建筑图纸信息分析数据集ArchitecturalDrawingInformationAnalysis-didemony
数据来源：互联网公开数据
标签：建筑设计, 图纸分析, 图像识别, 建筑信息模型, 结构化数据, 建筑类型, 城市规划, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Arch362 Dataset MidtermII的建筑图纸相关信息，记录了建筑图纸的图像文件及其对应的结构化属性信息。主要特征如下：
时间跨度：数据集中建筑图纸的提交和建成时间信息集中在2015年前后，可以作为特定时期的建筑案例研究。
地理范围：数据涵盖了多个国家和城市，包括巴西的库里蒂巴、捷克共和国的布拉格等，反映了全球范围内的建筑设计多样性。
数据维度：数据集包括图像文件（.png、.jpg等）和结构化数据（CSV格式）。结构化数据包含“file”（图纸文件名）、“drawing type”（图纸类型）、“level”（楼层）、“scale”（比例）、“floor area”（建筑面积）、“NoOfRooms”（房间数量）、“NoOfBathrooms”（卫生间数量）、“NoOfStairs”（楼梯数量）、“city”（城市）、“country”（国家）、“date submitted”（提交日期）、“typology”（建筑类型）、“NameOfArchitect”（建筑师）、“NameOfClient”（客户）、“ProjectName”（项目名称）、“date built”（建成日期）等字段。
数据格式：数据以CSV格式存储结构化信息，图像文件则为PNG、JPG等常见图像格式，便于图像与结构化数据的关联分析。
来源信息：数据集来源于Arch362 Dataset MidtermII，已进行数据整理和结构化处理，方便用户进行分析和应用。
该数据集适合用于建筑设计、城市规划和建筑信息模型（BIM）等领域的研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于建筑设计、图像识别和机器学习交叉领域的学术研究，如建筑图纸的自动分类、结构化信息提取、建筑风格分析等。
行业应用：可以为建筑设计行业提供数据支持，特别是在建筑信息模型（BIM）应用、建筑设计方案评估、城市规划等方面。
决策支持：支持建筑设计和城市规划领域的决策制定，例如基于图纸数据的建筑项目可行性分析、建筑风格趋势分析等。
教育和培训：作为建筑学、城市规划、计算机视觉等相关课程的教学辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解建筑设计和数据分析。
此数据集特别适合用于探索建筑图纸的视觉特征与结构化属性之间的关系，以及不同建筑案例的风格特点和设计趋势，帮助用户实现建筑设计方案的优化、建筑信息模型的构建等目标。
