【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及室内装修数据处理，特别涉及一种室内设计用室内信息采集方法及装置。
技术介绍
1、随着科技的不断进步，室内设计行业也在逐步向数字化、智能化方向发展。传统的室内设计方法主要依赖设计师的经验和手绘技能，但这种方式已经无法满足现代设计的需求。近年来，随着深度学习、计算机视觉等技术的发展，基于ai的室内设计方法受到了广泛的关注。目前，已知的室内设计方法中，有些方法使用了传感器数据来监测室内环境，但这些数据通常只是用于环境控制，并未被充分用于设计过程。同时，有些方法也尝试使用3d建模技术来创建室内空间模型，但这些方法大多需要手动建模，效率低下。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的为提供一种基于ai的室内设计用室内信息采集方法，能够自动获取并处理传感器数据和用户提供的尺寸数据，生成室内建模3d图，并通过生成对抗模型进行识别和优化，提高了设计效率，还使得室内设计更加精细化、智能化。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种室内设计用室内信息采集方法，包括以下步骤：
3、获取室内空间中部署的若干传感器上传的监测数据，以及获取用户上传的室内空间尺寸文件对应数据化后的尺寸数据，其中，所述监测数据包括室内图像；
4、通过预设的ai建模模型处理所述尺寸数据和室内图像，生成室内建模3d图；
5、采用预设的生成对抗模型识别室内建模3d图，得到预设时间序列下的室内信息数据，并监听用户调取所述室内信息数据的对应信号。
6、进一步地，通过预
7、约束导入至所述ai建模模型中的尺寸数据和室内图像对应的格式，其中所述尺寸数据为csv格式，所述室内图像为rgbmp4格式；
8、所述ai建模模型处理所述尺寸数据和室内图像，生成室内建模3d图的过程为：
9、在ai建模模型的子模型中，通过2dcnn模型对尺寸数据进行特征提取，以提取出室内各个第一空间的xyz坐标；
10、在ai建模模型的子模型中，通过3dcnn模型对室内图像进行特征提取，以提取出室内各个第二空间的成像色彩值；
11、将各个所述第一空间和各个第二空间进行匹配关联，并将成像色彩值与xyz坐标通过像素填色进行混合；
12、锁定当前时间戳，并将混合后标注有所述当前时间戳的室内建模3d图进行输出。
13、进一步地，像素填色的步骤，包括：
14、将一个时间戳下的室内图像进行固定；
15、对固定状态下的所述室内图像进行预设分辨率的像素格识别，以识别出各个像素格对应的像素色彩；
16、基于所述预设的分辨率，将各个像素格与对应的第一空间xyz坐标进行分辨率锁定，以标定各个像素格与第一空间的xyz坐标；
17、采用所述像素色彩对标定后的xyz坐标进行对应的上色处理，完成像素填色。
18、进一步地，在ai建模模型的子模型中，通过2dcnn模型对尺寸数据进行特征提取，以提取出室内各个第一空间的xyz坐标的步骤，包括：
19、采用的2dcnn模型包括训练后的cad识图工具，对室内空间中的各个区域按照矩阵格进行拆分提取，以拆分提取出各个所述第一空间，以及第一空间下对应的xyz坐标，其中所述矩阵格为四边垂直矩形。
20、进一步地，在ai建模模型的子模型中，通过3dcnn模型对室内图像进行特征提取，以提取出室内各个第二空间的成像色彩值的步骤，包括：
21、采用的3dcnn模型包括训练后的3dmax视频工具，根据各个第一空间的划分对应提取室内图像的成像色彩值，得到划分后的各个第二空间，以及第二空间下的对应成像色彩值。
22、进一步地，采用预设的生成对抗模型识别室内建模3d图的步骤，包括：
23、将当前时间戳下得到的室内建模3d图作为生成对抗模型的判别器；
24、沿当前时间戳继续实时生成室内建模3d图作为生成对抗模型的生成器；
25、将实时生成的室内建模3d图与真实样本的室内建模3d图进行差异要素识别，得到差异系数；
26、监听所述生成器与判别器的对抗，判断差异系数是否满足预设的差异化阈值；
27、若判断所述差异系数低于差异化阈值，则判定生成器完成与判别器的对抗，完成生成器的训练，以通过所述生成器持续生成覆盖室内建模3d图。
28、进一步地，监听用户调取所述室内信息数据的对应信号的步骤，包括：
29、将若干传感器采集到的监测数据对应的标注于室内建模3d图中，形成携带于室内建模3d图的热敏源，其中，所述监测数据包括温度、光照和湿度；
30、获取用户点击所述室内建模3d图上携带的热敏源，通过所述热敏源对应的调取所述室内信息数据。
31、本专利技术还提出一种室内设计用室内信息采集装置，包括：
32、监测单元，用于获取室内空间中部署的若干传感器上传的监测数据，以及获取用户上传的室内空间尺寸文件对应数据化后的尺寸数据，其中，所述监测数据包括室内图像；
33、建模单元，用于通过预设的ai建模模型处理所述尺寸数据和室内图像，生成室内建模3d图；
34、识别单元，用于采用预设的生成对抗模型识别室内建模3d图，得到预设时间序列下的室内信息数据，并监听用户调取所述室内信息数据的对应信号。
35、本专利技术还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述室内设计用室内信息采集方法的步骤。
36、本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述室内设计用室内信息采集方法的步骤。
37、本专利技术提供的室内设计用室内信息采集方法及装置，具有以下有益效果：
38、提高了设计效率：通过自动获取和处理传感器数据以及用户提供的尺寸数据，生成室内建模3d图，大大减少了设计师手动建模的时间和工作量。
39、提高了设计质量：通过采用预设的ai建模模型处理尺寸数据和室内图像，能够生成更加精细化、准确化的室内建模3d图，从而提高了设计的质量和精细度。
40、实现了智能化设计：通过采用预设的生成对抗模型识别室内建模3d图，并监听用户调取室内信息数据的对应信号，使得室内设计更加智能化，能够根据用户的需求和偏好进行自动优化和调整。
41、增强了用户体验：通过将传感器数据采集到的监测数据标注于室内建模3d图中，并通过热敏源对应的调取室内信息数据，使得用户能够更加直观地了解室内环境的情况，从而增强了用户体验。
42、降低了成本：通过自动化、智能化的室内设计方法，降低了设计师的工作强度和时间成本，同时也降低了材料浪费和成本，为室内设计行业带来了更大的经济效益。
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1.一种室内设计用室内信息采集方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的室内设计用室内信息采集方法，其特征在于，通过预设的AI建模模型处理所述尺寸数据和室内图像，生成室内建模3D图的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的室内设计用室内信息采集方法，其特征在于，像素填色的步骤，包括：
4.根据权利要求2所述的室内设计用室内信息采集方法，其特征在于，在AI建模模型的子模型中，通过2Dcnn模型对尺寸数据进行特征提取，以提取出室内各个第一空间的XYZ坐标的步骤，包括：
5.根据权利要求2所述的室内设计用室内信息采集方法，其特征在于，在AI建模模型的子模型中，通过3Dcnn模型对室内图像进行特征提取，以提取出室内各个第二空间的成像色彩值的步骤，包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的室内设计用室内信息采集方法，其特征在于，采用预设的生成对抗模型识别室内建模3D图的步骤，包括：
7.根据权利要求6所述的室内设计用室内信息采集方法，其特征在于，监听用户调取所述室内信息数据的对应信号的步骤，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种室内设计用室内信息采集方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的室内设计用室内信息采集方法，其特征在于，通过预设的ai建模模型处理所述尺寸数据和室内图像，生成室内建模3d图的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的室内设计用室内信息采集方法，其特征在于，像素填色的步骤，包括：
4.根据权利要求2所述的室内设计用室内信息采集方法，其特征在于，在ai建模模型的子模型中，通过2dcnn模型对尺寸数据进行特征提取，以提取出室内各个第一空间的xyz坐标的步骤，包括：
5.根据权利要求2所述的室内设计用室内信息采集方法，其特征在于，在ai建模模型的子模型中，通过3dcnn模型对室内图像进行特征提取，以提取出室内各个第二空间的成像色彩值的步骤，...
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