[发明专利]家具布局图纸的生成方法和装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请提供一种家具布局图纸的生成方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取房间的房屋图纸；利用CNN网络读取所述房屋图纸并进行特征提取，获取所述房屋的量化数据；其中所述CNN网络为基于收集的装修图纸训练得到；将所述量化数据输入RNN序列模型进行序列排布，输出家具的排布向量；其中所述RNN序列模型为基于所述装修图纸的家具排列信息训练得到；根据所述排布向量从存储所述装修图纸的家具库中查找所述相应家具的家具信息，并根据所述家具信息生成该房间的家具排布图纸。该方案可以提升生成家具布局图纸的效率，使得家具排布图纸的使用效果更好。

技术领域

本申请涉及家具布局设计技术领域，具体而言，本申请涉及一种家具布局图纸的生成方法和装置，以及一种计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术

家具排布设计作为家具布局设计的第一环，在房地产楼房装修设计、在游戏虚拟现实布景设计上，都是不可或缺的一个环节。

随着互联网的高速发展，市面上出现了家居布局系统和相关解决方案。对于家居布局系统，以酷家乐为例，其通过用户在线绘制户型图的方式，提供多种可自由搭配的家具模型，用户能多角度对家具3D模型的大小与位置进行调整，最后通过三维引擎渲染出图。

上述方案不仅耗时费力，其渲染出的家具排布图，因家具模型进行了不同程度拉伸，往往无法在市面上轻易买到同尺寸的家具；而且相关方法一般需要以人工标注数据生成家具序列数据集，标注工作量大，效率较低，且引入约束参数参与家具尺寸预测，工作繁多且处理过程复杂。

综上所述，现有的家具排布设计方案，存在效率较低、处理过程复杂的缺陷。

发明内容

本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是存在效率较低、处理过程复杂的缺陷，提供一种家具布局图纸的生成方法和装置。

一种家具布局图纸的生成方法，包括如下步骤：

获取房间的房屋图纸；

利用CNN网络读取所述房屋图纸并进行特征提取，获取所述房屋的量化数据；其中所述CNN网络为基于收集的装修图纸训练得到；将所述量化数据输入RNN序列模型进行序列排布，输出家具的排布向量；其中所述RNN序列模型为基于所述装修图纸的家具排列信息训练得到；

根据所述排布向量从存储所述装修图纸的家具库中查找所述相应家具的家具信息，并根据所述家具信息生成该房间的家具排布图纸。

在一个实施例中，所述的家具布局图纸的生成方法，还包括：收集已有房间的包含房屋信息及其对应家具信息的装修图纸；

获取所述装修图纸的地面家具的三维数据及其位置信息；

根据所述三维数据及其位置信息建立所述家具库。

在一个实施例中，所述的家具布局图纸的生成方法还包括：获取所述收集的装修图纸；

删除所述装修图纸中的家具信息，得到包含所述房屋信息的图片格式图纸；

以所述图片格式图纸为输入，对CNN网络进行训练。

在一个实施例中，所述的家具布局图纸的生成方法，所述以所述图片格式图纸为输入，对CNN网络进行训练，包括：将所述图片格式图纸输入到CNN网络；

通过CNN网络的多个卷积核对所述图片格式图纸进行特征提取，将提取得到的房屋信息通过非线性变换转化成中间状态。

在一个实施例中，所述的家具布局图纸的生成方法，所述房间为毛坯房；所述获取房间的房屋图纸，包括：

获取用户输入的毛坯房信息，根据毛坯房信息转换得到房屋图纸；其中，所述毛坯房信息包括房间大小、门窗、飘窗、空调孔大小与位置中的一种或多种；