ディープラーニングによる景観設計と植物選択の分析

Lian Li¹, JiYon Lee²

¹Fine Arts, Sichuan University of Science & Engineering, Zigong, 643002, China.

Scientific reports

|August 23, 2025

まとめ

ディープラーニングは植物の葉の画像認識を自動化することで景観デザインを向上させますこの新しい枠組みは景観要素の分類と植物の選択の精度を向上させ,インテリジェント・デザインを推進します.

科学分野:

コンピュータ科学
人工知能
景観建築

背景:

伝統的な景観設計は手作業の植物選択と識別に依存している.
現在の方法は複雑な視覚データを処理する際に効率と正確性が欠けているのです
デジタル化とインテリジェントシステムは景観設計プロセスを改善する可能性を秘めています

研究の目的:

植物の葉の自動画像認識 (PLIR) のためのディープラーニングの枠組みを開発し,評価する.
植物選択と景観要素の分類の効率と質を向上させる.
景観建築のデジタル化とインテリジェントな進歩に貢献する.

主な方法:

コンヴォルションニューラルネットワーク (CNN) とフルコンヴォルションネットワーク (FCN) を統合した新しい枠組みを提案した.
統合されたマルチスケール機能融合,注意力メカニズム,オブジェクト検出技術.
ドメインに適応した転送学習と,より高い精度と強度のために,地域別で加重された損失関数を使用しています.

主要な成果:

強化されたFCNモデルは,シフトフローデータセットの分類精度を4. 5%向上させた.
細粒度PLIRの精度は,提案された枠組みで4. 8%増加しました.
オブジェクト検出とFCNベースのセグメンテーションを組み合わせて,それぞれ90.4%と88.7%の精度を達成しました.

結論:

ディープラーニングの枠組みは景観要素の分類と植物の葉の認識を大幅に改善します
先進的なDL技術を統合することで,インテリジェント・ランドスケープデザインの強力なソリューションが提供されます.
この研究は生物多様性の保全と持続可能な都市計画に技術的な支援を提供する.

キーワード:

完全にコンボリュアルなニューラルネットワーク植物葉の識別画像認識技術景観デザイン学習の移転

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