【技术实现步骤摘要】
本申请属于房屋智能装修，尤其涉及适老适残家居房屋无障碍改造推荐系统及方法。
技术介绍
1、随着我国社会老龄化进程的不断加速，老年人群体的生活需求日益多样化。同时，残疾人群体难以独立生活或有安全隐患，对居家环境有更高的要求。然而，传统的家居改造方案往往忽略了这些特殊群体的需求，导致很多改造方案并不适合他们的实际需求。
2、康复辅助器具的推广由于专业性、不是普适性的，需要专业的指导，导致辅助器具厂家没有一个好的渠道推广，还有康复医师的技术无法很好的转化，没有好的市场媒介或技术推广手段和产品孵化渠道，针对这个问题，提出一个从不便的老年人和残障人士的居住环境出发，进行定制化服务。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了适老适残家居房屋无障碍改造推荐系统及方法，为了解决这一问题，提出了一种基于人工智能、大数据和无障碍设计理念的家居无障碍改造推荐系统，旨在为老年人和残障人士提供个性化的改造方案和建议。
2、第一方面，本申请提供了一种适老适残家居房屋无障碍改造推荐系统，包括用户需求搜集模块、房屋现状分析模块、无障碍改造分析模块、评估优化模块、康复辅助器具选用模块、用户反馈与持续优化模块以及模型绘制输出模块；所述用户需求搜集模块用于针对特殊人群的语音问答系统，同时接入open ai训练模型api接口，还包括固定的调查问卷，包括采光方向、大小房屋格局和户型，所述房屋现状分析模块包括由3d摄像机录入房屋的全景720°vr图像，以及输出房屋的cad尺寸图，或由提供的装修水电图进行优
3、优选地，所述无障碍改造分析模块利用人工智能和大数据技术生成个性化方案，包括对厨房的设计适配轮椅或浴室配备辅助支撑、地板防滑。
4、优选地，所述用户需求收集模块基于open ai与自然语言处理技术和语音识别输入使得用户实现简易交互，同时填写调查问卷信息，该信息包括日照时长确定房屋朝向以及楼层。
5、优选地，所述房屋现状分析模块通过神经网络，自主学习房屋结构、空间布局硬装与软装，可移动不可移动参数、采用迁移学习技术减少特征工程，通过已有数据集中学习自动提取房屋关键特征，降低特征工程量，再融合多模态数据，减少计算量。
6、优选地，所述无障碍改造方案生成模块与康复辅助器具选用模块交互，康复辅助器具选用模块调用辅助器具设计库的信息参数，由训练强化学习模型，结合获取的信息使用进化算法，计算不同改造方案，得到多个备选方案，通过训练生成器模型的辅助器具设计库，使其生成更符合用户需求的改造方案。
7、优选地，所述模型的辅助器具设计库包括但不限于输入残障情况、日常生活模式、躯体评估数据、轮椅数据、轮椅通行空间改造、适配轮椅的高度设计、配备辅助器具、门口拓宽、卫生间改造、家具购置与布局使得提高房屋的无障碍程度和适老适残性，还包括商城选购功能陈列适合残障人群和老年人的辅助用具。
8、第二方面，本申请提供了一种适老适残家居房屋无障碍改造推荐方法，具体包括如下步骤：
9、步骤一：通过3d环境摄像机采集户型装修的现有材料实时采集生成的720°vr模型；在交互界面,用户语音输入或文字输入的需求列表，生成待改进方案，
10、步骤二：需求列表中的待改进方案在720°ar模型中进行标记，调用已调优后的方案库中的方案对待改善目标进行匹配，
11、步骤三：装修改善方案生成后，用户直观地在vr模型中阅览，生成装修方案或需采购的辅材以及预算规划。
12、第三方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第二方面所述的方法。
13、根据家庭环境：适用于老年人和残障人士的家庭生活场景，帮助他们更好地进行日常生活。
14、康复医疗：在康复医疗环境中使用，提高患者与康复治疗师、医生、护士之间的沟通效率。
15、本申请中的康复辅助器具选用模块为康复辅助的提供了一个媒介，提供了一个交易市场，以及产品孵化的寻求生产定制。
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1.一种适老适残家居房屋无障碍改造推荐系统，其特征是，包括用户需求搜集模块、房屋现状分析模块、无障碍改造分析模块、评估优化模块、康复辅助器具选用模块、用户反馈与持续优化模块以及模型绘制输出模块；所述用户需求搜集模块用于针对特殊人群的语音问答系统，同时接入open AI训练模型api接口，还包括固定的调查问卷，包括采光方向、大小房屋格局和户型，所述房屋现状分析模块包括由3D摄像机录入房屋的全景720°VR图像，以及输出房屋的CAD尺寸图，或由提供的装修水电图进行优化渲染出带有水电管路的全景透视图；所述无障碍改造分析模块用于对用户需求搜集模块输出的结果结合房屋现状分析模块输出的实景图进行分析指出需要调整改造的方案，包括但不限于地面平整、门口拓宽、卫生间改造、家具购置与布局优化、康复辅助器具以及家具大小和高度匹配，所述评估优化模块用于校验用户需求与房屋改造的方案的可行性以及实用性，同时给出多种预算方案；所述用户反馈与持续优化模块通过收集用户的反馈和建议，对系统进行持续调优与自主学习，同时，系统还将定期更新改造案例和最佳实践，更新数据库，所述数据库包括多数房型小区设计图库和辅助器具设计库
2.如权利要求1所述的适老适残家居房屋无障碍改造推荐系统，其特征是，所述无障碍改造分析模块利用人工智能和大数据技术生成个性化方案，包括对厨房的设计适配轮椅或浴室配备辅助支撑、地板防滑。
3.如权利要求1所述的适老适残家居房屋无障碍改造推荐系统，其特征是，所述用户需求收集模块基于open AI与自然语言处理技术和语音识别输入使得用户实现简易交互，同时填写调查问卷信息，该信息包括日照时长确定房屋朝向以及楼层。
4.如权利要求1所述的适老适残家居房屋无障碍改造推荐系统，其特征是，所述房屋现状分析模块通过神经网络，自主学习房屋结构、空间布局硬装与软装，可移动不可移动参数、采用迁移学习技术减少特征工程，通过已有数据集中学习自动提取房屋关键特征，降低特征工程量，再融合多模态数据，减少计算量。
5.如权利要求1所述的适老适残家居房屋无障碍改造推荐系统，其特征是，所述无障碍改造方案生成模块与康复辅助器具选用模块交互，康复辅助器具选用模块调用辅助器具设计库的信息参数，由训练强化学习模型，结合获取的信息使用进化算法，计算不同改造方案，得到多个备选方案，通过训练生成器模型的辅助器具设计库，使其生成更符合用户需求的改造方案。
6.如权利要求5所述的适老适残家居房屋无障碍改造推荐系统，其特征是，所述辅助器具设计库包括但不限于输入残障情况、日常生活模式、躯体评估数据、轮椅数据、轮椅通行空间改造、适配轮椅的高度设计、配备辅助器具、门口拓宽、卫生间改造、家具购置与布局使得提高房屋的无障碍程度和适老适残性，还包括商城选购功能陈列适合残障人群和老年人的辅助用具。
7.一种实现权利要求1-6任一项所述的适老适残家居房屋无障碍改造推荐方法，其特征是，具体包括如下步骤：
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征是，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种适老适残家居房屋无障碍改造推荐系统，其特征是，包括用户需求搜集模块、房屋现状分析模块、无障碍改造分析模块、评估优化模块、康复辅助器具选用模块、用户反馈与持续优化模块以及模型绘制输出模块；所述用户需求搜集模块用于针对特殊人群的语音问答系统，同时接入open ai训练模型api接口，还包括固定的调查问卷，包括采光方向、大小房屋格局和户型，所述房屋现状分析模块包括由3d摄像机录入房屋的全景720°vr图像，以及输出房屋的cad尺寸图，或由提供的装修水电图进行优化渲染出带有水电管路的全景透视图；所述无障碍改造分析模块用于对用户需求搜集模块输出的结果结合房屋现状分析模块输出的实景图进行分析指出需要调整改造的方案，包括但不限于地面平整、门口拓宽、卫生间改造、家具购置与布局优化、康复辅助器具以及家具大小和高度匹配，所述评估优化模块用于校验用户需求与房屋改造的方案的可行性以及实用性，同时给出多种预算方案；所述用户反馈与持续优化模块通过收集用户的反馈和建议，对系统进行持续调优与自主学习，同时，系统还将定期更新改造案例和最佳实践，更新数据库，所述数据库包括多数房型小区设计图库和辅助器具设计库，图库由外部数据导入；所述康复辅助器具选用模块用于增加或减少辅助器具满足在室内现场环境安装的条件，在辅助器具获取市场上存在的收录以及设计者进行添加；所述模型绘制输出模块用于选定后的方案进行渲染和实时输出显示。
2.如权利要求1所述的适老适残家居房屋无障碍改造推荐系统，其特征是，所述无障碍改造分析模块利用人工智能和大数据技术生成个性化方案，包括对厨房的设计适配轮椅或浴室配备辅助支撑、地板防滑。
3.如权利要求1所述的适老适残...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖宇君，杨一航，梁梓研，林佳磊，欧海宁，
申请(专利权)人：广州医科大学附属第五医院广州再生医学与健康广东省实验室附属医院，
类型：发明
国别省市：
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