[发明专利]一种适用于木结构装配式建筑物的视觉化监测方法

权利要求书

1.一种适用于木结构装配式建筑物的视觉化监测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、获取建筑物高度及建筑物的外部环境信息，根据所述建筑物高度和所述外部环境信息得到建筑物外部视觉评价指数；

步骤二、获取建筑物的室内层高、建筑物中能看到室外的窗的面积、建筑物外墙面积及自然采光强度，根据所述室内层高、建筑物中能看到室外的窗的面积、建筑物外墙面积及自然采光强度得到建筑物的内部视觉评价指数；

步骤三、获取建筑物的长度及宽度，根据所述建筑物的长度、宽度、所述建筑物的外部视觉评价指数和所述建筑物的内部视觉评价指数对所述建筑物进行视觉化评价；

所述建筑物的外部环境信息包括：

建筑物与其周围最近的建筑物之间的距离，所述最近的建筑物的高度以及建筑物所在园区的绿化率；

所述建筑物外部视觉评价指数为：

其中，G为建筑物所在园区的绿化率，D为建筑物与其周围最近的建筑物之间的距离，H₀为监测的建筑物的高度，H₁为最近的建筑物的高度，a₁、a₂、a₃为加权系数。

2.根据权利要求1所述的适用于木结构装配式建筑物的视觉化监测方法，其特征在于，所述加权系数满足：a₁+a₂+a₃＝1，并且a₂＞a₁＞a₃＞0。

3.根据权利要求2所述的适用于木结构装配式建筑物的视觉化监测方法，其特征在于，所述建筑物内部视觉评价指数为：

其中，χ为建筑物的自然采光强度，h为建筑物的层高，h₀为设定的建筑物标准层高，S为建筑物中能看到室外的窗的面积，S₀为建筑物的外墙面积。

4.根据权利要求2或3所述的适用于木结构装配式建筑物的视觉化监测方法，其特征在于，在所述步骤三中，通过BP神经网络模型对所述建筑物进行视觉化评价，包括如下步骤：

步骤1、获取建筑物的长度L、宽度B、建筑物的外部视觉评价指数ε和建筑物的内部视觉评价指数κ；

步骤2、依次将获取的参数进行规格化，确定三层BP神经网络的输入层神经元向量x＝{x₁,x₂,x₃,x₄}，其中，x₁为建筑物的长度系数、x₂为建筑物的宽度系数、x₃为建筑物的外部视觉评价指数系数、x₄为建筑物的内部视觉评价指数系数；

步骤3、所述输入层向量映射到隐层，所述隐层向量y＝{y₁,y₂,…,y_m}，m为隐层节点个数；

步骤4、得到输出层神经元向量o＝{o₁,o₂,o₃,o₄}；其中，o₁为设定的第1视觉舒适度等级，o₂为设定的第2视觉舒适度等级，o₃为设定的第3视觉舒适度等级，o₄为设定的第4视觉舒适度等级，所述输出层神经元值为k为输出层神经元序列号，k＝{1,2,3,4}，i为设定的第i个视觉舒适度等级，i＝{1,2,3,4}，当o_k为1时，此时，建筑物处于o_k对应的视觉舒适度等级。

5.根据权利要求4所述的适用于木结构装配式建筑物的视觉化监测方法，其特征在于，在所述步骤3中，所述隐层节点个数m满足：其中，n为输入层节点个数，p为输出层节点个数。