基于大数据特征提取的建筑形态聚类检索方法研究——以大学校园为例

文档名：基于大数据特征提取的建筑形态聚类检索方法研究——以大学校园为例
近年来,大数据技术在建筑及城市设计领域的相关探索与应用在不断更新发展.其中,建筑形态相关的可视化数据如何抽象表征,并运用于设计分析与决策过程,是数据驱动的设计方法中的重要命题之一.本研究以大学校园作为研究对象,通过对地图大数据的筛选与要素提取,收集建筑形态布局相关的量化特征,借助计算几何、神经网络等技术手段,研究建筑空间形态角度的案例匹配与支持设计决策的可行性.研究首先从网络开源地图平台对大学校园数据样本进行采集和筛选;进而通过几何规则算法、图像特征提取等方法从地块形态、建筑形态、道路形态三方面分别对大学校园样本进行形态特征的提取;最后将形态特征整合,根据综合特征数据和聚类结果进行近似案例匹配的实验验证.研究结果表明,该研究方法能够将建筑形态要素进行合理的量化表征,并从形态角度将建筑样本进行分类并探究一般规律,从而进一步助力设计者从大量数据中快速获得较为可靠的近似案例检索以支持设计决策.
作者：张柏洲李飚
作者单位：东南大学建筑学院
母体文献：2021全国建筑院系建筑数字技术教学与研究学术研讨会论文集
会议名称：2021全国建筑院系建筑数字技术教学与研究学术研讨会  
会议时间：2021年9月26日
会议地点：武汉
主办单位：全国高等学校建筑学专业指导委员会
语种：chi
分类号：TP3G35
关键词：建筑设计  特征提取  大数据  聚类分析
在线出版日期：2022年5月27日
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