申请/专利权人：合肥工业大学

申请日：2023-11-30

公开（公告）日：2024-02-27

公开（公告）号：CN117612198A

主分类号：G06V30/422

分类号：G06V30/422;G06V10/82;G06N3/0499;G06N3/084;G06V10/80

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明公开了一种自动识别光栅化户型平面图的方法，包括以下步骤：步骤1、采用角点预测模型从光栅化户型平面图预测起始角点即为起始识别图；步骤2、以光栅化户型平面图以及起始角点作为输入，预测得到多个新角点及其关联的墙信息和房间语义信息、角点之间墙类型；步骤3、基于各个角点、角点之间墙类型，采用线搜索方法判断角点之间是否存在墙，若存在墙则将墙添加至起始识别图；步骤4、重复步骤2、3，直至步骤2中不再出现新角点，得到最终识别图以及角点关联的房间语义信息；步骤5、基于最终识别图和角点关联的房间的语义信息，通过遍历图的最小环操作得到所有的最小环即为所有的房间。本发明减少繁琐的人工设计，智能化程度高。

主权项：1.一种自动识别光栅化户型平面图的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采用基于深度神经网络的角点预测模型，以光栅化户型平面图作为所述角点预测模型的输入，由所述角点预测模型预测得到光栅化户型平面图的一个角点，以及该角点关联的墙的信息和四周的房间的语义信息，以当前预测得到的角点作为起始角点，所述起始角点即为起始时的当前识别图，其中识别图指的是由角点集合和连接角点之间的墙集合组成的结构；步骤2、以所述光栅化户型平面图以及步骤1得到的当前识别图作为所述角点预测模型的输入，由所述角点预测模型预测得到多个新角点，以及每个新角点关联的墙的信息和四周的房间的语义信息，以及每个新角点与当前识别图之间的墙的类型、新角点之间的墙的类型；将所有新角点添加至当前识别图的旧角点集合中，以对所述当前识别图进行更新；步骤3、基于所述旧角点、各个新角点，以及每个新角点与旧角点之间、新角点之间的墙的类型，采用线搜索方法从所述光栅化户型平面图中搜索判断旧角点和每个新角点之间、新角点之间是否真实存在墙，若存在墙则将墙添加至所述当前识别图的墙集合中，以对所述当前识别图进行更新；步骤4、重复步骤2、3，通过角点预测模型和线搜索的耦合以不断迭代更新当前识别图，直至步骤2中不再预测出现新的角点，由此得到户型平面图的最终识别图，以及最终识别图中各个角点关联的四周房间的语义信息；步骤5、基于步骤4得到的最终识别图和角点关联的房间的语义信息，通过遍历图的最小环操作对所述最终识别图进行遍历，得到所有的最小环即为所有的房间，由此从光栅化户型平面图中识别得到房间。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 一种自动识别光栅化户型平面图的方法

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