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基于图形识别和GRNN网络的照明设计自动化系统

郑晓芳; 邱运霞; 傅军栋; 陈晴 华东交通大学电气与自动化工程学院; 江西南昌330013
自动识图   照明设计   广义回归神经网络  

摘要:我国建筑照明设计主要采用利用系数法,因其计算相对复杂而在实际设计中需花费大量的计算时间,国内一些公司如苏州浩展软件股份有限公司采用人工框选房间尺寸、反复校验规范标准来实现照明设计,但误差较大。照明设计自动化系统运用平均积分投影函数和形态学操作提取建筑承重墙,再使用改进的种子填充算法识别普通墙体,能有效提取出所有墙体并提取出各房间的大小尺寸。其次提取Gabor特征并利用贝叶斯公式级联汉字粗分类与细分类的两级分类器可精确得到房间的类型和标高等房间参数。最后使用dialux采集房间中满足照明设计要求的布灯方案作为样本训练广义神经网络,采用4重交叉验证法优化光滑因子,优化过的GRNN网络有更高的识别率。经过案例仿真证明照明设计自动化系统能迅速自动得到符合规范的灯具布置方案。

简介:《华东交通大学学报》(CN:36-1035/U)是一本有较高学术价值的双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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