数字技术与应用杂志社

摘要：<正>本文提出了一种基于深度学习和模型生成技术的3D医院模型体块自动生成方法，以解决传统建模过程中效率低下和灵活性不足的问题。通过构建包含真实医院建筑图纸和三维模型的数据集以训练深度学习模型，确保模型能够学习到医院建筑的结构特征和空间布局。在模型设计与选择过程中，采用了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）结合生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN），实现了对复杂建筑形态的高效生成。实验结果显示，该方法生成的3D模型在视觉效果和空间表征上均优于传统CAD建模技术，特别是在细节呈现和空间合理性方面显著提升。通过具体实例分析验证了所提方法的有效性与可行性，揭示了深度学习技术在建筑自动化设计中的重要作用，以期为未来医疗建筑设计提供新的思路，并在智能建筑领域的广泛应用中起到关键作用。

专辑： 信息科技;工程科技Ⅱ辑

专题： 建筑科学与工程;自动化技术

分类号： TP18;TU246.1