(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210976587.4 (22)申请日 2022.08.15 (71)申请人 智云数创 （洛阳） 数字科技有限公司 地址 471000 河南省洛阳市涧西区蓬莱路2 号洛阳国家大学科技园A区3-2幢208 室 (72)发明人 沈忱　李龙　 (74)专利代理 机构 洛阳九创知识产权代理事务 所(普通合伙) 41156 专利代理师 闫宗莉 (51)Int.Cl. G06V 30/422(2022.01) G06V 30/414(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06F 30/13(2020.01) G06F 30/20(2020.01) (54)发明名称 一种基于人工智能图像识别的户型图识别 与建模方法 (57)摘要 一种基于人工智能图像识别的户型图识别 与建模方法， 方法包括如下步骤： S1、 采集多个户 型图样本图像， 并且根据户型图样 本图像生成训 练集； S2、 初始化识别算法， 并且利用训练集对识 别算法进行训练得到识别模型； S3、 将待识别的 原始户型图输入到识别模型中， 并且利用识别模 型从原始户型图中提取出墙体单元和构件单元； S4、 基于墙体单元和构 件单元在原始户型图中的 位置数据以及原始户型图的比例尺计算墙体单 元和构件单元的尺寸数据； S5、 根据墙体单元和 构件单元的位置数据和尺寸数据生成模型基础 文件； S6、 基于模型基础文件生成户型模型。 本发 明能够自动对户型图进行识别并且自动进行户 型建模， 效率大幅提升， 节省了大量的时间。 权利要求书1页 说明书5页 附图6页 CN 115410218 A 2022.11.29 CN 115410218 A 1.一种基于人工智能图像识别的户型图识别与建模方法， 其特征在于， 所述方法包括 如下步骤： S1、 采集多个户型图样本图像， 并且根据户型图样本图像生成训练集； S2、 初始化识别算法， 并且利用训练集对识别算法进行训练得到识别模型； S3、 将待识别的原始户型图输入到识别模型中， 并且利用识别模型从原始户型图中提 取出墙体单元和构件单 元； S4、 基于墙体单元和构件单元在原始户型图中的位置数据以及原始户型图的比例尺计 算墙体单元和构件单 元的尺寸数据； S5、 根据墙 体单元和构件单 元的位置数据和尺寸数据生成模型基础文件； S6、 基于模型基础文件生成户型模型。 2.如权利要求1所述的一种基于人工智能图像识别的户型图识别与建模方法， 其特征 在于， S1的具体方法包括： S11、 从户型样本图像中提取 出墙体部分生成墙 体样本图像； S12、 将墙体样本图像从户型样本图像 中剔除， 将户型样本图像的剩余部分存储为构件 样本图像； S13、 将墙 体样本图像和构件样本图像整合 为训练集。 3.如权利要求2所述的一种基于人工智能图像识别的户型图识别与建模方法， 其特征 在于， S11的具体方法包括： S111、 遍历户型图样本图像中的所有像素， 并且提取其中像素值在预设范围内的所有 像素； S112、 将提取出的所有像素的像素值设置为第一预设标准值， 将其余所有像素的像素 值设置为第二预设标准 值； S113、 将处理后的户型图样本图像存 储为墙体样本图像。 4.如权利要求1所述的一种基于人工智能图像识别的户型图识别与建模方法， 其特征 在于， S3中， 墙 体单元和构件单 元均对应有识别准确度。 5.如权利要求4所述的一种基于人工智能图像识别的户型图识别与建模方法， 其特征 在于， S3中， 提取出墙体单元和构件 单元后， 基于识别准确度对墙体单元和构件 单元进行数 据过滤， 并且根据数据过 滤结果对识别模型进行优化。 6.如权利要求5所述的一种基于人工智能图像识别的户型图识别与建模方法， 其特征 在于， S3中， 数据过 滤的具体方法为： 当识别准确度位于预设的第一过 滤区间时， 保留提取 出的墙体单元和构件单 元； 当识别准确度位于预设的第二过滤区间时， 对提取出的墙体单元和构件单元进行校 准； 当识别准确度位于预设的第三过 滤区间时， 将提取 出的墙体单元和构件单 元删除。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115410218 A 2一种基于人工智能图像识别的户型图识别与建模方 法 技术领域 [0001]本发明涉及建筑设计技术领域， 具体的说是一种基于人工智能图像识别的户型图 识别与建模方法。 背景技术 [0002]户型图就是住房的平面 空间布局图， 即对各个独立空间的使用功能、 相应位置、 大 小进行描述的图型， 户型图可以直观的看清房屋的走向布局。 在建筑设计过程中， 可拆除的 腔体位置、 水电管线的位置以及各建筑构件的位置都需要清楚掌握， 因此对户型进行建模 非常重要， 而户型图就是户型建模的重要基础。 [0003]现有技术中， 根据户型 图进行户型建模只能是设计人员通过手动翻模进行。 首先 设计人员需将户型图作为底图放入到CAD或者 Revit等建模软件中， 然后根据图像的轮廓进 行描边绘制， 从而从户型图中提取出墙体和构件， 然后再开始建模。 这种手动翻模的方式存 在很多不足， 主 要表现在以下两个方面： [0004]1、 需要根据户型 图像的形状、 位置和尺寸等等信息进行综合参考后再进行建模， 这样就会浪费大量的时间， 效率非常低下； [0005]2、 设计人员需要非常仔细地对精准轮廓外观需要进行尺寸测量， 再根据测量的值 确定尺寸， 这样对设计人员的要求 非常高， 一旦测量不准确则生成模 型就不准确， 进而导致 模型误差， 影响 之后的设计。 发明内容 [0006]为了解决现有技术中的不足， 本发明提供一种基于人工智能图像识别的户型图识 别与建模方法， 能够自动对户型图进 行识别， 从户型图中识别出墙体和构件， 并且能够根据 识别出的墙 体和构件自动进行户型建模， 效率大幅提升， 节省了大量的时间。 [0007]为了实现上述目的， 本发明采用的具体方案为： 一种基于人工智能图像识别的户 型图识别与建模方法， 所述方法包括如下步骤： S1、 采集多个户型图样本图像， 并且根据户型图样本图像生成训练集； S2、 初始化识别算法， 并且利用训练集对识别算法进行训练得到识别模型； S3、 将待识别的原始户型图输入到识别模型中， 并且利用识别模型从原始户型 图 中提取出墙体单元和构件单 元； S4、 基于墙体单元和构件单元在原始户型图中的位置数据以及原始户型图的比例 尺计算墙 体单元和构件单 元的尺寸数据； S5、 根据墙 体单元和构件单 元的位置数据和尺寸数据生成模型基础文件； S6、 基于模型基础文件生成户型模型。 [0008]作为上述基于人工智能图像识别的户型图识别与建模方法的进一步优化： S1的具 体方法包括： S11、 从户型样本图像中提取 出墙体部分生成墙 体样本图像；说　明　书 1/5 页 3 CN 115410218 A 3