一种基于深度学习的建筑专业卧室空间中家具构件的识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的建筑专业卧室空间中家具构件的识别方法，该方法包括以下步骤：模型训练；模型部署；模型训练具体包括以下步骤：准备好建筑专业图纸，通过CAD服务打印图片；利用传统图像处理技术，获取住宅平面中封闭的空间轮廓；并根据图纸中文本标注，找到平面图中卧室空间的位置；截取卧室图片，并标注其中家具构件的位置；检测模型训练；检测模型部署。本发明专利技术通过使用基于深度学习的目标检测方法来对建筑专业住宅平面图中卧室空间内部家具的识别，能够有效的解决由于构件图层混乱，构件合并逻辑复杂且构件识别准确率有限导致家具构件数量和位置获取不准确的问题；能有效的提高卧室内部家具构件的识别准确率。能有效的提高卧室内部家具构件的识别准确率。能有效的提高卧室内部家具构件的识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的建筑专业卧室空间中家具构件的识别方法


[0001]本专利技术涉及建筑设计专业住宅平面图卧室空间中家具构件的智能识别领域，尤其涉及一种基于深度学习的目标检测技术对卧室空间中的窗、衣柜等构件的识别方法。

技术介绍

[0002]CAD施工图，是表示通过AutoCAD软件将工程项目总体布局，建筑物的外部形状、内部布置、结构构造、内外装修、材料作法以及设备、施工等制作的图样。CAD施工图具有图纸齐全、表达准确、要求具体的特点，是进行工程施工、编制施工图预算和施工组织设计的依据，也是进行技术管理的重要技术文件，在施工之前需要对施工图纸进行仔细的审查才能进入施工阶段，目的是保障施工的顺利进行，并且可以避免因图纸有误对完成施工后的使用阶段产生的影响。
[0003]现有建筑专业住宅平面图纸中卧室空间床、衣柜等家具构件获取的技术中，首先需要将建筑图纸中基础图元(图元指的是组成图形的可见基础元素，所对应的就是绘图界面上看得见的实体。比如直线，圆弧，圆等，这些基础元素组成一个个有实际意义的构件，如门、窗)所在的图层推荐到正确的家具可能出现的构本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的建筑专业卧室空间中家具构件的识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、模型训练；S2、模型部署；所述步骤S1中的模型训练具体包括以下步骤：S11、数据准备：准备好建筑专业图纸，通过CAD服务打印图片；S12、利用传统图像处理技术，获取住宅平面中封闭的空间轮廓；S13、并根据图纸中文本标注，找到平面图中卧室空间的位置；S14、截取卧室图片，并标注其中家具构件的位置；S15、检测模型训练；S16、检测模型部署。2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的建筑专业卧室空间中家具构件的识别方法，其特征在于：所述步骤S11中数据准备具体包括：将大概30张图纸通过CAD解析获取到图纸上所需的图元信息，并通过CAD图纸打印服务生成100张住宅平面图的png图片。3.根据权利要求1所述一种基于深度学习的建筑专业卧室空间中家具构件的识别方法，其特征在于：所述步骤S12中先检查步骤S11中100张住宅平面图，确保卧室空间中的构件图元被正确打印。4.根据权利要求1所述一种基于深度学习的建筑专业...

【专利技术属性】
技术研发人员：马玄，李一帆，彭靖田，
申请(专利权)人：上海品览数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：