基于图片的户型自动构造方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于图片的户型自动构造方法、装置和计算机设备，包括：利用语义分割模型对户型图片进行户型元素分类；利用关键点检测模型提取户型元素分类结果中的候选关键点，并对候选关键点筛选后，基于确定的关键点对墙体进行打断并聚类，以构造墙体元素；依据户型元素分类结果进行图像连通域检测，以构造门元素、窗元素、柱元素，并将这三种元素与墙体元素进行关联；结合关联结果对构建的墙体元素、门元素、窗元素以及柱元素进行修正，以得到构造的户型图。该方法可以提升户型自动构造的准确性和效率。准确性和效率。准确性和效率。

【技术实现步骤摘要】
基于图片的户型自动构造方法、装置和计算机设备


[0001]本专利技术属于户型设计领域，具体涉及一种基于图片的户型自动构造方法、装置和计算机设备。

技术介绍

[0002]家装设计是一项耗时又耗力的工作，一个完整的设计方案通常要话费设计师大量的时间去进行设计和修改。随着计算机技术的不断进步，智能设计工具也在不断革新和优化，帮助设计师提升设计效率。
[0003]常见的智能设计能力包括给定一套户型和一些家具，通过算法自动实现家具的合理摆放，又比如给定一套户型，通过算法智能地识别户型结构从而实现水电点位的自动布局。然而不论是家装的智能摆放还是水电点位的自动布局都离不开基础的户型元素描述，用户首先需要在设计工具能够直接操作可视化的户型方案(2d或者3d场景)才能进行后续的设计环节，这一切都离不开户型元素的提取和构造。
[0004]传统的户型构造通常是通过大量的人力基于给定的户型图，采用临摹的方式在设计工具中一笔一划地还原图纸中所描述的户型信息。此外，基于行业规范，户型图通常在结构上具有一定的相似性，比如建筑墙体厚度通常在120mm或者240本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图片的户型自动构造方法，其特征在于，包括以下步骤：利用语义分割模型对户型图片进行户型元素分类；利用关键点检测模型提取户型元素分类结果中的候选关键点，并对候选关键点筛选后，基于确定的关键点对墙体进行打断并聚类，以构造墙体元素；依据户型元素分类结果进行图像连通域检测，以构造门元素、窗元素、柱元素，并将这三种元素与墙体元素进行关联；结合关联结果对构建的墙体元素、门元素、窗元素以及柱元素进行修正，以得到构造的户型图。2.根据权利要求1所述的基于图片的户型自动构造方法，其特征在于，户型元素分类之前，对户型图片进行归一化操作，包括对户型图片重置图片尺寸、根据标准值和方差对户型图片进行像素标准化；归一化操作后的户型图片输入至语义分割模型进行户型元素分类。候选关键点提取之前，对户型元素分类结果进行二值化和归一化操作，其中，归一化操作包括对户型元素分类结果重置图片尺寸、根据标准值和方差对户型元素分类结果进行像素标准化；归一化操作后的户型元素分类结果输入至关键点检测模型进行候选关键点提取。3.根据权利要求1所述的基于图片的户型自动构造方法，其特征在于，所述语义分割分模型基于PSPNet模型并经参数优化构建；所述关键点检测模型基于CenterNet模型并经参数优化构建。4.根据权利要求1所述的基于图片的户型自动构造方法，其特征在于，依据设定阈值对候选关键点进行筛选以确定关键点，基于关键点对户型元素分类结果中的墙体标记进行打断后，对属于同一堵墙体的像素进行聚类，并计算每个聚类簇的起始像素、终止像素以及像素区域的厚度，以构造墙体元素。5.根据权利要求1所述的基于图片的户型自动构造方法，其特征在于，在构造墙体元素之后，提取户型元素分类结果中的承重墙区域，判断墙体元素与承重墙区域的重合面积，将大于设定第一重合面积阈值的墙体元素作为承重墙元素。6.根据权利要求1所述的基于图片的户型自动构造方法，其特征在于，所述依据户型元素分类结果进行图像连通域检测，包括：依据户型元素分类结果，将相同像素值的相邻像素聚类成一个像素连通区域，并将像素区域进行图像膨胀，依据设置阈值对图像膨胀结果进行筛选，将筛选得到的像素连通区域并结合对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆明明，于川汇，杜明，
申请(专利权)人：杭州群核信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：