一种自动识别光栅化户型平面图的方法技术

本发明专利技术公开了一种自动识别光栅化户型平面图的方法，包括以下步骤：步骤1、采用角点预测模型从光栅化户型平面图预测起始角点即为起始识别图；步骤2、以光栅化户型平面图以及起始角点作为输入，预测得到多个新角点及其关联的墙信息和房间语义信息、角点之间墙类型；步骤3、基于各个角点、角点之间墙类型，采用线搜索方法判断角点之间是否存在墙，若存在墙则将墙添加至起始识别图；步骤4、重复步骤2、3，直至步骤2中不再出现新角点，得到最终识别图以及角点关联的房间语义信息；步骤5、基于最终识别图和角点关联的房间的语义信息，通过遍历图的最小环操作得到所有的最小环即为所有的房间。本发明专利技术减少繁琐的人工设计，智能化程度高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及户型图智能识别方法领域，具体是一种自动识别光栅化户型平面图的方法。

技术介绍

1、户型平面图通常被光栅化为图像表示，但在此过程中会丢弃几何结构和语义信息，这限制了对户型平面数据的进一步分析和修改。户型平面图识别的目标是从光栅化的户型平面图中识别语义并重构结构。识别光栅化的户型平面图为矢量形式，这在建筑设计、场景建模、虚拟现实和机器人导航等领域具有重要意义。

2、深度学习是让计算机实现自我学习和改善的能力。深度神经网络是深度学习的基础，深层神经使得网络具有更强的表征能力，更强的学习能力。现实世界积累了大量高质量的光栅化户型平面图，一种直接的想法是从现有的光栅化户型平面图及其矢量格式的标注信息中学习户型平面图的自动识别，基于深度神经网络的方法可以学习并进行户型平面图的自动识别。

3、户型平面图可以用图的结构进行表示，其中图的顶点表示户型平面图中的角点，图的墙表示户型平面图中的墙段。与顶点相关的房间的语义信息作为相应顶点的属性。户型平面图可以表示成连通的图结构。这样光栅化户型平面图的识别问题可以转化为图结构的生成问题。图的遍本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种自动识别光栅化户型平面图的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种自动识别光栅化户型平面图的方法，其特征在于，深度神经网络的角点预测模型为训练好的Deformable DETR模型。

3.根据权利要求1所述的一种自动识别光栅化户型平面图的方法，其特征在于，步骤3中，线搜索过程为对于每个新角点，基于角点预测模型给出的其与当前识别图角点之间以及其他新角点之间的墙的类型，分别在上、下、左、右方向中存在墙的方向上，寻找距离新角点最近的角点，并将此角点作为墙的另一个端点。

4.根据权利要求1所述的一种自动识别光栅化户型平面图的方法，...

【技术特征摘要】

1.一种自动识别光栅化户型平面图的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种自动识别光栅化户型平面图的方法，其特征在于，深度神经网络的角点预测模型为训练好的deformable detr模型。

3.根据权利要求1所述的一种自动识别光栅化户型平面图的方法，其特征在于，步骤3中，线搜索过程为对于每个新角点，基于角点预测模型给出的其与当前识别图角点之间以及其他新角点之间的墙的类型，分别在上、下、左、右方向中存在墙的方向上，寻找距离新角点最近的角点，并将此角点作为墙的另一个端点。

4.根据权利要求1所述的一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴文明，郑利平，徐本柱，胡斯哲，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：