【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及神经科学和建筑设计，尤其是涉及一种建筑外观视觉特征与情绪调节的eeg反馈优化方法和系统。
技术介绍
1、随着城市化步伐的迅猛推进，高楼林立间，城市居民在享受现代生活便利的同时，也面临着前所未有的情绪压力，城市环境，尤其是建筑的外观形态，作为城市天际线下不可或缺的视觉语言，其设计不再仅仅局限于功能性与美学的考量，更需融入对居民心理健康的关怀，精心设计的建筑外观，能够以其独特的色彩搭配、形态构成及光影效果，营造出温馨、宁静或激励人心的氛围，潜移默化地调节着居民的情绪状态，成为缓解都市生活压力、促进心理健康的积极因素。
2、当前，探究建筑外观视觉特征与居民情绪变化之间的关联，主要依赖于主观问卷调查与面部表情分析等方法，这些方法虽在一定程度上揭示了两者间的潜在联系，但其局限性亦不容忽视，主观问卷调查易受受访者个人偏见、记忆偏差及即时情绪状态影响，导致结果的主观性较强，难以形成普遍适用的结论，而面部表情分析虽能捕捉即时的情绪反应，却难以穿透表面，深入探究情绪背后的复杂心理机制及大脑生理状态的变化。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种建筑外观视觉特征与情绪调节的eeg反馈优化方法和系统，基于eeg信号评估建筑外观对情绪状态的影响，反馈进行建筑外观的视觉特征优化。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
3、本专利技术的一个方面，提供了一种建筑外观视觉特征与情绪调节的eeg反馈优化方法，包括如
4、步骤s1，构建与目标地区建筑特点相匹配的建筑外观3d模型并进行精细化处理，得到多种视觉刺激源的3d模型库；
5、步骤s2，构建包括建筑外观3d模型以及至少一个用户的虚拟场景，根据真实环境下参与人员的动作、实现和行为模式对虚拟场景中对应用户的视角和布局进行配置；
6、步骤s3，获取参与人员的eeg信号并提取情绪特征指标；
7、步骤s4，基于当前建筑外观下预测的参与人员的情绪状态，针对建筑外观对情绪压力以及积极情绪的影响进行分析；
8、步骤s5，基于当前建筑外观3d模型参数，预测参数对应的情绪调节效果，以最小化预测的情绪调节效果与预设目标间的差异，对建筑外观3d模型的参数进行迭代。
9、作为优选的技术方案，所述的步骤s1包括：
10、步骤s101，获取地方文献、历史记录、居民访谈资料中的一种或多种，并进行数据清洗、去重和分类处理，提取建筑外观的文化、色彩和风格信息；
11、步骤s102，分析不同气候因素和地形因素对建筑外观的影响，得到建筑所在地的气候和地形信息，与所述建筑外观的文化、色彩和风格信息融合，得到建初步设计的建筑外观3d模型；
12、步骤s103，基于初步设计的建筑外观3d模型，考虑整体色调的和谐统一及色彩在不同材质、光照条件下的变化效果，对模型的色彩进行精细化处理，通过3d迭代渲染，对模型的材质进行精细化处理；
13、步骤s104，将精细化处理后的建筑外观3d模型分类存储在3d模型库中。
14、作为优选的技术方案，所述的步骤s2包括：
15、步骤s201，获取gis数据和真实世界照片，构建包括建筑外观3d模型以及至少一个用户的虚拟场景，根据真实环境下参与人员的动作、视线和行为模式，调节虚拟场景中对应用户的视角，根据真实环境下参与人员的行为模式，动态调整场景布局，预测并模拟虚拟场景内的天气状况和光照变化；
16、步骤s202，实时获取每个参与人员的操作数据，并更新用户的行为模式以及用户间的交互意图，检测并解决用户间出现的行为冲突。
17、作为优选的技术方案，所述的步骤s3包括：
18、步骤s301，获取eeg传感器的电信号，经过模数转换和基于自动增益控制的信号增强后，通过噪声抑制和伪迹去除后得到参与人员的egg信号；
19、步骤s302，针对所述egg信号进行多尺度分解，得到多频段特征波形，通过特征筛选保留与情绪状态相关的特征子集，作为情绪特征指标。
20、作为优选的技术方案，所述的步骤s4包括：
21、步骤s401，将所述情绪特征指标映射至预先构建的情绪得分量化体系，得到反映参与人员情绪状态的得分；
22、步骤s402，构建得分数据库，存储不同建筑外观3d模型参数对应的情绪得分，通过统计学方法评估建筑外观对情绪压力的缓解效果；
23、步骤s403，基于所述得分数据库内的情绪得分，识别引发积极情绪的建筑特征。
24、作为优选的技术方案，所述的引发积极情绪的建筑特征包括色彩搭配、空间布局、光影效果中的至少一个。
25、作为优选的技术方案，所述的情绪特征指标包括频域特征、时域特征、熵值和复杂度。
26、作为优选的技术方案，所述的步骤s5包括：
27、步骤s501，构建输入为当前建筑外观3d模型的参数，输出为参数对情绪调节效果的影响的神经网络模型；
28、步骤s502，以最小化神经网络模型预测的情绪调节效果与预设目标间的差异，针对建筑外观3d模型的参数进行参数调整；
29、步骤s503，重复执行步骤s502，直至满足预设的终止条件。
30、作为优选的技术方案，所述的终止条件为：
31、在连续多次迭代后情绪调节效果提升幅度小于预设阈值。
32、本专利技术的另一个方面，提供了一种建筑外观视觉特征与情绪调节的eeg反馈优化系统，包括：
33、建筑外观模型构建模块，用于构建与目标地区建筑特点相匹配的建筑外观3d模型并进行精细化处理，得到多种视觉刺激源的3d模型库；
34、ai模拟环境模块，用于构建包括建筑外观3d模型以及至少一个用户的虚拟场景，根据真实环境下参与人员的动作、实现和行为模式对虚拟场景中对应用户的视角和布局进行配置；
35、eeg数据采集与分析模块，用于获取参与人员的eeg信号并提取情绪特征指标；
36、情绪影响评估模块，用于基于当前建筑外观下预测的参与人员的情绪状态，针对建筑外观对情绪压力以及积极情绪的影响进行分析；
37、反馈优化机制模块，用于基于当前建筑外观3d模型参数，预测参数对应的情绪调节效果，以最小化预测的情绪调节效果与预设目标间的差异，对建筑外观3d模型的参数进行迭代。
38、与现有技术相比，本专利技术至少具有以下有益效果之一：
39、(1)提升评估的客观性与精准性：本专利技术利用信号处理算法和机器学习，直接分析大脑皮层在接收不同建筑外观视觉刺激时的电信号变化，实现了对建筑外观影响情绪状态的客观、精准评估，减少了主观偏见和记忆偏差的影响，深入到了情绪产生的生理层面，显著提高了评估的科学性和可靠性。
40、(2)增强实验的实时性与互动性：通过ai模拟环境模块创建高度沉浸式的城市环境，支持实时调整本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种建筑外观视觉特征与情绪调节的EEG反馈优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种建筑外观视觉特征与情绪调节的EEG反馈优化方法，其特征在于，所述的步骤S1包括：
3.根据权利要求1所述的一种建筑外观视觉特征与情绪调节的EEG反馈优化方法，其特征在于，所述的步骤S2包括：
4.根据权利要求1所述的一种建筑外观视觉特征与情绪调节的EEG反馈优化方法，其特征在于，所述的步骤S3包括：
5.根据权利要求1所述的一种建筑外观视觉特征与情绪调节的EEG反馈优化方法，其特征在于，所述的步骤S4包括：
6.根据权利要求5所述的一种建筑外观视觉特征与情绪调节的EEG反馈优化方法，其特征在于，所述的引发积极情绪的建筑特征包括色彩搭配、空间布局、光影效果中的至少一个。
7.根据权利要求1所述的一种建筑外观视觉特征与情绪调节的EEG反馈优化方法，其特征在于，所述的情绪特征指标包括频域特征、时域特征、熵值和复杂度。
8.根据权利要求1所述的一种建筑外观视觉特征与情绪调节的EEG反馈优化方法，
9.根据权利要求8所述的一种建筑外观视觉特征与情绪调节的EEG反馈优化方法，其特征在于，所述的终止条件为：
10.一种建筑外观视觉特征与情绪调节的EEG反馈优化系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种建筑外观视觉特征与情绪调节的eeg反馈优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种建筑外观视觉特征与情绪调节的eeg反馈优化方法，其特征在于，所述的步骤s1包括：
3.根据权利要求1所述的一种建筑外观视觉特征与情绪调节的eeg反馈优化方法，其特征在于，所述的步骤s2包括：
4.根据权利要求1所述的一种建筑外观视觉特征与情绪调节的eeg反馈优化方法，其特征在于，所述的步骤s3包括：
5.根据权利要求1所述的一种建筑外观视觉特征与情绪调节的eeg反馈优化方法，其特征在于，所述的步骤s4包括：
6.根据权利要求5所述的一种建筑外...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。