论文英文题目

Study on intelligent modeling method of Dong Nationality's Chuandou timber framed buildings assisted by machine vision

作者姓名

论文答辩日期

（拟）获得硕士学位日期

论文涉及的研究方向^①

郭世含

2022.05.30

2022.06.30

理论研究

一级学科代码

一级学科名称

二级学科代码

二级学科名称

0813

建筑学

081301

建筑历史与理论

论文评阅结果

①/②

论文答辩结果

全票通过

指导教师姓名（限填1人）

指导教师研究方向

邓毅

数字化、参数化设计；绿色建筑与生态规划设计

作者攻硕期间获得与硕士学位论文密切相关的代表性成果^②

序号

成果名称^③

署名次序

成果出处^④

获得年月^⑤

查询信息^⑥

1

《Application of mathematical metamodeling for an automated

simulation of the Dong nationality drum tower architectural heritage》

第2（导师第1)

Computersand Concrete（SCI源刊，影响因子：2020-3.948，五年-2.528，JCR分区：Q1、Q2）

2021年12月（Published on Web）

SCI收录

DOI：

10.12989/cac.2021.28.6.505

2

3

4

5

论

文

主

要

创

新

点

本研究旨在探索一种基于建构逻辑的、以机器视觉辅助的侗族穿斗建筑智能化建模方法，以提高自动建模的准确率和效率，并进一步研究建筑遗产信息管理和非物质性建造工艺的储存方式。研究主要内容如下：1、侗族穿斗建筑智能建模方法整体框架；2、该框架下各部分具体技术理论内容的探索研究；3、算法模型训练中数据集制作的建构理论研究；4、侗族穿斗建筑点云图像智能识别模型的训练；5、自动提取建模驱动参数及辅助逻辑判别的程序设计；6、智能建模方法的评估校验；

研究拓宽了视野，以跨学科的研究方式探索侗族穿斗建筑的智能建模方法，角度新颖，其创新点体现主要如下：思路上，提出了元模型+机器视觉辅助智能建模研究的总体框架，引入元模型的思路来搭建参数化建模框架，以机器视觉作为主要的技术手段方法，具体的技术内容为以卷积神经网络为主的深度学习方式。方法上，是侗族穿斗建筑元模型的理论思路，和机器视觉为基础的技术手段。技术方面，应用到机器视觉原理——深度学习当中的卷积神经网络框架+目标检测识别等相关图像处理技术。

研究意义体现如下：学术价值层面，提供了一种跨学科研究的新的思路与方法，人工智能、机器视觉辅助的方式和传统木构建筑遗产保护相结合，提出一种新的框架。实践价值层面，侗族传统穿斗木构建筑营造方式与参数化模型及机器视觉技术相结合的新方式，为侗族穿斗建筑设计研究和营造提供实践性参考意义。以智能化建模方式提高模型建立高效性和准确性，以信息化管理形式记述传统建筑全生命周期过程，包括前期设计、方案初期、深入设计、后期修复维护等过程。

基于机器视觉辅助的侗族穿斗建筑智能建模方式可进一步提高生成模型的自动化程度，解放建筑师建模的时间成本；且可辅助进行建构逻辑关系的梳理。对于不具备相关专业理论知识的他人，也能帮助其从认知内在建构为出发点，深入了解侗族穿斗建筑的营造逻辑。

智能建模方式可为既有建筑遗产的现状检测分析及传统建筑的设计模拟提供有效技术支撑；在视觉技术逐渐融入建筑学科的研究背景下，为建筑遗产的学术研究与科普教育提供一种新的手段路径，智慧历史数据存储与管理系统的搭建贡献一种思路参考。

学院推荐意见

学位评定分委员会主席：                                 （公章）

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