[发明专利]一种动静分离格局房屋的确定方法和装置在审

专利信息
申请号: 201910313852.9 申请日: 2019-04-18
公开(公告)号: CN110111426A 公开(公告)日: 2019-08-09
发明(设计)人: 杜兴;尚尔昕;杨力;郝梦圆;苏冲;白杰 申请(专利权)人: 贝壳技术有限公司
主分类号: G06T19/00 分类号: G06T19/00;G06K9/62;G06Q30/02;G06Q30/06;G06Q50/16
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 王庆龙;苗晓静
地址: 300457 天津市滨海新区经济技术开发*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 预设 房屋 户型 神经网络 方法和装置 陈设物品 功能属性 获取目标 三维模型 神经网络输出 图像识别算法 动静分区 输出结果 图像输入 位置数据 显示方式 预设规则 获知 个性化 图像 学习
【权利要求书】:

1.一种动静分离格局房屋的确定方法,其特征在于,包括:

获取目标户型对应的三维模型,在所述三维模型中获取所述目标户型内各房屋所对应的图像,所述图像中包括陈设物品;

将所述图像输入至第一预设神经网络,根据所述第一预设神经网络输出的陈设物品的种类,确定所述房屋对应的功能属性;其中,所述第一预设神经网络是根据多个带有陈设物品标签的样本图像进行训练获得的;

若根据各房屋对应的功能属性,以及各房屋的位置数据,判断获知满足预设规则,则确定所述目标户型为动静分离格局,并根据预设的显示方式进行房屋显示;

其中,所述预设规则为根据各房屋的位置数据,确定出各房屋所包括的区域范围;若具有归属于动区的功能属性的各房屋所对应的区域范围彼此连通,且具有归属于静区的功能属性的各房屋所对应的区域范围彼此连通,则确定所述目标户型为动静分离格局。

2.根据权利要求1所述的动静分离格局房屋的确定方法,其特征在于,若所述目标户型为多层户型,则所述预设规则还包括:

对于每一层,均满足具有归属于动区的功能属性的各房屋所对应的区域范围彼此连通,且具有归属于静区的功能属性的各房屋所对应的区域范围彼此连通,则确定所述目标户型为动静分离格局;或

对于每一层,该层中所有的房屋均具有相同的功能属性,则确定所述目标户型为动静分离格局。

3.根据权利要求1或2所述的动静分离格局房屋的确定方法,其特征在于,所述功能属性包括但不限于:书房、卧室、多功能间、客厅、餐厅、卫生间和厨房;

其中,书房和卧室对应的功能属性归属于静区,客厅、餐厅、卫生间、多功能间和厨房对应的功能属性归属于动区。

4.根据权利要求1所述的动静分离格局房屋的确定方法,其特征在于,所述根据预设的显示方式进行房屋显示,包括:

以第一颜色高亮显示所述动区的区域范围,以第二颜色高亮显示所述静区的区域范围;和/或

在所述动区内增加显示动区字样,并在所述静区内增加显示静区字样。

5.根据权利要求1所述的动静分离格局房屋的确定方法,其特征在于,所述方法还包括训练所述第一预设神经网络的步骤,包括:

获取多个样本图像,所述各样本图像均具有陈设物品标签,用以表示房屋内设置有对应的陈设物品;

对于任意一个所述样本图像,将所述样本图像输入至所述第一预设神经网络,输出所述样本图像对应的预测概率;

根据预设损失函数和所述样本图像对应的预测概率计算损失值;

若所述损失值小于预设阈值,则所述第一预设神经网络训练完成。

6.一种动静分离格局房屋的确定装置,其特征在于,包括:

第一处理模块,用于获取目标户型对应的三维模型,在所述三维模型中获取所述目标户型内各房屋所对应的图像,所述图像中包括陈设物品;

第二处理模块,用于将所述图像输入至第一预设神经网络,根据所述第一预设神经网络输出的陈设物品的种类,确定所述房屋对应的功能属性;其中,所述第一预设神经网络是根据多个带有陈设物品标签的样本图像进行训练获得的;

第三处理模块,用于若根据各房屋对应的功能属性,以及各房屋的位置数据,判断获知满足预设规则,则确定所述目标户型为动静分离格局,并根据预设的显示方式进行房屋显示;

其中,所述预设规则为根据各房屋的位置数据,确定出各房屋所包括的区域范围;若具有归属于动区的功能属性的各房屋所对应的区域范围彼此连通,且具有归属于静区的功能属性的各房屋所对应的区域范围彼此连通,则确定所述目标户型为动静分离格局。

7.根据权利要求6所述的动静分离格局房屋的确定装置,其特征在于,若所述目标户型为多层户型,则所述预设规则包括:

对于每一层,均满足具有归属于动区的功能属性的各房屋所对应的区域范围彼此连通,且具有归属于静区的功能属性的各房屋所对应的区域范围彼此连通,则确定所述目标户型为动静分离格局;或

对于每一层,该层中所有的房屋均具有相同的功能属性,则确定所述目标户型为动静分离格局。

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