[发明专利]一种基于深度学习的二维户型图生成三维户型图的方法

摘要

本发明公开的基于深度学习的二维户型图生成三维户型图的方法，涉及深度学习技术领域，通过采用训练过的训练好的神经网络中，得到该二维户型图对应的热力图，对热力图的进行分析，获得概率较大的墙体交点，对该墙体交点进行矫正来使两个交点构成一条墙体线段，获取多条墙体线段的数据信息并将该数据信息转换为json格式的文件，将该json格式的文件输入Unity 3D模型自动生成三维户型图，可识别用不同方法表示墙体的户型图，节省了人工成本、提高了生成三维户型图的灵活性及精确度。

主权项

1.一种基于深度学习的二维户型图生成三维户型图的方法，其特征在于，包括：(1)将待识别的二维户型图输入训练好的神经网络中，得到所述二维户型图对应的热力图；(2)将所述热力图中的点连接为墙、门及窗，得到多条线段，包括：(21)将所述热力图中概率大于设定阈值的点做为候选交点；(22)分别对所述候选交点的东、南、西、北四个方向上的通道进行延伸搜索，如果一个候选交点在一个通道上的延伸和另一个候选交点在该通道上的延伸存在重合点，则将此两候选交点连为一条线段；(23)通过开/闭运算计算任意两条线段之间的间隙值并判断所述间隙值是否小于设定的阈值，若是，则将所述间隙值对应的两条线段连接在一起；(3)获取所述多条线段的数据信息并将所述数据信息转换为json格式的文件，其中所述数据信息包括墙、门及窗的起点坐标和终点坐标；(4)将所述json格式的文件输入Unity3D模型，生成三维户型图。