[发明专利]户型布局的自动生成方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请公开一种户型布局的自动生成方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及计算机应用技术领域，所述方法包括获取户型的图像特征，对图像特征进行自回归处理，以得到户型对应的多种布局结果，布局结果包括表示户型的结构布局关系，从多种布局结果中筛选出目标布局结果，一方面，由于自回归处理可以对一个固定的输入产生出无数种不同的预测结果，因此本技术方案采用该特性，结合家居设计与深度学习相结合的方式，使得生成的布局结果更加多样化和鲁棒性强，为用户提供更多的户型布局参考，另一方面，对输出的布局结果进一步筛选，使最终输出的目标布局结果更加靠近用户对户型布局的需求趋向，提高目标布局结果使用的成功率和效率。

技术领域

本申请涉及计算机应用技术领域，尤其涉及户型布局的自动生成方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

近年来，随着家居设计与计算机技术的不断融合，室内家居的智能化设计受到了人们广泛的关注。家具设计布局一般情况下基于固定的设计模板，使得为用户提供的家具布局结果非常有限，布局结果单一。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种户型布局的自动生成方法，以解决家具布局结果单一的问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种户型布局的自动生成方法，包括如下步骤：

获取户型的图像特征；

对图像特征进行自回归处理，以得到户型对应的多种布局结果，其中，布局结果包括表示户型的结构布局关系；

从多种布局结果中筛选出目标布局结果。

在一些实施方式中，对图像特征进行自回归处理，以得到户型对应的多种布局结果，包括：

获取多个预设的初始家具序列，其中，初始家具序列的数量与布局结果数量相同；

将图像特征和每个初始家具序列输入到预设的自回归模型中进行预测，以输出每个预测后的目标家具序列，其中，目标家具序列中的每个值表示家具属性信息；

根据每个目标家具序列和图像特征，输出每种户型对应的布局结果。

在一些实施方式中，获取户型的图像特征，包括：

获取户型图像；

通过预设的残差网络中提取户型图像的图像特征。

在一些实施方式中，在输出每个预测后的目标家具序列之后，所述方法还包括：

获取自定义的家具属性信息，并将自定义家具属性信息更新到目标序列中。

在一些实施方式中，从多种布局结果中筛选出目标布局结果，包括：

获取每一种布局结果的评分值；

根据预设的评分阈值对评分值进行过滤；

将过滤得到的评分值对应的布局结果作为目标布局结果。

在一些实施方式中，获取每一种布局结果的评分值，包括：

获取每一种布局结果的多个初始评分值；

对每一种布局结果的多个初始评分值进行求和，得到每一种布局结果的评分值。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种户型布局的自动生成装置，包括：

获取模块，用于获取户型的图像特征；

自回归处理模块，用于对图像特征进行自回归处理，以得到户型对应的多种布局结果，其中，布局结果包括表示户型的结构布局关系；

筛选模块，用于从多种布局结果中筛选出目标布局结果。