【发明公布】门窗检测方法及其模型训练的方法、装置_广东三维家信息科技有限公司_202010100580.7 

申请/专利权人:广东三维家信息科技有限公司

申请日:2020-02-18

发明/设计人:林上钧;杨嘉华;张宏龙;邱冰娜

公开(公告)日:2020-11-24

代理机构:北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)

公开(公告)号:CN111985518A

代理人:董艳芳

主分类号:G06K9/62(20060101)

地址:510000 广东省广州市天河区天河软件园软件路15号(孵化二期F栋)9楼902室(仅限办公用途)

分类号:G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);G06N3/00(20060101);G06N3/04(20060101)

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2020.11.24#公开

摘要:本发明提供了一种门窗检测方法及其模型训练的方法、装置,涉及图像处理技术领域,该模型训练方法包括:基于预设的门窗训练集中的二维平面户型图,确定门窗样本图像;对门窗样本图像进行特征提取,将提取的门窗特征结果输入至初始神经网络模型中进行训练;当初始神经网络模型的训练结果满足预设的期望阈值时,得到用于门窗检测的模型。通过获取待检测的二维平面户型图输入至预先完成训练的门窗检测模型中,输出门窗检测结果。该方案在门窗检测的过程中,检测结果包含门窗位置以及门窗类型可通过多维度的门窗检测,可进一步提升户型图中门窗的速度和准确度,缓解了家装设计过程中在门窗识别时会占用较多设计时间的问题。

主权项:1.一种用于门窗检测的模型训练方法,其特征在于,所述方法包括:基于预设的门窗训练集中的二维平面户型图,确定门窗样本图像;对所述门窗样本图像进行特征提取,将提取的门窗特征结果输入至初始神经网络模型中进行训练;当所述初始神经网络模型的训练结果满足预设的期望阈值时,得到用于门窗检测的模型。

全文数据:

权利要求:

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