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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明提供一种基于图约束生成对抗网络的建筑物布局生成方法，包括获取目标区域内土地利用地块和建筑物矢量数据构建数据集；构建地块元组和建筑物布局图并得到训练数据集和测试数据集；基于图约束生成对抗网络GCGAN，引入图变分自编码器网络GraphVAE及生成对抗网络GAN，构建建筑物生成模型并对其进行训练；利用图变分自编码器网络GraphVAE生成建筑物布局图并进行微调；然后再利用生成对抗网络GAN生成相应的建筑布局结果。本发明可实现高精度的建筑物布局，通过利用地块数据，结合图变分自编码器与生成对抗网络，并且利用节点微调方法优化布局结果，生成真实、合理的建筑物布局，提高了建筑物布局生成的精度。
主权项：1.一种基于图约束生成对抗网络的建筑物布局生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1）、获取目标区域内土地利用地块和建筑物矢量数据，并构建数据集；S2）、基于步骤S1）的数据集构建地块元组和建筑物布局图，得到训练数据集和测试数据集；S3）、基于图约束生成对抗网络GCGAN，引入图变分自编码器网络GraphVAE及生成对抗网络GAN，构建建筑物生成模型；S4）、基于所述训练数据集对所述建筑物生成模型进行训练，得到训练完成的建筑物生成模型；S5）、利用训练好的建筑物生成模型的图变分自编码器网络GraphVAE对地块元组数据进行预测，并生成建筑物布局图；S6）、利用基于力导向算法的节点微调法对建筑物布局图进行微调；S7）、将经过微调后的多个建筑物布局图栅格化为相应的栅格图像，然后将地块元组和栅格图像输入生成对抗网络GAN生成相应的建筑布局结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种基于图约束生成对抗网络的建筑物布局生成方法
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