基于神经网络模型的窗类对象辅助设计方法、装置、设备制造方法及图纸

本申请提供一种基于神经网络模型的窗类对象辅助设计方法、装置、计算机设备以及存储介质。该方法包括：获取样本户型结构图训练集，对所述训练集中的样本户型结构图以及图中的窗类对象属性进行标注；将标注的所述样本户型结构图输入预设的神经网络模型中训练，得到窗类对象辅助设计模型；获取需要辅助设计的户型结构图并输入所述窗类对象辅助设计模型，得到与所述需要辅助设计的户型结构图像对应的至少一种窗类设计方案信息，以及每个窗类设计方案信息对应的型材信息。案信息对应的型材信息。案信息对应的型材信息。

【技术实现步骤摘要】
基于神经网络模型的窗类对象辅助设计方法、装置、设备


[0001]本申请涉及建筑辅助设计
，特别是涉及一种基于神经网络模型的窗类对象辅助设计方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]门窗是家装设计中的重要环节，由于门窗直接影响着户型的采光以及人员出入，是日常生活中使用率最高的家装部件之一，因此门窗设计是否科学合理直接关系到家装设计的整体效果。
[0003]传统的门、窗、幕玻璃墙等是通过人工进行设计，设计完成之后，通过人工按照多年的行业经验对设计结果进行优化，例如针对设计结果的应用地域适应性的增加或者删除一些地域性的特征，从而使得设计结果和人们的使用需要更加匹配。
[0004]然而传统的设计优化过程中，纯粹依靠人工经验调整的方式，可能存在调整效率低和优化不全面的问题，导致设计的效率不高。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于神经网络模型的窗类对象辅助设计方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种基于神经网络模型的窗类对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络模型的窗类对象辅助设计方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本户型结构图训练集，对所述训练集中的样本户型结构图以及图中的窗类对象属性进行标注；将标注的所述样本户型结构图输入预设的神经网络模型中训练，得到窗类对象辅助设计模型；获取需要辅助设计的户型结构图并输入所述窗类对象辅助设计模型，得到与所述需要辅助设计的户型结构图像对应的至少一种窗类设计方案信息，以及每个窗类设计方案信息对应的型材信息。2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述对所述训练集中的样本户型结构图以及图中的窗类对象属性进行标注，包括：对户型结构图中的墙体、门窗、玻璃幕墙以及比例尺寸进行标注；对所述墙体的类别属性进行标注，对所述门窗的位置属性进行标注，对所述门窗及玻璃幕墙的型材属性进行标注。3.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述获取需要辅助设计的户型结构图并输入所述窗类对象辅助设计模型，得到与所述需要辅助设计的户型结构图像对应的至少一种窗类设计方案信息，包括：对所述需要辅助设计的户型结构图像进行特征提取，得到户型结构特征向量与窗类特征向量；利用所述户型结构特征向量进行聚类分析，得到第一窗类设计方案信息，利用所述窗类特征向量进行聚类分析，得到第二窗类设计方案信息；根据所述第一窗类设计方案新与所述第二窗类设计方案信息确定所述至少一种窗类设计方案信息。4.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，确定每个窗类设计方案信息对应的型材信息，所述确定每个窗类设计方案信息对应的型材信息，包括：根据确定的所述至少一种窗类设计方案，按预设规则匹配每一种窗类设计方案所使用到的型材型号、型材数量、型材厂商、建筑工时以及方案的造价，以形成所述型材信息；将所述型材信息与所述窗类设计方案一同输出并展示。5.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述获取需要辅助设计的户型结构图并输入所述窗类对象辅助设计模型，得到与所述需要辅助设计的户型结构图像对应的至少一种窗类设计方案信息，包括：将需要辅助设计的户型结构图输入所述窗类对象辅助设计模型，定位所述户型结构图中窗类对...

【专利技术属性】
技术研发人员：华荣伟，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：久瓴江苏数字智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：