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申请/专利权人：深圳大学;深圳市万翼数字技术有限公司

摘要：本申请涉及一种平面户型图结构化重建方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：对平面户型图进行分块，得到多个图像块；平面户型图中包括多个建筑元素；确定图像块中各建筑元素的包围盒，并根据建筑元素的包围盒生成建筑元素的第一轮廓点集合；针对每个建筑元素，在建筑元素的第一轮廓点集合中相邻的轮廓点之间添加轮廓点，生成建筑元素的第二轮廓点集合；根据建筑元素的语义类别确定建筑元素的下采样方式，并采用建筑元素的下采样方式对建筑元素的第二轮廓点集合进行下采样，得到建筑元素的第三轮廓点集合；根据各建筑元素的第三轮廓点集合进行重建，得到目标户型图。采用本方法能够提高平面户型图结构化重建的准确性。

主权项：1.一种平面户型图结构化重建方法，其特征在于，所述方法包括：对平面户型图进行分块，得到多个图像块；所述平面户型图中包括多个建筑元素；确定所述图像块中各建筑元素的包围盒，并根据所述建筑元素的包围盒生成所述建筑元素的第一轮廓点集合；所述第一轮廓点集合包括多个轮廓点；针对每个所述建筑元素，在所述建筑元素的第一轮廓点集合中相邻的轮廓点之间添加轮廓点，生成所述建筑元素的第二轮廓点集合；针对每个所述建筑元素，根据所述建筑元素的语义类别确定所述建筑元素的下采样方式，并采用所述建筑元素的下采样方式对所述建筑元素的第二轮廓点集合进行下采样，得到所述建筑元素的第三轮廓点集合；所述第三轮廓点集合是通过已训练的轮廓检测模型得到的，所述方法还包括：确定待训练的轮廓检测模型；所述待训练的轮廓检测模型包括图像块特征提取网络、轮廓生成网络、上采样网络和下采样网络；对样本平面户型图进行分块，得到多个样本图像块；所述样本平面户型图中包括多个样本建筑元素；针对所述多个样本图像块中的每个样本图像块，将所述样本图像块输入所述图像块特征提取网络中进行识别，确定所述样本图像块中各样本建筑元素各自的语义类别和所述样本图像块中各样本建筑元素的包围盒；针对每个所述样本建筑元素，将所述样本建筑元素的包围盒输入所述轮廓生成网络中，生成所述样本建筑元素的第一样本轮廓点集合；所述第一样本轮廓点集合包括多个轮廓点；针对每个所述样本建筑元素，将所述样本建筑元素的第一样本轮廓点集合输入到所述上采样网络，以使得所述上采样网络在所述样本建筑元素的第一样本轮廓点集合中相邻的轮廓点之间添加轮廓点，生成所述样本建筑元素的第二样本轮廓点集合；针对每个所述样本建筑元素，将所述样本建筑元素的第二样本轮廓点集合输入到所述下采样网络中，以使得所述下采样网络根据所述样本建筑元素的语义类别确定所述样本建筑元素的下采样方式，并采用所述样本建筑元素的下采样方式对所述样本建筑元素的第二样本轮廓点集合进行下采样，得到所述样本建筑元素的第三样本轮廓点集合；根据各所述样本建筑元素的第三样本轮廓点集合，生成目标模型损失值；基于所述目标模型损失值对待训练的轮廓检测模型进行训练，得到已训练的轮廓检测模型；根据各所述建筑元素的第三轮廓点集合进行重建，得到目标户型图。

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百度查询： 深圳大学 深圳市万翼数字技术有限公司 平面户型图结构化重建方法、装置、设备与介质