摘要
本发明涉及建筑模型设计技术领域,具体地说,本发明涉及基于人工智能的建筑三维模型轻量化设计方法及系统,本发明通过多尺度曲率滤波与语义分割网络提取建筑模型的几何‑语义特征,构建融合特征向量矩阵,利用集成图卷积网络和双分支注意力机制的自适应神经简化网络,基于顶点重要性权重执行可微分重采样,生成简化中间模型,借助生成对抗网络恢复表面微结构,结合德劳内三角剖分修正网格孔洞,采用非均匀有理B样条曲面重构关键装饰构件,输出轻量化模型,解决了传统技术中几何特征保留不足和语义信息割裂的问题,实现了建筑三维模型的智能化高效轻量化,在数据压缩的同时保证视觉保真度,满足建筑全生命周期数字化管理需求。
技术关键词
轻量化设计方法
建筑三维模型
语义分割网络
网格孔洞
装饰构件
注意力机制
语义标签
表面微结构
顶点
生成对抗网络
法线贴图
多尺度结构
网格模型
采样模块
移动立方体算法
曲面
热力图
并行计算架构
建筑模型
分支
系统为您推荐了相关专利信息
语义分割网络
加权损失函数
遥感探测方法
地形特征
多空间
建筑三维模型
数据展板
全生命周期管理
数字孪生
物联网技术