[发明专利]一种基于人工智能的城市道路网络自动生成方法

说明书

本发明公开一种基于人工智能的城市道路网络自动生成方法，包括数据获取与输入模块、机器学习模块、规则库构建模块、方案集生成模块、人机交互展示模块，该系统通过机器学习构建锚点分布模型，在次干路为边界的规划范围内分布锚点，通过矩形扩张法生成道路中心线布局方案集，并基于城市规划道路相关规范转译形成的规则库，筛选出可行方案集，进一步自动生成道路网络方案集，最后将方案输出至二维交互展示设备进行模拟展示。本发明以机器学习和城市规划领域的规则共同驱动实现道路网络设计，提供了一种简洁高效的城市道路网络的自动生成方法，能够短时间内生成多方案，为人工智能城市规划设计实践提供高效率、直观化的参考。

技术领域

本发明涉及一种城市道路网络自动生成方法，具体是一种基于人工智能的城市道路网络自动生成方法。

背景技术

人工智能技术不断发展，对城市规划设计领域带来前所未有的冲击。应用人工智能辅助城市规划的调研分析、设计研究、管理监测等全过程工作，成为当前和未来城市规划研究的重点方向。在设计阶段，城市道路网络的设计是首要环节，是街坊设计和建筑设计的基础。由于城市空间具有复杂多元的特征，道路网络形态与自然山水、用地功能等城市要素间相互影响相互制约，因此城市道路网络设计面临一系列不确定性因素，仍具有一定的挑战性。

目前已有的城市道路网络自动生成方法，一种是基于航拍遥感图像或车行轨迹，在计算机生成已有的道路、街道，这种方法只是对真实道路网络的重现，对于缺失现有道路的新城区的作用有限。另一种是基于图像学习，通过学习海量道路网络样本的规律，训练对抗生成网络模型，在严格规定大小地块内生成道路网络，但这种方式存在着模型训练速度较慢，生成结果与真实道路网络间的拟合不足，人工筛选可行道路网络的成本较高等问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的城市道路网络自动生成方法，本发明城市道路网络自动生成方法过程高效性：本方法通过设定城市道路网络方案的可行范围，能够在短时间内同时生成多个方案，减少人力成本，提高设计效率；系统仿真性：本方法应用可解释的生成式对抗网络（infoGAN），基于城市规划道路相关规范构建道路网络规则库，在此基础上自动生成道路网络方案集，提高了方案集与真实道路网络的拟合程度，保证自动生成方案集的质量；成果直观性：本方法生成成果通过二维交互设备进行模拟展示，便于城市规划专业人员和管理者的沟通。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于人工智能的城市道路网络自动生成方法，生成方法包括以下步骤：

S1：数据获取与输入模块，用于通过无人机采集和城市开源数据平台中获取的方式采集规划范围的二维矢量数据，并输入至地理信息平台中。

S2：机器学习模块，用于通过城市开源数据平台采集支路网络数据，构建城市支路网络样本库；再以支路划分的矩形质心为锚点，生成对应的锚点分布库；将锚点分布样本库的矢量图像转化为位图图像，构建统一量纲的锚点分布机器学习样本库；基于生成式对抗网络，对抗训练锚点分布模型。

S3：规则库构建模块，用于通过地理信息平台，将《城市道路交通规划设计规范》中的城市支路间距范围规范、城市道路红线规范、城市道路倒角规范输入地理信息平台，并构建规则库。

S4：方案集生成模块，用于通过机器学习模块得到的锚点分布模型在规划范围内生成并分布锚点，生成锚点分布方案集；再根据锚点分布方案集中各方案的锚点生成对应的泰森多边形分布方案集；并将各泰森多边形分布方案中的泰森多边形的质心替换该多边形内的锚点作为新锚点，生成新的锚点分布方案集；再以新的锚点分布方案集中的新锚点为中心通过矩形扩张法生成对应道路中心线布局方案集；通过《城市道路交通规划设计规范》规则库筛选出可行的道路中心线布局方案集，将可行的道路中心线布局方案集中的方案根据《城市道路交通规划设计规范》规则库生成道路网络方案输出并生成道路网络方案集。