申请/专利权人：深圳须弥云图空间科技有限公司

申请日：2021-09-23

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN113808192B

主分类号：G06T7/62

分类号：G06T7/62;G06T7/13;G06V30/422;G06N3/047;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/092

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2022.01.04#实质审查的生效;2021.12.17#公开

摘要：本发明公开了一种户型图生成方法、装置、设备及存储介质，包括：获取初始户型图像；对初始户型图像进行元素识别，获得户型界面可视图，户型界面可视图中包括初始户型图像中不同类别的建筑元素；基于户型界面可视化图对应的建筑元素的类别和位置，确定面积调整模型，面积调整模型包括建筑元素调整模型、比例调整模型或元素参数调整模型中的至少一项；基于面积调整模型对户型界面可视图进行面积识别，获得建筑面积；基于初始户型图和建筑面积，生成目标户型图，目标户型图包括目标户型图和建筑面积。本发明能够准确识别户型图和建筑面积，提升了户型图应用的精准性。

主权项：1.一种户型图生成方法，其特征在于，包括：获取初始户型图像；对所述初始户型图像进行元素识别，获得户型界面可视图，所述户型界面可视图中包括所述初始户型图像中不同类别的建筑元素；基于所述户型界面可视图对应的建筑元素的类别和位置，确定面积调整模型，所述面积调整模型包括建筑元素调整模型、比例调整模型或元素参数调整模型中的至少一项；基于所述面积调整模型对所述户型界面可视图进行面积识别，获得建筑面积；基于所述初始户型图和所述建筑面积，生成目标户型图，所述目标户型图包括所述建筑面积；所述面积调整模型，包括：建筑元素调整模型，所述建筑元素调整模型为基于包括各个建筑元素的训练样本训练得到的，能够输出各建筑元素删减和或保持不变的概率的模型；或，比例调整模型，所述比例调整模型为基于包括各个建筑元素的训练样本训练得到的，能够输出户型图比例缩放概率的模型；或，元素参数调整模型，所述元素参数调整模型为基于包括各个建筑元素种类和数量的训练样本训练得到，输出墙体厚度变化参数概率的模型；所述方法还包括：将所述户型界面可视图，输入至选择模型中，获得每一面积调整模型的概率值；基于所述每一面积调整模型的概率值，确定目标面积调整模型，所述选择模型为基于户型界面可视图的训练样本以及各个面积调整模型训练得到的，用于输入各个面积调整模型选择概率的神经网络模型；基于所述面积调整模型对所述户型界面可视图进行面积识别，获得建筑面积，包括：将所述户型界面可视图输入至所述目标面积调整模型，获得第二向量；基于所述第二向量，确定建筑元素的位置和尺寸信息；根据所述建筑元素的位置和尺寸信息，计算得到建筑面积。

全文数据：

权利要求：

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