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JP7573385B2 - Design Support Equipment - Google Patents

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JP7573385B2 JP2020121712A JP2020121712A JP7573385B2 JP 7573385 B2 JP7573385 B2 JP 7573385B2 JP 2020121712 A JP2020121712 A JP 2020121712A JP 2020121712 A JP2020121712 A JP 2020121712A JP 7573385 B2 JP7573385 B2 JP 7573385B2
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Description

本発明は、設計支援装置に関する。 The present invention relates to a design support device.

従来、鉄骨構造物の基本事項データを入力する工程と、前記基本事項データと予め設定された所定の部材配置ルールとに基づいて鉄骨構造物の構造部材データを生成する工程とを備えたことを特徴とする鉄骨構造物の設計支援システムが知られている(例えば、特許文献1)。 A design support system for steel structures is known that includes a process for inputting basic data about the steel structure and a process for generating structural component data for the steel structure based on the basic data and predetermined component placement rules that have been set up in advance (for example, Patent Document 1).

また、意匠設計用CAD情報を入力し、意匠設計用CAD情報に含まれる複数の柱又は複数の壁の形状、寸法、及び位置を示す情報に基づいて建物の通り芯を示す情報を生成する構造解析用情報生成装置が知られている(例えば、特許文献2)。 There is also known a structural analysis information generating device that inputs design CAD information and generates information indicating the center line of a building based on information indicating the shape, dimensions, and positions of multiple columns or multiple walls contained in the design CAD information (for example, Patent Document 2).

また、建物に含まれる全ての平面モジュールで使用される各製品部材の本数、当該各製品部材を切断することによって当該各製品部材より取得される構造部材の本数および当該各構造部材の大きさと配置される位置を示す情報を求める建物用CADシステムが知られている(例えば、特許文献3)。 A building CAD system is also known that determines the number of each product component used in all planar modules included in a building, the number of structural components obtained from each product component by cutting the product component, and information indicating the size and placement position of each structural component (for example, Patent Document 3).

特開2004-245040号公報JP 2004-245040 A 特開2008-158793号公報JP 2008-158793 A 特開2017-10413号公報JP 2017-10413 A

上記特許文献1に記載の技術では、入力画面における基本事項データの入力完了後に、鉄骨構造物の構造部材データを生成して生成結果を表示する。しかしながら、上記特許文献1には、ボリュームを表す画像から構造部材を付与すべき位置を表した画像を生成することについては記載されていない。 In the technology described in Patent Document 1, after basic data is input on the input screen, structural member data for a steel structure is generated and the generated results are displayed. However, Patent Document 1 does not describe generating an image showing the positions where structural members should be added from an image showing the volume.

上記特許文献2に記載の技術では、建物のボリュームを含む意匠設計のCADデータから構造解析用のデータを一連の流れで作成する。しかしながら、上記特許文献2には、ボリュームを表す画像から構造部材を付与すべき位置を表した画像を生成することについては記載されていない。 In the technology described in Patent Document 2, data for structural analysis is created in a continuous process from CAD data of the architectural design, including the volume of the building. However, Patent Document 2 does not describe generating an image showing the positions where structural members should be added from an image showing the volume.

また、上記特許文献3には、ボリュームを表す画像から構造部材を付与すべき位置を表した画像を生成することについては記載されていない。 Furthermore, the above-mentioned Patent Document 3 does not describe generating an image showing the position where a structural member should be added from an image showing a volume.

本発明は上記事実を考慮して、簡易に、適切な構造部材の配置を生成することができ、建物の構造設計を支援することができることを目的とする。 Taking the above facts into consideration, the present invention aims to easily generate appropriate structural member arrangements and assist in the structural design of buildings.

本発明に係る設計支援装置は、設計対象の建物のボリュームを表す画像を入力とし、構造部材を付与すべき位置情報を付加した付加画像を生成するための生成モデルを用いて、前記付加画像を生成する画像生成部と、前記生成された前記付加画像に基づいて、前記設計対象の建物のボリュームに対する前記構造部材の配置を生成する構造部材生成部と、を含んで構成されている。 The design support device according to the present invention includes an image generation unit that receives an image representing the volume of a building to be designed as an input, and generates an additional image using a generation model for generating an additional image to which position information to which structural members should be attached is added, and a structural member generation unit that generates the arrangement of the structural members relative to the volume of the building to be designed based on the generated additional image.

本発明に係る設計支援装置によれば、画像生成部によって、設計対象の建物のボリュームを表す画像を入力とし、構造部材を付与すべき位置情報を付加した付加画像を生成するための生成モデルを用いて、前記付加画像を生成する。そして、構造部材生成部によって、前記生成された前記付加画像に基づいて、前記設計対象の建物のボリュームに対する前記構造部材の配置を生成する。 According to the design support device of the present invention, an image generation unit receives an image representing the volume of a building to be designed as an input, and generates the additional image using a generation model for generating an additional image to which position information to which a structural member should be added is added. Then, a structural member generation unit generates the arrangement of the structural members relative to the volume of the building to be designed based on the generated additional image.

このように、設計対象の建物のボリュームを表す画像を入力とし、構造部材を付与すべき位置情報を付加した付加画像を生成するための生成モデルを用いて、付加画像を生成し、付加画像に基づいて、前記設計対象の建物のボリュームに対する前記構造部材の配置を生成することにより、簡易に、適切な構造部材の配置を生成することができ、建物の構造設計を支援することができる。 In this way, an image showing the volume of the building to be designed is input, an additional image is generated using a generative model for generating an additional image with added position information for where the structural members should be attached, and the placement of the structural members relative to the volume of the building to be designed is generated based on the additional image. This makes it possible to easily generate an appropriate placement of the structural members and to assist in the structural design of the building.

本発明に係る設計支援装置において、前記生成モデルは、建物の実績情報から得られた、当該建物のボリュームを表す画像と、前記ボリュームを表す画像に構造部材の位置を付加した画像とのペアを学習用データとして予め学習されたものである。これにより、建物の実績情報から得られるデータから、生成モデルを学習することができる。 In the design support device according to the present invention, the generative model is trained in advance using pairs of training data, each of which is an image showing the volume of a building obtained from actual building information, and an image in which the positions of structural members have been added to the image showing the volume. This makes it possible to train the generative model from data obtained from actual building information.

本発明に係る設計支援装置において、前記生成モデルは、エンコーダ及びデコーダを含む自己符号化器であり、GAN(Generative Adversarial Networks)を用いて予め学習されたものである。これにより、付加画像を精度よく生成する生成モデルを学習することができる。 In the design support device according to the present invention, the generative model is an autoencoder including an encoder and a decoder, and is trained in advance using GAN (Generative Adversarial Networks). This makes it possible to train a generative model that generates additional images with high accuracy.

本発明に係る設計支援装置において、前記入力される画像は、部屋の属性毎に色分けしたものであり、前記付加画像は、部屋の属性毎に色分けした前記画像に、構造部材を付与すべき度合いに応じた画素値を付加したものである。これにより、部屋の属性に応じて付加画像を生成することができる。 In the design support device according to the present invention, the input image is color-coded according to the attributes of the room, and the additional image is the image color-coded according to the attributes of the room to which pixel values corresponding to the degree to which structural members should be added are added. This makes it possible to generate additional images according to the attributes of the room.

本発明に係る設計支援装置において、前記生成モデルは、前記ボリュームを表す画像と設計情報とを入力とし、前記付加画像を生成し、前記画像生成部は、前記設計対象の建物のボリュームを表す画像及び前記設計対象の建物の設計情報を入力とし、前記生成モデルを用いて、前記付加画像を生成することができる。これにより、建物の設計情報を考慮して付加画像を生成することができる。 In the design support device according to the present invention, the generative model receives an image representing the volume and design information as input and generates the additional image, and the image generation unit receives an image representing the volume of the building to be designed and design information of the building to be designed as input and can generate the additional image using the generative model. This makes it possible to generate the additional image taking into account the design information of the building.

本発明に係る設計支援装置は、前記生成された前記構造部材の配置を、前記ボリュームに重畳させて表示する表示部を更に含むことができる。これにより、より効果的に、建物の構造設計を支援することができる。 The design support device according to the present invention can further include a display unit that displays the generated arrangement of the structural members superimposed on the volume. This makes it possible to more effectively support the structural design of buildings.

以上説明したように、本発明の設計支援装置によれば、設計対象の建物のボリュームを表す画像を入力とし、構造部材を付与すべき位置情報を付加した付加画像を生成するための生成モデルを用いて、付加画像を生成し、付加画像に基づいて、前記設計対象の建物のボリュームに対する前記構造部材の配置を生成することにより、簡易に、適切な構造部材の配置を生成することができ、建物の構造設計を支援することができる、という効果が得られる。 As described above, the design support device of the present invention takes an image representing the volume of the building to be designed as input, generates an additional image using a generative model for generating an additional image with added position information for where the structural members should be attached, and generates the arrangement of the structural members relative to the volume of the building to be designed based on the additional image, thereby providing the effect of easily generating an appropriate arrangement of structural members and supporting the structural design of the building.

本発明の実施の形態に係る学習装置及び設計支援装置を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a learning device and a design support device according to an embodiment of the present invention; 本発明の実施の形態に係る学習装置を示す機能ブロック図である。1 is a functional block diagram showing a learning device according to an embodiment of the present invention; 建物のボリュームを表す画像の例を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an example of an image representing a volume of a building. (A)梁の位置を付加した付加画像の例を示す図、及び(B)柱の位置を付加した付加画像の例を示す図である。FIG. 13A is a diagram showing an example of an additional image to which the positions of beams have been added, and FIG. 13B is a diagram showing an example of an additional image to which the positions of pillars have been added. 学習済みモデルの例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a trained model. GANの例を示す図である。FIG. 1 illustrates an example of a GAN. 本発明の実施の形態に係る設計支援装置を示す機能ブロック図である。1 is a functional block diagram showing a design support apparatus according to an embodiment of the present invention; 建物のボリュームの例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a building volume. 建物のボリュームに柱の配置を重畳して表示する画面の例を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an example of a screen that displays the arrangement of columns superimposed on the volume of a building. 本発明の実施の形態に係る学習装置の学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing the contents of a learning process routine of the learning device according to the embodiment of the present invention. 本発明の実施の形態に係る設計支援装置の設計支援処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing the contents of a design support processing routine of the design support device according to the embodiment of the present invention. 部屋の属性に応じて色分けした、建物のボリュームを表す画像の例を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an example of an image representing a building volume, color-coded according to room attributes.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。 The following describes in detail an embodiment of the present invention with reference to the drawings.

<本発明の形態の学習装置の構成>
図1に示すように、本発明の実施の形態に係る学習装置100は、CPU12、グラフィックカード13、GPU14、RAM16、HDD18、通信インタフェース21、及びこれらを相互に接続するためのバス23を備えている。
<Configuration of the learning device according to the present invention>
As shown in FIG. 1, a learning device 100 according to an embodiment of the present invention includes a CPU 12, a graphics card 13, a GPU 14, a RAM 16, a HDD 18, a communication interface 21, and a bus 23 for interconnecting these components.

CPU12、GPU14は、各種プログラムを実行する。RAM16は、CPU12による各種プログラムの実行時におけるワークエリア等として用いられる。記録媒体としてのHDD18には、後述する学習処理ルーチンを実行するためのプログラムを含む各種プログラムや各種データが記憶されている。 The CPU 12 and GPU 14 execute various programs. The RAM 16 is used as a work area when the CPU 12 executes the various programs. The HDD 18, which serves as a recording medium, stores various programs and data, including a program for executing the learning processing routine described below.

本実施の形態における学習装置100を、学習処理ルーチンを実行するためのプログラムに沿って、機能ブロックで表すと、図2に示すようになる。学習装置100は、入力部10、演算部20、及び出力部50を備えている。 The learning device 100 in this embodiment is shown in FIG. 2 as a functional block diagram in accordance with a program for executing a learning processing routine. The learning device 100 includes an input unit 10, a calculation unit 20, and an output unit 50.

入力部10は、建物の実績情報から得られた、当該建物のボリュームを表す画像と、ボリューム画像に構造部材の位置を付加した画像と、のペアを含む学習用データを入力として受け付ける。 The input unit 10 receives as input learning data including pairs of images obtained from the building's performance information, each of which is a pair of an image showing the volume of the building and an image in which the positions of structural members are added to the volume image.

具体的には、建物の実績情報から、図3に示すような、建物のボリュームを表す画像と、図4に示すような、構造部材の位置を付加した画像とを作成しておく。図3では、各画素値が、ボリュームに該当するか否かを示す0又は1となる、建物のボリュームを表す画像の例を示している。図4(A)では、建物のボリュームを表す画像に対して、梁の位置を付加した画像の例を示しており、図4(B)では、建物のボリュームを表す画像に対して、柱の位置を付加した画像の例を示している。そして、当該建物のボリュームを表す画像と、ボリューム画像に構造部材の位置を付加した画像と、のペアを含む学習用データを受け付ける。 Specifically, from the building's performance information, an image showing the building volume as shown in Figure 3 and an image with the positions of structural members added as shown in Figure 4 are created. Figure 3 shows an example of an image showing the building volume, where each pixel value is 0 or 1 indicating whether it corresponds to the volume or not. Figure 4(A) shows an example of an image showing the building volume with the positions of beams added, and Figure 4(B) shows an example of an image showing the building volume with the positions of columns added. Then, learning data including pairs of an image showing the building volume and an image with the positions of structural members added to the volume image are accepted.

本実施の形態では、この学習用データを、構造部材の種類(柱、梁、壁、ブレース等)毎に受け付ける。 In this embodiment, this learning data is accepted for each type of structural member (pillar, beam, wall, brace, etc.).

演算部20は、学習部22を備えている。 The calculation unit 20 includes a learning unit 22.

学習部22は、入力部10により受け付けた複数の学習用データに基づいて、構造部材の種類毎に、学習済みモデルを得る。 The learning unit 22 obtains a learned model for each type of structural member based on multiple pieces of learning data received by the input unit 10.

具体的には、学習済みモデルは、建物のボリュームを表す画像を入力データとし、構造部材を付与すべき位置に対応する画素に、付与すべき度合いに応じた画素値を付加した付加画像を出力データとする。例えば、図5に示されるように、学習済みモデルの一例としてエンコーダ及びデコーダを含む自己符号化器を用いることができ、学習アルゴリズムの一例として、GANを用いることができる(図6)。図5では、建物のボリュームを表す画像の各画素値x1、x2、・・・、xmを入力データとし、エンコーダにより、潜在変数y(x)に変換し、デコーダにより、付加画像の各画素値を出力する例を示している。図6では、学習済みモデルである生成モデルに、ノイズからなる画像zを入力して生成された付加画像と、建物の実績情報から得られた真の付加画像とを、真のデータであるか否かを識別する識別モデルに入力して、正しく識別できるように識別モデルを学習すると共に、生成した付加画像が識別モデルによって真のデータであると識別されるように生成モデルを学習する例を示している。 Specifically, the trained model uses an image representing the volume of a building as input data, and uses an additional image in which a pixel value according to the degree to which a structural member should be added is added to a pixel corresponding to a position where the structural member should be added as output data. For example, as shown in FIG. 5, an autoencoder including an encoder and a decoder can be used as an example of the trained model, and a GAN can be used as an example of the learning algorithm (FIG. 6). FIG. 5 shows an example in which each pixel value x 1 , x 2 , ..., x m of an image representing the volume of a building is used as input data, and the encoder converts it into a latent variable y(x), and the decoder outputs each pixel value of the additional image. FIG. 6 shows an example in which an additional image generated by inputting an image z made of noise into a trained model, and a true additional image obtained from actual information on the building are input into a discrimination model that identifies whether or not the data is true, and the discrimination model is trained so that the discrimination model can be correctly identified, and the generation model is trained so that the generated additional image is identified as true data by the discrimination model.

また、学習用データの、建物のボリュームを表す画像を入力したときに、当該学習用データの付加画像が出力されるように、学習済みモデルである生成モデルが学習される。 In addition, the generative model, which is a trained model, is trained so that when an image representing the volume of a building is input as training data, an additional image of the training data is output.

本実施の形態では、構造部材の種類(柱、梁、壁、ブレース等)毎に、学習済みモデルを生成する。 In this embodiment, a trained model is generated for each type of structural member (column, beam, wall, brace, etc.).

<本発明の形態の設計支援装置の構成>
上記図1に示すように、本発明の実施の形態に係る設計支援装置200は、学習装置100と同様に、CPU12、グラフィックカード13、GPU14、RAM16、HDD18、通信インタフェース21、及びこれらを相互に接続するためのバス23を備えている。
<Configuration of the design support device according to the present invention>
As shown in FIG. 1 above, the design support device 200 according to an embodiment of the present invention, like the learning device 100, comprises a CPU 12, a graphics card 13, a GPU 14, a RAM 16, a HDD 18, a communication interface 21, and a bus 23 for connecting these to each other.

CPU12、GPU14は、各種プログラムを実行する。RAM16は、CPU12による各種プログラムの実行時におけるワークエリア等として用いられる。記録媒体としてのHDD18には、後述する設計支援処理ルーチンを実行するためのプログラムを含む各種プログラムや各種データが記憶されている。 The CPU 12 and GPU 14 execute various programs. The RAM 16 is used as a work area when the CPU 12 executes the various programs. The HDD 18, which serves as a recording medium, stores various programs and data, including a program for executing the design support processing routine described below.

本実施の形態における設計支援装置200を、設計支援処理ルーチンを実行するためのプログラムに沿って、機能ブロックで表すと、図7に示すようになる。設計支援装置200は、入力部110、演算部120、及び出力部150を備えている。 When the design support device 200 in this embodiment is represented by functional blocks along with a program for executing a design support processing routine, it becomes as shown in FIG. 7. The design support device 200 has an input unit 110, a calculation unit 120, and an output unit 150.

入力部110は、設計対象の建物のボリュームを表す画像を入力として受け付ける。例えば、図8に示すような、設計対象の建物のボリュームの3次元空間を、2次元平面に投影した画像を入力として受け付ける。 The input unit 110 receives as input an image representing the volume of the building to be designed. For example, it receives as input an image in which the three-dimensional space of the volume of the building to be designed is projected onto a two-dimensional plane, as shown in FIG. 8.

演算部120は、画像生成部122、モデル記憶部124、構造部材生成部126、及び表示部128を備えている。 The calculation unit 120 includes an image generation unit 122, a model storage unit 124, a structural member generation unit 126, and a display unit 128.

画像生成部122は、構造部材の種類毎に、入力された設計対象の建物のボリュームを表す画像から、学習済みモデルを用いて、付加画像を生成する。 The image generation unit 122 uses a trained model to generate additional images for each type of structural component from the input image representing the volume of the building to be designed.

モデル記憶部124には、学習装置100によって構造部材の種類毎に学習された学習済みモデルが記憶されている。 The model storage unit 124 stores trained models trained by the learning device 100 for each type of structural member.

構造部材生成部126は、構造部材の種類毎に、生成された付加画像に基づいて、構造部材の配置を生成する。具体的には、構造部材の種類毎に、付加画像から、構造部材を付与すべき度合いが閾値以上となる位置に対して構造部材を設けるように、構造部材の配置を生成する。 The structural member generation unit 126 generates the layout of the structural members for each type of structural member based on the generated additional image. Specifically, for each type of structural member, the structural member layout is generated so that the structural members are provided at positions from the additional image where the degree to which the structural member should be added is equal to or greater than a threshold value.

表示部128は、構造部材の種類毎に、生成された構造部材の配置を、ボリュームに重畳させて、出力部150により表示する(図9)。図9では、設計対象の建物のボリュームに、生成された柱の配置を重畳させて表示する例を示している。 The display unit 128 superimposes the generated arrangement of structural members for each type of structural member on the volume and displays it via the output unit 150 (Figure 9). Figure 9 shows an example in which the generated arrangement of columns is superimposed on the volume of the building to be designed.

<学習装置の動作>
次に、本発明の実施の形態に係る学習装置100の動作について説明する。
<Operation of the learning device>
Next, the operation of the learning device 100 according to the embodiment of the present invention will be described.

入力部10によって、構造部材の種類毎に、建物の実績情報から得られた、当該建物のボリュームを表す画像と、ボリューム画像に構造部材の位置を付加した画像と、のペアを含む複数の学習用データを入力として受け付ける。そして、学習装置100によって、図10に示す学習処理ルーチンが実行される。 The input unit 10 accepts as input a number of learning data sets, each set including a pair of an image showing the volume of a building, obtained from the building's performance information, and an image in which the position of the structural member is added to the volume image, for each type of structural member. The learning device 100 then executes the learning process routine shown in FIG. 10.

まず、ステップS100において、学習部22は、入力部10により受け付けた複数の学習用データに基づいて、構造部材の種類毎に、学習用データの、建物のボリュームを表す画像を入力したときに、当該学習用データの付加画像が出力されるように、学習済みモデルである生成モデルを学習する。 First, in step S100, the learning unit 22 learns a generative model, which is a trained model, for each type of structural member based on the multiple pieces of learning data received by the input unit 10, so that when an image of the learning data representing the volume of a building is input, an additional image of the learning data is output.

ステップS102では、学習部22は、構造部材の種類毎に、学習済みモデルである生成モデルに、ノイズからなる画像zを入力して生成された付加画像と、学習用データの付加画像とを、識別モデルに入力して、正しく識別できるように識別モデルを学習すると共に、識別モデルを騙せるように学習済みモデルである生成モデルを学習する。 In step S102, the learning unit 22 inputs an additional image generated by inputting an image z consisting of noise into a generative model, which is a trained model, and an additional image of the learning data into a discriminative model for each type of structural member, and trains the discriminative model so that it can make correct discrimination, and also trains the generative model, which is a trained model, so that it can deceive the discriminative model.

ステップS104では、予め定められた反復終了条件を満たすか否かを判定し、反復終了条件を満たさない場合には、上記ステップS100へ戻り、一方、反復終了条件を満たす場合には、学習処理ルーチンを終了する。ここで、反復終了条件は、例えば、反復回数が上限回数に到達したことである。 In step S104, it is determined whether a predetermined iteration end condition is satisfied. If the iteration end condition is not satisfied, the process returns to step S100. On the other hand, if the iteration end condition is satisfied, the learning process routine is terminated. Here, the iteration end condition is, for example, that the number of iterations has reached an upper limit.

<設計支援装置の動作>
次に、本発明の実施の形態に係る設計支援装置200の動作について説明する。
<Operation of the design support device>
Next, the operation of the design support device 200 according to the embodiment of the present invention will be described.

まず、学習装置100によって学習された構造部材の種類毎の学習済みモデルに関するデータが、モデル記憶部124に格納される。 First, data on the trained models for each type of structural member trained by the learning device 100 is stored in the model storage unit 124.

そして、入力部110によって、設計対象の建物のボリュームを表す画像を入力として受け付けると、設計支援装置200によって、図11に示す設計支援処理ルーチンが実行される。 Then, when the input unit 110 receives as input an image representing the volume of the building to be designed, the design support device 200 executes the design support processing routine shown in FIG. 11.

まず、ステップS110において、画像生成部122は、入力された設計対象の建物のボリュームを表す画像を取得する。 First, in step S110, the image generation unit 122 acquires an image representing the volume of the building to be designed.

ステップS112では、画像生成部122は、構造部材の種類毎に、入力された設計対象の建物のボリュームを表す画像から、学習済みモデルを用いて、付加画像を生成する。 In step S112, the image generation unit 122 generates additional images for each type of structural component from the input images representing the volume of the building to be designed, using the trained model.

ステップS114では、構造部材生成部126は、構造部材の種類毎に、生成された付加画像に基づいて、構造部材の配置を生成する。 In step S114, the structural member generation unit 126 generates the arrangement of the structural members for each type of structural member based on the generated additional image.

ステップS116では、表示部128は、構造部材の種類毎に、生成された構造部材の配置を、ボリュームに重畳させて、出力部150により表示し、設計支援処理ルーチンを終了する。 In step S116, the display unit 128 superimposes the generated arrangement of structural members for each type of structural member on the volume and displays it via the output unit 150, and then ends the design support processing routine.

以上説明したように、本発明の実施の形態に係る設計支援装置によれば、設計対象の建物のボリュームを表す画像を入力とし、構造部材を付与すべき位置情報を付加した付加画像を生成するための生成モデルを用いて、付加画像を生成し、付加画像に基づいて、設計対象の建物のボリュームに対する構造部材の配置を生成することにより、簡易に、適切な構造部材の配置を生成することができ、建物の構造設計を支援することができる。 As described above, the design support device according to the embodiment of the present invention takes an image representing the volume of the building to be designed as input, generates an additional image using a generative model for generating an additional image with added position information to which structural members should be attached, and generates the arrangement of structural members for the volume of the building to be designed based on the additional image, thereby easily generating an appropriate arrangement of structural members and supporting the structural design of the building.

なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications and applications are possible without departing from the spirit of the invention.

例えば、上述した実施形態では、入力として、建物のボリュームのみを2次元平面に投影した画像を用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、図12に示すように、建物のボリュームを表し、かつ、部屋の属性毎に色分けした画像を入力としてもよい。この場合、この部屋の属性毎に色分けした画像に、付与すべき度合いに応じた画素値を付加した付加画像を出力するようにすればよい。例えば、部屋の用途や、積載荷重の大小、無柱空間であるか、といった設計条件毎に色分けした画像を入力としてもよい。 For example, in the above embodiment, an image in which only the volume of a building is projected onto a two-dimensional plane is used as input, but this is not limited to the above. As shown in FIG. 12, an image representing the volume of a building and color-coded for each room attribute may be input. In this case, an additional image in which pixel values according to the degree to which the value should be added are added to the image color-coded for each room attribute may be output. For example, an image color-coded for each design condition, such as the purpose of the room, the load capacity, and whether it is a column-free space, may be input.

また、生成モデルは、建物のボリュームを表す画像と設計情報とを入力とし、付加画像を生成するようにしてもよい。この場合には、設計対象の建物の設計情報を更に入力として受け付け、建物のボリュームを表す画像と設計情報とを、生成モデルに入力して、付加画像を生成するようにすればよい。 The generative model may also receive an image representing the volume of a building and design information as input, and generate an additional image. In this case, design information of the building to be designed may be further received as input, and the image representing the volume of the building and the design information may be input to the generative model to generate an additional image.

また、学習装置と設計支援装置とが別々の装置として構成されている場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、学習装置と設計支援装置とを一つの装置として構成してもよい。 In addition, although an example has been described in which the learning device and the design support device are configured as separate devices, this is not limited thereto, and the learning device and the design support device may be configured as a single device.

また、本発明のプログラムは、記憶媒体に格納して提供するようにしてもよい。 The program of the present invention may also be provided by storing it on a storage medium.

10、110 入力部
20、120 演算部
22 学習部
50、150 出力部
100 学習装置
122 画像生成部
124 モデル記憶部
126 構造部材生成部
128 表示部
200 設計支援装置
10, 110 Input unit 20, 120 Calculation unit 22 Learning unit 50, 150 Output unit 100 Learning device 122 Image generation unit 124 Model storage unit 126 Structural member generation unit 128 Display unit 200 Design support device

Claims (4)

建物の実績情報から得られた、当該建物のボリュームを表す画像と、前記ボリュームを表す画像に構造部材の位置を付加した画像とのペアを学習用データとして、複数の学習用データを用いて、建物のボリュームを表す画像を入力とし、構造部材を付与すべき位置情報を付加した付加画像を生成するための生成モデルを学習する学習部と、
設計対象の建物のボリュームを表す画像を入力とし、構造部材を付与すべき位置情報を付加した付加画像を生成するための生成モデルを用いて、前記付加画像を生成する画像生成部と、
前記生成された前記付加画像に基づいて、前記設計対象の建物のボリュームに対する前記構造部材の配置を生成する構造部材生成部と、
を含み、
前記生成モデルは、エンコーダ及びデコーダを含む自己符号化器であり、
前記学習部は、前記複数の学習用データに基づいて、前記学習用データの、建物のボリュームを表す画像を入力したときに、当該学習用データの付加画像が出力されるように、前記生成モデルを学習することと、
前記生成モデルに、ノイズからなる画像を入力して生成された付加画像と、前記学習用データの付加画像とを、識別モデルに入力して、正しく識別できるように識別モデルを学習すると共に、前記識別モデルを騙せるように前記生成モデルを学習することと、
を予め定められた反復終了条件を満たすまで繰り返す
設計支援装置。
a learning unit that uses a pair of an image representing the volume of a building obtained from actual building information and an image in which the positions of structural members are added to the image representing the volume as learning data, and learns a generation model for generating an added image to which position information of a structural member is added by inputting an image representing the volume of the building, using a plurality of learning data;
an image generating unit that receives an image representing the volume of a building to be designed as an input, and generates an additional image by using a generating model for generating an additional image to which position information of a structural member is added;
a structural member generation unit that generates an arrangement of the structural members with respect to the volume of the building to be designed based on the generated additional image;
Including,
the generative model is an autoencoder including an encoder and a decoder;
the learning unit learns the generative model based on the plurality of learning data such that, when an image of the learning data representing a volume of a building is input, an additional image of the learning data is output;
An additional image generated by inputting an image consisting of noise into the generative model and the additional image of the learning data are input into a discriminative model, and the discriminative model is trained to be able to correctly discriminate, and the generative model is trained to be able to fool the discriminative model;
Repeat until a predetermined iteration termination condition is met.
Design support device.
前記入力される画像は、部屋の属性毎に色分けしたものであり、
前記付加画像は、部屋の属性毎に色分けした前記画像に、構造部材を付与すべき度合いに応じた画素値を付加したものである請求項記載の設計支援装置。
The input image is color-coded according to the attributes of the room,
2. The design support system according to claim 1 , wherein said additional image is obtained by adding pixel values according to the degree to which a structural member should be added to said image color-coded for each attribute of the room.
前記生成モデルは、前記ボリュームを表す画像と設計情報とを入力とし、前記付加画像を生成し、
前記画像生成部は、前記設計対象の建物のボリュームを表す画像及び前記設計対象の建物の設計情報を入力とし、前記生成モデルを用いて、前記付加画像を生成する請求項1又は2記載の設計支援装置。
the generative model receives an image representing the volume and design information as input, and generates the additional image;
3. The design support device according to claim 1, wherein the image generation unit receives an image representing a volume of the building to be designed and design information of the building to be designed as input, and generates the additional image using the generative model.
前記生成された前記構造部材の配置を、前記ボリュームに重畳させて表示する表示部を更に含む請求項1~請求項の何れか1項記載の設計支援装置。 4. The design support device according to claim 1, further comprising a display unit that displays the generated arrangement of the structural members by superimposing it on the volume.
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