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龙图腾网获悉晋城市龙腾展示网络科技有限公司申请的专利一种住宅建筑规划设计方案自动生成系统及生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116244805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310191613.7，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种住宅建筑规划设计方案自动生成系统及生成方法是由王晋军;郭浩;郑晓娟;耿东勇设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种住宅建筑规划设计方案自动生成系统及生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种住宅建筑规划设计方案自动生成系统，涉及住宅建筑设计技术领域。本发明包括：硬件包括高性能计算机和虚拟仿真设备；软件系统按照功能要求和结构设计，包括底层逻辑模块、输入输出功能模块、户型配比模块、强排算法模块、优选算法模块、方案调整模块、日照分析模块、网格化模块、存档及权限认证模块等。本发明优点：本发明基于虚幻引擎应用的工业设计软件，从设计师的角度出发，以人工智能为主体，携带结构化的数据，实现可交互式模型，可视化虚拟现实体验和包含逻辑化应用基因的建筑新语言融入到各个端口，从而实现数据输入到设计方案输出，一键自动批量生成且同时满足高质量设计和经济技术指标要求的住宅建筑规划设计方案。

本发明授权一种住宅建筑规划设计方案自动生成系统及生成方法在权利要求书中公布了：1.一种住宅建筑规划设计方案自动生成方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1、设置UI界面 S1-1、进入设置界面后添加需要的地块个数，分别输入不同地块的经济技术指标； S1-2、输入建筑控制线的坐标确定建筑控制线形成的轮廓； S1-3、将UI界面和后台绑定，进行数据传输； S2、地形绘制：读取不同地块建筑控制线的坐标，通过绘图工具在虚幻引擎UE4中进行绘制； S3、镜头复位：通过复位将镜头放置在合适位置，获取当前地块中的Xmax和Ymax为镜头在X、Y方向的坐标，若Z轴高度不等于100m时，Z的高度由X、Y共同决定，若XY,则Z＝X2，若XY,则Z＝Y2，若Z轴高度等于100m，则Z的高度就设为100m； S4、编辑界面选择该地块要使用的模型：在模型库中选择任意n种模型，模型库中的模型通过datasmith插件导入，导入模型要求能够按照需求同时输入不同类型的样式，通过json工具登记该模型的相关资源，并对所属层数的模型进行分类、命名； S5、户型配比：获取编辑界面选择的建筑模型，通过json工具读取模型所涉户型的平米数，并将户型按照平米数从小到大排列，根据需求调节各户型的占比，此占比将作为强排生成的指标，每次在随机的坐标点处排放建筑的时候，同时统计排放的建筑物类型和当前类型的占比，与目标占比相比，至目标占比和容积率同时满足要求时则退出随机坐标点，进行模型的自动生成； S6、利用强排算法生成设计方案 S6-1、读取在S1设置UI界面中输入的不同地块的经济技术指标、S5中的户型配比和S4中选择使用的模型，将不同的地块划分为1×1的网格，将空间中现存的建筑物清场，设置每个点的状态为未使用，保证地块内所有的点都处在未使用的状态； S6-2、对于不同高度的建筑物的单元数需要根据实际进行设置，优先放置单元数多的建筑，依次递减； S6-3、将建筑物的坐标点设置为建筑物左上角的坐标，将经济技术指标中不同限制条件的满足与否作为随机坐标点进行循环的条件，循环按以下步骤执行： a、随机建筑物的坐标点； b、根据坐标点的位置关系决定放置建筑物的单元数、模型及面积系数； c、判断该坐标点下的建筑物与其他建筑物之间的防火间距、楼间距是否满足要求以及该建筑物是否在当前的地块内； d、若以上均满足的话，则该点放置建筑物； e、将该建筑物所占地块内的点设置为已使用； f、计算放置建筑物后的经济技术指标，若此时已经超过经济技术指标的限制，则该建筑物应销毁，整个方案设计结束；否则继续进行循环，之后根据FVector对应的长、宽、高计算相应建筑物在json中的路径标志，输出对应结果即生成的建筑设计方案； S7、方案优选 S7-1、CV提取地形 S7-1-1、边缘提取 S7-1-1-1、高斯模糊：基于二维高斯函数，构建权重矩阵和高斯核，对每个像素点进行滤波处理； S7-1-1-2、灰度转化：将高斯模糊后的图像添加转换格式，将BGR格式转换为灰度图像； S7-1-1-3、梯度计算：获取灰度转化的图像，分别计算X、Y轴方向的sobel算子； S7-1-1-4、非最大信号抑制：遍历所有的像素点，如果该点是周围像素点相同梯度上的最大值，则保留该点，否则抑制该点； S7-1-1-5、高低阀值输出二值图形：根据以上操作结束后，再处理形成的虚边缘并输出二值图形； S7-1-2、角度提取 S7-1-2-1、霍夫变换数据：调用霍夫变换函数，提取直线段集合数据； S7-1-2-2、两点确定一条直线：遍历霍夫变换后的数据，每两个点确定一条直线； S7-1-2-3、浮点数、直线斜率：将霍夫变换后的数据类型转换为浮点数，并计算直线斜率； S7-1-2-4、反正切、弧度转度：根据斜率的反正切值，将弧度转换为度； S7-1-2-5、更新度数：将所有直线对应的倾斜角度更新为度； S7-2、判断地形是否有倾斜情况：根据第一步得到的数据，判断属于倾斜、水平还是垂直； S7-3、OpenCV识别地形形状 S7-3-1、在绘制地形后，使用虚幻引擎UE4的拍照功能，将地形转换为jpg格式； S7-3-2、使用Imread加载S7-3-1拍摄的图像； S7-3-3、使用S7-1-1边缘提取算法，获取图像的边缘轮廓； S7-3-4、霍夫变换检测图像中是否含有曲线段，有则标记为0；若图像中只有直线段，结合不同的特征因素，包括轮廓的多边形近似、长度、面积和宽高比来判断图像的形状，并标记为1； S7-4、根据OpenCV识别地形形状对现有方案中建筑物的排布调整 S7-4-1、地形识别为0时，建筑物将按照水平排布； S7-4-2、地形识别为1时，将根据地形的走势对建筑物进行调整； S7-4-3、地形存在部分为0和部分为1的情况，将对该地形进行划分，分别对不同的区域进行相应的排布调整； S7-5、Bp训练模型：读取颜色对比度高、清晰度高的图片，具体如下： S7-5-1、读取关键特征数据； S7-5-2、设置训练对象和预测数据； S7-5-3、训练对象中数据做归一化处理； S7-5-4、构建Bp神经网格； S7-5-5、设置网格的训练参数，包括训练次数、学习效率、训练目标的误差； S7-5-6、Bp训练； S7-5-7、测试样本数据的归一化处理； S7-5-8、结果预测； S7-5-9、实际和预测的误差比对； S7-5-10、实际和预测的结果比对； S7-5-11、若以上两者的比对情况较差，则调整Bp训练模型； S7-6、调整过程中若出现放不下的情况需要利用方案调整模块进行合理调节； S8、日照分析 S8-1、计算赤纬角：确定当地经纬度并把当地时间转换为对应时刻的地球自转时角度； S8-2、计算太阳时、太阳高度角和太阳方位角：通过太阳高度角以及太阳方位角确定太阳的角度位置； S8-3、对东、西、南三部分进行日照分析； S9、日照分析结果输出和设计方案输出； S9-1、日照分析结果输出：将建筑物的东、西、南三面的平面图分割为1×1的网格，以小时为单位依次标注每个网格的日照时间，将不同的日照时间以不同的颜色表示，在网格显示每个网格的具体日照时间，精确到小数点后一位； S9-2、设计方案输出：输出的方案为设计方案的顶视图并进行数据标注，包括楼号、楼高、层数，输出当前地块的经济技术指标、建筑尺寸、建筑间距，建筑间距为楼与楼、楼与界线之间的间距，建筑尺寸为最小外接矩形的尺寸，楼与界线为平行于边界的最近点的距离； S10、存档：第一部分是在S7方案优选算法对S6生成的设计方案重新排布并且S8日照分析合格的设计方案步骤后，获取当前地块的经济技术指标、地块的建筑控制线的坐标点、建筑的坐标点、建筑的模型、各个户型总数及占比和各个楼层总数、日照分析结果以及方案设计图通过json工具进行保存；第二部分是通过存档的记录，选择曾经保存的方案即可恢复曾经保存的设计； 经济技术指标指总用地面积、净用地面积、总建筑面积、住宅部分面积、商业部分面积、其他部分面积、建筑占地面积、容积率和建筑密度； S11、沉浸式VR体验：在S6利用强排算法生成设计方案步骤后，对生成后的方案进行场景的设置，体验该方案具体落地后的实际情况，对于冬至日日照情况的模拟，切实感受实际的日照变化。

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