「品览直播实录」建筑设计AI
大家好，我是李阳。品览算法工程师。
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今天分享的题目是深度学习在建筑施工图识别中的应用。
演讲会分为四个模块，然后第一个模块是建筑设计的概述，然后第二个模块是对深度学习进行一个简单的介绍。
然后第三个模块是结合我们公司的一个产品，然后对施工图的识别做一个介绍。
第四个模块是当施工图进行了识别之后，我们有哪些后续的应用？
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说起建筑设计，可能做算法的朋友对这个领域不是非常的了解。
建筑设计分成五个大的专业，包括建筑专业、结构专业、给排水专业、暖通专业和电气专业。
提起建筑专业的话，可能我们做设计的朋友都会想起一句话，就是叫做建筑平立剖。
意思就是在建筑专业设计的过程中，主要关注的有三种图纸类型
包括平面图、立面图和剖面图。
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那么在图中的左边这张图展示的就是建筑专业的住宅平面图，所谓的平面图就是用一个剖面在一个楼栋用一个水平的剖面，然后将上面的部分拿掉，然后做一个水平的投影，然后从而得到了这张施工图。
右边的这张图是一个住宅的剖面图，那剖面图的话是对一个单体或者说叫做一个楼栋进行一个垂直的投影。
建筑专业在设计的过程中主要关注的是对于空间的布局，空间布局的设计过程中又需要做到实用性和美观性的兼顾，那么最终需要达到的一个目的就是满足我们甲方的一些需求。
比如说，对于一个地块它的户型的配比、容积率、经济等等的一些要求。
左边这张图中我们可以看到有我们建筑设计师已经设计好的一些空间的布局，在这些空间中都已经绘制了一些比较有特点的设计元素，或者说在建筑设计专业中叫做构建。
比如说在卧室中，设计师会画一些像床、床头柜这些特定的设计元素，在卫生间中会画一些马桶、洗手盆等这些特定的固件，在图中也会表达空间与空间之间连通的一些像门、窗等构件。
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我们第二个介绍的专业是结构专业。
我们刚才提到了建筑专业的话是关注的空间布局的设计。
结构专业的话就是在建筑专业的空间布局的基础上，然后做出对墙、梁、板、柱这些构建的一些布局，它从而能够达到降低我们这个项目的一个成本，并且同时能够满足一些规范的要求，比如说对于安全性的要求。
而且结构专业是对于我们刚才第一个讲的建筑专业的方案的一个校验，是我们建筑专业这个方案是否能够成立的一个先决条件。
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那么第三个介绍的是给排水专业
给排水专业主要为了解决的解决的问题就是像住宅里面给住户供水以及排水这样的一个功能性的需求。
比如说在住户的卫生间中，然后需要有生活用水的供给以及生活废水的排放。
除此之外还有像在公共区域为了满足消防的需求，比如说消火栓设备的一些用水的问题，在给排水中比较关注的一些设计元素，在图中可能看不太清楚，就是这里有一条线引出来的。
然后像一些立管、卫生间中大家经常会见到的地漏，还有在公共区域，比如说走廊里面会摆放的一些效果砖这些部件。
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然后第四个我们要介绍的专业是电气专业。
电气专业是为了解决住户的套内还有公共区域的一个供电的问题，包括强电还有弱电。
电气专业分成了三个小的专业的，包括配电、弱电、还有消防。
消防这个小专业是为了满足在公共区域的一些消防的需求。
比如说在电气专业会会有类似于消防、应急这些系统，在电气专业中会关注的一些设计元素，比如说有强弱配电箱、有各种灯具、还有开关的。
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然后建筑设计的最后一个我们要讲到的专业是暖通专业。
暖通专业主要是为了能够提高我们室内居住空间的一个舒适性，此外还有一个安全性。
暖通专业分成了四个小专业，包括采暖、空调、通风、还有防排烟。
那么采暖、空调和通风主要是为了解决我们刚才说的第一个目的是提高我们套内生活环境的品质，以及能够为住户提供一个更加舒适的生活条件。排烟的话是为了解决室内的安全性问题，比如说当发生火灾的时候，防喷烟系统可以为人员的疏散提供更多的时间。
在暖通中比较关注的设计元素主要有我们这里提到的，像一些冷热源、风机、采暖的末端，比如用在这张图中的采暖进到盘管，还有像空调末端，还有连接冷热源和末端之间的各种管道。
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介绍了建筑设计大概的一些内容之后，我们接下来要介绍一些像深度学习的一些内容。
目前的深度学习方向的话包括了像计算视觉、自然语言处理，还有深度强化学习，那么这些不同的方向是解决了，在不同类型的数据方面进行识别以及决策的问题。
比如计算机视觉是解决了图像的一些识别问题，然后自然语言处理是解决了像文本还有语音的识别问题。
深度强化学习的话是在是为了解决一个序列决策的问题。
像这些方向的话，他们目前都是以像右边这幅图中的深度神经网络作为技术的支撑的。
那么深度神经网络的话大家可以把它理解成就是一个复杂的、非线性的、甚至是一个非凸的函数，然后我们用这个函数来拟合我们输入的各种不同类型数据中的规律，那么从而能够达到。
能够对于这些数据中的模式进行识别，那最终能够使我们模型的预测和它真实的一个标签能够对齐。
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然后我们简单介绍一下计算机视觉。
计算机视觉的话它其中有很多的方向，比如说有图像分类、图标检测、图像分割，然后我们左边的这一幅图展示的是图像分类这个任务，然后它的目的是用模型对对于一张输入的图片，给定在这张图片中物体的一个类别。
像这幅图中，然后对三乘四这十二个图片，然后给出了一个狗的一个分类，就类似于在第二幅图中，模型用一个给定的图片，然后可以在这张图片上，能够定位到我们所关注的物体，以及对我们定位到的物体进行一个类别的预测。
比如说在这张图中，模型预测到了一个人和一只狗。
第三张图片展示的是图像分割中的实例分割，因为图像分割是分为了实例分割和语义分割。
第三张图中的实例分割就是模型将属于同一个物体，可能是同种类别，也可能是不同类别，属于它的所有的像素，然后进行一个像素级别的分类。
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然后自然语言处理中的话也有一些像文本分类、情感分析、知识图谱这些方向。
那文本分类的话是将一篇文本通过模型进行一个主题分类，然后当然这些主题是在训练模型时预先给定的，情感分析是通过模型将人、对产品和服务等给出的一些资料、文本资料，用模型去挖掘人的观点态度、评价的这样的一种分析方法。
知识图谱的话大家可以把它理解成是一个知识库，但是这个知识库中是已经将实体和实体的关系建立起来了，我们能够利用这个知识库给定一个要查询的内容，然后在这个知识库中进行关联分析和推理，然后从而能够反馈到和查询内容相关的一些信息。
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在介绍了前面两个模块的建筑设计和深度学习之后，那么我们如果能够将ai或者深度学习应用到建筑设计的施工图识别中，那么会是一个什么样的什么样的产品呢？
我们公司的话是目前Alpha Draw筑绘通这个产品，就是我们现在页面上展示的这幅图，然后这幅图的右边然后是我们ai识别系统，然后对这幅图中所有的设计元素进行的识别的结果。
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我们可以通过几个具体的例子来看一下，目前的ai识别系统能够达到的效果。
这幅图是在建筑专业住宅平面图中的一个小的截图，然后图中展示的是厨房还有卫生间空间，然后我们的ai识别系统可以将厨房中的像冰箱、洗菜盆、然后还有炉灶能够识别到。
此外的话像卫生间内的这里的淋浴器。还有马桶、洗手盆也都是可以识别到的。
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第二个例子是建筑专业的总平面图，所谓的总平面图就是将一个小区中所有的内容表达了一个同框之内的一种图纸类型。
因为小区中会有一些地上车位，那么在图面上会会绘制一些车位，然后我们的ai识别系统也是可以将在总平面图中的停车位能够准确的识别。
在从中可以看到这些车位它的排列是比较紧密的，但是我们的AI识别系统目前也是可以非常准确的能够将所有的车位定位到。
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第三个例子是在电气专业中的住宅平面图中构建的识别。
因为刚才我们已经提到了，在不同专业中，他关注的是元素是可能不一样的，比如说。
在电器专业中会关注一些像灯具啊、开关啊、强电箱这些构件，那么在图中的话是我们的AI识别系统，像这里的一个小圆圈、一个是灯，然后这里是一个开关，然后还有这里一个矩形是一个配电箱，也是能够准确的识别到。
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除了在建筑就设计施工图中构建类别的识别之外，我们还有另外一个建筑专业的介绍中提到的，因为建筑专业是为了解决一个问题是空间布局的设计，所以在施工图中空间的识别也是非常重要的。
那么目前我们的ai识别系统，也是可以将像住宅的地上平面图、地库平面图、还有总平面图中空间能够准确的识别，然后这幅图中展示的是在建筑、住宅平面图中的一个识别的结果。
图中不同的色块就代表的是不同的空间，然后可能有一些套内的空间、有一些公共的区域。
那么我们刚才介绍了我们品览数据科技有限公司做的这个筑绘通的ai识图系统，那么如果能够对施工图准确的识别之后，我们可以有哪些下游的一些应用呢？
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因为我们的筑绘通是已经将ai出图能够实现了，目前一个比较大的应用就是基于对建筑方案图的识图，然后做的其他机电专业的出图，然后在这张图中展示的是通过ai算法然后能够实现的暖通、采暖平面图的。自动输出。
在这幅图中，这些绿颜色的就是我们的ai算法能够自动铺设的地暖盘管，它的铺设比人工铺设要更加准确，而且能够达到了节省时间、提高出图的效率。
除了我们刚才提到了ai出图之外，像ai识图之后的一些后续的应用其实还是有很多的。
想试用筑绘通，可进入品览官网点击试用。
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