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面向自动家装生成的户型图识别方法研究

【摘要】:随着生活水平的不断提高,人们对居家环境的要求也不断提高,进而催生了庞大的家装市场,涌现了众多家装公司。装修方案设计能力是家装公司的核心竞争力,但目前普遍采用的手工设计方式存在设计周期长、费用高等问题,因此市场迫切需要自动/半自动家装设计系统。自动从户型图中提取户型结构和尺寸信息是实现自动/半自动家装设计的重要步骤,这也正是本文所研究的问题。本文的主要工作如下:(1)户型图比例尺识别:比例尺是恢复户型尺度的重要依据,本文通过刻度点定位、尺寸标注文字定位、尺寸标注文字识别等计算比例尺。针对刻度定位可能不准、文字识别可能有误等问题,本文利用尺寸标注信息存在冗余的特点,提出利用投票原则修正比例尺识别结果,进一步提高比例尺识别精度。(2)基于先验知识的墙体检测:墙体是户型图的基础要素,本文首先利用墙体“两边存在边缘、内部颜色分布一致”等局部特性和墙体自相似的特点,初步检测出候选墙体;然后利用户型图中存在的墙体对齐等结构特征,对初步识别结果进一步优化,获得精确对齐、准确连接的墙体识别结果,为后续处理奠定良好基础。(3)基于深度学习的门、窗识别:户型图中门、窗由相关的符号表示。因为门、窗与墙体的位置关系,所以本文按“确定门窗位置、进行门窗分类”两个步骤完成门窗元素识别,即先提取包含门窗的子图,然后进行图像分类。因为户型图风格多变,门窗符号也不尽相同,所以本文利用深度学习的强大分类能力,实现门窗识别。

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