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龙图腾网获悉深圳市建筑设计研究总院有限公司申请的专利一种基于人工智能的建筑方案生成系统及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：CN119670219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510155868.7，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于人工智能的建筑方案生成系统及方法是由孟建民;章海峰;李晖;张莉;冯果川;郑峥;许金;金灿;彭奥;张家琪设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的建筑方案生成系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的建筑方案生成系统及方法，涉及人工智能技术领域，本系统包括预处理模块、图片分类模块、输入分析模块以及方案生成模块；所述预处理模块用于收集建筑方案和建筑图片、确定建筑方案要素以及人工标注图片的要素及要素值；所述图片分类模块用于根据要素对图片进行初步分类和再分类以及对同一分类的图片进行聚类，确定代表图；所述输入分析模块用于对用户输入进行分析；所述方案生成模块用于根据用户输入和反馈生成建筑方案以及提供选择和判断机制以优化方案生成。本发明还提出一种方法用于对系统的实现。本发明能够有效改善现有技术中存在的文本分析与图片处理难以有效融合且图片及数据分类标准较为单一的情况。

本发明授权一种基于人工智能的建筑方案生成系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的建筑方案生成方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： Step1、收集大量建筑方案，确定建筑方案要素；收集大量建筑图片，人工确定图片中建筑方案要素并标注要素值； Step2、按要素和要素值类型对图片分类、聚类，确定代表图，构建数据库存储相关信息； Step3、对用户输入进行分析，得到用户输入与要素和要素值的匹配情况； Step4、根据用户输入与要素和要素值的匹配情况提供选择或判断机制，并结合用户反馈生成建筑方案； 在步骤Step1中，收集大量建筑方案，确保样本多样性； 使用分词工具对每个建筑方案文本进行分词；创建停用词表，去除停用词； 对于每一条样本，分别计算该样本中所有去除停用词之后的分词在所有样本中出现的频率：出现频率=存在该分词的样本数样本总个数；设置阈值A，当分词出现频率大于A时，设置该分词为建筑方案要素； 计算所有样本中去除停用词后的所有分词的出现频率，与阈值A比较后得到所有建筑方案要素，表示为：[E1,E2,…,Ea]； 其中，a表示建筑方案要素的数量，Ei表示第i个建筑方案要素； 收集大量建筑图片，使用人工的方式对图片进行标注：包括对图片进行元素的确定和要素值的标注：[PicB:{Ei:VEi,Ej:VEj,…,Ek:VEk}]； 其中，PicB表示第B张图片；Ei,Ej,…,Ek∈{E1,E2,…,Ea}；VEk表示图片PicB中要素Ek的要素值； 在步骤Step2中，按照图片的要素对图片进行初步分类，得到各个要素对应的图片：对于要素Ei，对应图片表示为[PicB,PicC,…,PicD]；其中，C、D为正整数； 按照要素值的类型对图片进行再分类： 要素值为类别型的要素：对于要素Ei，根据人工标注情况总结要素值类别[T1Ei,T2Ei,…,TnEi]； 其中，n表示要素Ei值的类别数量，TeEi表示要素Ei值的第e种类别，e∈{1,2,...,n}； 根据要素值的类别对图片进行分类；对于要素值类别TnEi，对应图片表示为[PicF,PicG,…,PicH]；其中，F、G、H为正整数； 要素值为数值型的要素：对于要素Ej，根据人工标注情况获取要素Ej值的最大值max和最小值min；将要素值划分为N个部分：{[min,min+max-minN],min+max-minN,min+max-min2N],…,min+max-minN-1N,max]}；根据不同的区间对图片进行分类； 其中，N为正整数；min+max-minN,min+max-min2N]表示区间min+max-minN～min+max-min2N，不包含min+max-minN； 构建数据库，存储不同要素以及对应的不同类别的要素值和不同区间的要素值，包括不同要素值类别及其对应的图片和不同要素值区间对应的图片； 对于某一要素值类别或要素值区间对应的图片，对其进行聚类处理：对图片进行归一化处理；使用预训练的卷积神经网络模型提取图片特征并形成特征向量；设置聚类数K，使用K均值聚类算法将图片分为K个类； 根据分类情况统计K个类中每个类图片数量，从图片数量最多的一个类中随机选取一张图片作为该要素值类别或要素值区间的代表图。

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