 块处理， 同时对分块完成后的各组环境模型进行编号处 理； S2.2： 之后依据编号顺序对各组环境模型进行提取， 同时依据景观记录表对该模块中 相对应的园林景观通过输入、 卷积、 池化、 全连接和输出进行优化， 并依据周边结构变化对 该环境模型中道路宽度走向以及道路边界线 进行调整； S2.3： 计算机通过焦点损失函数实时对深度优化网络性能进行评估， 若深度优化网络 损失值未达到期 望值， 则发出告警， 同时对深度优化网络异常处进 行定位， 并反馈给相关维 护人员进行维护。 8.根据权利要求7所述的一种园林景观数字化快速设计方法， 其特征在于， S2.3 中所述 焦点损失函数 具体计算公式如下： FL(pi)＝ ‑α(1‑pi)γlog(pi)              (4) 其中， pi代 表预测值， α 代 表权重因子， γ代 表聚焦参数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115186338 A 3