CN108664860B - 房间平面图的识别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供的房间平面图的识别方法及装置，通过采用接收房间平面图以及所述房间平面图的外轮廓标识和结构标识，确定所述外轮廓标识和所述结构标识在所述房间平面图上的位置，根据所述外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的形状信息，根据所述外轮廓标识和所述结构标识在所述房间平面图上的位置确定特征点信息的技术手段，从而实现了对用户提供的房间平面图的进行形状信息和特征点信息的自动识别和获取，提高建模效率和建模的准确度。

Description

房间平面图的识别方法及装置

技术领域

本发明涉及图像数据处理领域，尤其涉及一种房间平面图的识别方法及装置。

背景技术

随着房地产业和装修业的发展，越来越多的家庭在装修之前希望对房屋的装修效果进行预览。为了向用户呈现更加真实的装修效果，往往先利用用户提供的房屋户型图对用户的房屋进行建模，然后对房屋建模进行效果仿真处理，最终形成房屋的装修效果预览模型。

在现有的房屋建模过程中，往往根据用户提供的房屋户型图采用人工识别的方式在标准图库中查找与房屋户型图最相似的标准图，再根据标准图的相关数据进行建模处理。

但是，由于市面上的房屋户型图的种类和制作格式繁多，标准图库中的数据量很大，采用上述方式所需要的建模时间周期过长，效率很低，准确度低。

发明内容

针对现有技术中存在的现有的房屋建模过程中由于采用人工比对的方式获得建模数据而导致的效率和准确度很低的技术问题，本发明提供了一种房间平面图的识别方法及装置。

一方面，本发明提供了一种房间平面图的识别方法，其包括：

接收房间平面图以及所述房间平面图的外轮廓标识和结构标识；

确定所述外轮廓标识和结构标识在所述房间平面图上的位置；

根据所述外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的形状信息；

根据所述外轮廓标识和所述结构标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的特征点信息。

进一步地，所述根据所述外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的形状信息，包括：

在预设的直角坐标系中确定各外轮廓标识和各结构标识的坐标；

分别根据所述各外轮廓标识的横坐标和纵坐标，确定所述房间平面图的宽值和高值，计算获得所述房间平面图的宽高比例；

根据所述宽高比例确定所述房间平面图的形状信息。

进一步地，所述根据所述宽高比例确定所述房间平面图的形状，包括：

当所述宽高比例大于等于第一阈值且小于等于第二阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为正方形；

当所述宽高比例小于第一阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为垂直长方形；

当所述宽高比例大于第二阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为水平长方形；

其中，所述第一阈值小于所述第二阈值。

进一步地，所述根据所述外轮廓标识和所述结构标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的特征点信息，包括：

利用所述外轮廓标识和所述结构标识构建特征点组合矩阵，确定所述特征点组合矩阵的顶角数据信息；

根据所述外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述外轮廓指向序列信息；

根据所述结构标识在所述房间平面图的外轮廓线上的相对位置和所述结构标识的类型确定结构标识的数据信息。

进一步地，所述利用所述外轮廓标识和所述结构标识构建特征点组合矩阵，利用所述外轮廓标识和所述结构标识构建特征点组合矩阵，确定所述特征点组合矩阵的顶角数据信息，包括：

根据各外轮廓标识和各结构标识在所述房间平面图上的位置，依次以各外轮廓标识和各结构标识为原点，建立虚拟坐标系；

根据各虚拟坐标系的原点和各虚拟坐标系之间的交点，构建特征点组合矩阵；其中，所述特征点组合矩阵中的矩阵元素与各原点和各交点一一对应；

确定位于所述特征点组合矩阵四个顶角的顶角特征元素和所述顶角特征元素的矩阵行列值和类型，生成所述特征点组合矩阵的顶角数据信息；其中，若所述特征元素与虚拟坐标系的交点对应，则所述特征元素的类型为空点，若所述特征元素与虚拟坐标系的原点对应，则所述特征元素的类型为外轮廓标识或结构标识。

进一步地，所述根据所述房间平面图的外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述外轮廓指向序列信息，包括：

根据各外轮廓标识在预设的直角坐标系上的坐标，生成所述房间平面图的外轮廓线；所述外轮廓线为用于表示房间外轮廓的闭合曲线；

判断所述各外轮廓标识与直角坐标系的坐标原点之间的距离，并将所述距离最小的外轮廓标识作为起点，按照预设的搜索方向沿所述外轮廓线对各外轮廓标识进行搜索，生成所述外轮廓指向序列信息。

进一步地，所述根据所述结构标识在所述房间平面图的外轮廓线上的相对位置和所述结构标识的类型确定结构标识的数据信息，包括：

根据各外轮廓标识在预设的直角坐标系上的坐标，确定各外轮廓线段以及所述各外轮廓线段索引号，其中，所述外轮廓线段用于组成所述房间平面图的外轮廓线；

根据各结构标识在预设的直角坐标系上的坐标，确定每个结构标识所属的外轮廓线段索引号和阶梯量化参数；其中，所述阶梯量化参数用于标示结构标识在其所在的外轮廓线段上的相对位置；

确定所述结构标识的类型；

生成以所述结构标识所属外轮廓线段索引号、阶梯量化参数和类型为集合的结构标识的数据信息。

进一步地，所述外轮廓标识包括：转角标识和L型飘窗标识；所述结构标识包括：门标识、窗标识和直线型飘窗标识。

进一步地，所述根据所述的外轮廓标识和所述结构标识在所述房间平面图上的位置确定特征点信息之后，还包括：

根据所述形状信息和特征点信息的预设的权重值，计算所述房间平面图的形状信息和特征点信息与预设的标准房间平面图库中的各标准房间平面图的形状信息和特征点信息的相似度；

判断最高的相似度是否大于或等于预设的相似度阈值；

若是，则从所述标准房间平面图库中读取所述最高的相似度对应的标准房间平面图的形状信息和特征点信息；若否，则将所述房间平面图的形状信息和特征点信息存入所述标准房间平面图库中。

另一方面，本发明还提供了一种房间平面图的识别装置，包括：

接收模块，用于接收房间平面图以及所述房间平面图的外轮廓标识和结构标识；

处理模块，用于确定所述外轮廓标识和结构标识在所述房间平面图上的位置；

形状识别模块，用于根据所述外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的形状信息；

特征点识别模块，用于根据所述外轮廓标识和所述结构标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的特征点信息。

进一步地，所述形状识别模块具体用于：

在预设的直角坐标系中确定各外轮廓标识和各结构标识的坐标；

分别根据所述各外轮廓标识的横坐标和纵坐标，确定所述房间平面图的宽值和高值，计算获得所述房间平面图的宽高比例；

根据所述宽高比例确定所述房间平面图的形状信息。

进一步地，所述形状识别模块具体用于：

当所述宽高比例大于等于第一阈值且小于等于第二阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为正方形；

当所述宽高比例小于第一阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为垂直长方形；

当所述宽高比例大于第二阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为水平长方形；

其中，所述第一阈值小于所述第二阈值。

进一步地，所述特征点识别模块具体用于：

利用所述外轮廓标识和所述结构标识构建特征点组合矩阵，确定所述特征点组合矩阵的顶角数据信息；

根据所述外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述外轮廓指向序列信息；

根据所述结构标识在所述房间平面图的外轮廓线上的相对位置和所述结构标识的类型确定结构标识的数据信息。

进一步地，所述特征点识别模块具体用于：

根据各外轮廓标识和各结构标识在所述房间平面图上的位置，依次以各外轮廓标识和各结构标识为原点，建立虚拟坐标系；

根据各虚拟坐标系的原点和各虚拟坐标系之间的交点，构建特征点组合矩阵；其中，所述特征点组合矩阵中的矩阵元素与各原点和各交点一一对应；

确定位于所述特征点组合矩阵四个顶角的顶角特征元素和所述顶角特征元素的矩阵行列值和类型，生成所述特征点组合矩阵的顶角数据信息；其中，若所述特征元素与虚拟坐标系的交点对应，则所述特征元素的类型为空点，若所述特征元素与虚拟坐标系的原点对应，则所述特征元素的类型为外轮廓标识或结构标识。

进一步地，所述特征点识别模块具体用于：

根据各外轮廓标识在预设的直角坐标系上的坐标，生成所述房间平面图的外轮廓线；所述外轮廓线为用于表示房间外轮廓的闭合曲线；

判断所述各外轮廓标识与直角坐标系的坐标原点之间的距离，并将所述距离最小的外轮廓标识作为起点，按照预设的搜索方向沿所述外轮廓线对各外轮廓标识进行搜索，生成所述外轮廓指向序列信息。

进一步地，所述特征点识别模块具体用于：

根据各外轮廓标识在预设的直角坐标系上的坐标，确定各外轮廓线段以及所述各外轮廓线段索引号，其中，所述外轮廓线段用于组成所述房间平面图的外轮廓线；

根据各结构标识在预设的直角坐标系上的坐标，确定每个结构标识所属的外轮廓线段索引号和阶梯量化参数；其中，所述阶梯量化参数用于标示结构标识在其所在的外轮廓线段上的相对位置；

确定所述结构标识的类型；

生成以所述结构标识所属外轮廓线段索引号、阶梯量化参数和类型为集合的结构标识的数据信息。

进一步地，所述外轮廓标识包括：转角标识和L型飘窗标识；所述结构标识包括：门标识、窗标识和直线型飘窗标识。

进一步地，还包括：计算模块；

所述计算模块用于根据所述形状信息和特征点信息的预设的权重值，计算所述房间平面图的形状信息和特征点信息与预设的标准房间平面图库中的各标准房间平面图的形状信息和特征点信息的相似度；判断最高的相似度是否大于或等于预设的相似度阈值；若是，则从所述标准房间平面图库中读取所述最高的相似度对应的标准房间平面图的形状信息和特征点信息；若否，则将所述房间平面图的形状信息和特征点信息存入所述标准房间平面图库中。

本发明提供的房间平面图的识别方法及装置，通过采用接收房间平面图以及所述房间平面图的外轮廓标识和结构标识，确定所述外轮廓标识和结构标识在所述房间平面图上的位置，根据所述外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的形状信息，根据所述外轮廓标识和所述结构标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的特征点信息，从而实现了对用户提供的房间平面图的进行形状信息和特征点信息的自动识别和获取，提高建模效率和建模的准确度。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种房间平面图的识别方法的流程示意图；

图2为本发明实施例二提供的一种房间平面图的识别方法的流程示意图；

图3为本发明实施例三提供的一种房间平面图的识别方法的流程示意图；

图4为本发明实施例四提供的一种房间平面图的识别方法的流程示意图；

图5为本发明实施例五提供的一种房间平面图的识别装置的结构示意图；

图6为本发明实施例六提供的一种房间平面图的识别装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

图1为本发明实施例一提供的一种房间平面图的识别方法的流程示意图，如图1所示，本发明实施例一提供的房间平面图的识别方法包括：

步骤101、接收房间平面图以及房间平面图的外轮廓标识和结构标识。

本发明提供的房间平面图的识别方法的执行主体可为房屋平面图的识别装置。具体来说，该识别装置具体可为包括电脑终端和手机终端在内的智能终端，或者为架构在云服务器中的云终端，或者为安装在智能终端中的软件等。

需要说明的是，房屋平面图的识别装置可通过多种数据获取方式接收房间平面图、该房间平面图相应的外轮廓标识以及结构标识。举例来说，若识别装置为电脑终端，则用户可利用移动存储介质将存储在其中的房间平面图传输至电脑终端，用户还可利用鼠标点击或键盘录入等输入方式将房间平面图相应的外轮廓标识以及结构标识等信息输入至识别装置；若识别装置为手机终端，则手机终端的可利用照相功能获取房间平面图，同时用户还可通过对手机终端触摸屏上的房间平面图进行点击或拖拽等触发操作，以使手机终端接收获取外轮廓标识以及结构标识。

此外，外轮廓标识具体可理解为能够表示房间外轮廓特征或构成房间外轮廓线的标识，外轮廓特征可例如墙角、拐角等，外轮廓线则可例如由房间外墙面组成的闭合曲线等，即举例来说，外轮廓标识可包括转角标识和L型飘窗标识等。结构标识则为不会影响到房间外轮廓特征或房间外轮廓线的标识，其具体可理解为构成房间外轮廓上具体结构特征的标识，如门标识、窗标识和直线型飘窗标识等。

步骤102、确定外轮廓标识和结构标识在房间平面图上的位置。

根据获取的外轮廓标识和结构标识以确定该外轮廓标识和结构标识在房间平面图上的位置。具体来说，可通过将房间平面图的中心当做坐标原点建立参考坐标系的方式，或者通过房间平面图上的标尺信息的方式，找到各标识在参考坐标系中的位置和/或获取各标识之间的相对位置，以确定各标识在房间平面图上的位置。

步骤103、根据房间平面图的外轮廓标识在房间平面图上的位置确定房间平面图的形状信息。

具体来说，可根据步骤102中获取的外轮廓标识在房间平面图上的位置确定该房间平面图的形状信息，其中，该形状信息具体所指可为房间的形状，如正方形、长方形等。实际来说，由于真实的房间形状往往会出现不规则形状，本申请为了便于房间平面图的形状信息的识别和存储，可采用将真实的房间形状进行类聚和识别的方式，以获得与该真实的房间形状最相似的方形的类型，并将该类型作为该房间平面图的形状信息。

步骤104、根据外轮廓标识和结构标识在房间平面图上的位置确定房间平面图的特征点信息。

具体来说，可根据步骤102中获取的各标识在房间平面图上的位置确定该房间平面图的特征点信息，其中，该特征点信息具体所指可为构成房间具体结构的结构标识的特征点信息，如结构标识的类型，其相应的位置等。也可为构成房间外轮廓特征的外轮廓标识的特征点信息，如外轮廓标识的类型或与外轮廓标识相关的其他可用于表示房间外轮廓信息的信息等。

本发明实施例一提供的房间平面图的识别方法，通过采用接收房间平面图以及所述房间平面图的外轮廓标识和结构标识，确定所述外轮廓标识和结构标识在所述房间平面图上的位置，根据所述房间平面图的外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的形状信息，根据所述房间平面图的外轮廓标识和结构标识在所述房间平面图上的位置确定特征点信息，从而实现了对用户提供的房间平面图的进行形状信息和特征点信息的自动识别和获取，提高建模效率和建模的准确度。

为了进一步使获取的房间平面图的形状信息更加符合真实房间情况，在上述实施例一提供的房间平面图的识别方法的基础上，图2为本发明实施例二提供的一种房间平面图的识别方法的流程示意图。如图2所示，本发明实施例二提供的房间平面图的识别方法包括：

步骤201、接收房间平面图以及房间平面图的外轮廓标识和结构标识。

步骤202、确定外轮廓标识和结构标识在房间平面图上的位置。

需要说明的是，本实施例二中的步骤201和步骤202分别与实施例一中的步骤101和步骤102的执行过程类似，在此不进行赘述。

与实施例一不同的是，实施例一中步骤103具体可采用步骤203至步骤205的方式实现。

步骤203、在预设的直角坐标系中确定各外轮廓标识和各结构标识的坐标。

具体来说，首先可在执行步骤202时预先建立一直角坐标系，随后可利用该直角坐标系确定各外轮廓标识和各结构标识的横坐标和纵坐标。需要说明的是，该预先建立的直角坐标系的坐标原点可与各标识中的任意一个标识重合，也可采用随机坐标原点，本发明实施例对此不进行限制。

步骤204、分别根据各外轮廓标识的横坐标和纵坐标，确定房间平面图的宽值和高值，计算获得房间平面图的宽高比例。

步骤205、根据宽高比例确定房间平面图的形状信息。

在上述步骤204和步骤205中，可首先根据获得的各外轮廓标识的横坐标，计算获得各横坐标之间的最大差值，并将该各横坐标之间的最大差值作为所述房间平面图的宽值。相似的，还将根据获得的各外轮廓标识的纵坐标，计算获得各纵坐标之间的最大差值，并将该各纵坐标之间的最大差值作为所述房间平面图的高值。根据获得的宽值和高值进行求比值的计算，以获得房间平面图的宽高比例，利用宽高比例确定房屋平面图的形状信息。

进一步来说，为了避免各外轮廓标识在房间平面图上的位置不准确而导致的形状信息判断有误，可采用对识别获得的宽高比例进行相应的阈值判定的方式，以提高容错率。

具体来说，上述的步骤205具体可包括：当所述房间平面图的宽高比例大于等于第一阈值且小于等于第二阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为正方形；当所述房间平面图的宽高比例小于第一阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为垂直长方形；当所述房间平面图的宽高比例大于第二阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为水平长方形；其中，所述第一阈值小于所述第二阈值。举例来说，上述的第一阈值具体可为0.85，第二阈值具体可为1.15，也就是说，当宽高比例大于等于0.85且小于等于1.15时，房间平面图的形状信息可确定为正方形；相应的，当房间平面图的宽高比例小于0.85时，确定房间平面图的形状信息为垂直长方形；当房间平面图的宽高比例大于1.15时，确定房间平面图的形状信息为水平长方形。此外，本领域技术人员还可采用其他阈值以实现上述功能，本发明实施例对此不进行限制。

步骤206、根据外轮廓标识和结构标识在房间平面图上的位置确定特征点信息。

需要说明的是，本实施例二中的步骤206与实施例一中的步骤104的执行过程类似，在此不进行赘述。

本发明实施例二提供的一种房间平面图的识别方法，在实施例一所提供的识别方法的基础上，还利用预设的直角坐标系中确定各外轮廓标识和各结构标识的坐标，根据所述各外轮廓标识的横坐标和纵坐标，分别确定所述房间平面图的宽值和高值，计算获得所述房间平面图的宽高比例，以及根据所述宽高比例确定所述房间平面图的形状信息，从而实现了仅根据房间平面图的外轮廓标识在房间平面图上的位置便可自动识别以确定该房间平面图的形状信息的功能。同时，由于采用了第一阈值和第二阈值对宽高比例的判定，该识别方法的容错率高，使当外轮廓标识在房间平面图上的位置不够精准的情况下也能得到更符合真实房间情况的形状信息。

为了进一步提高对房屋平面图的特征点信息的识别准确率，在上述实施例一提供的房间平面图的识别方法的基础上，图3为本发明实施例三提供的一种房间平面图的识别方法的流程示意图。

如图3所示，本发明实施例三提供的房间平面图的识别方法包括：

步骤301、接收房间平面图以及房间平面图的外轮廓标识和结构标识。

步骤302、确定外轮廓标识和结构标识在房间平面图上的位置。

步骤303、根据房间平面图的外轮廓标识在房间平面图上的位置确定房间平面图的形状信息。

需要说明的是，本实施例三中的步骤301至步骤303分别与实施例一中的步骤101至步骤103的执行过程类似，在此不进行赘述。

与实施例一不同的是，实施例一中步骤104具体可采用步骤304至步骤306的方式实现。

步骤304、利用外轮廓标识和结构标识构建特征点组合矩阵，确定特征点组合矩阵的顶角数据信息。

具体来说，首先，可根据各外轮廓标识和各结构标识在所述房间平面图上的位置，依次以各外轮廓标识和各结构标识为原点，建立虚拟坐标系。根据各虚拟坐标系的原点和各虚拟坐标系之间的交点，构建特征点组合矩阵；其中，所述特征点组合矩阵中的矩阵元素与各原点和各交点一一对应。需要说明的是，在建立虚拟坐标系的过程中，需要保持全部的虚拟坐标系的方向统一，即各虚拟坐标系的横轴相互平行，各虚拟坐标系的纵轴相互平行，以使特征点组合矩阵中的矩阵元素能够跟各原点和各交点对应。或者，本领域技术人员还可采用其他方式实现上述功能，本发明实施例对此不进行限制。

随后，确定位于特征点组合矩阵四个顶角的顶角特征元素和顶角特征元素的矩阵行列值和类型，生成特征点组合矩阵的顶角数据信息，其中，该顶角数据信息具体可包括顶角特征元素的行值、列值以及其特征元素的类型。具体来说，若特征元素与虚拟坐标系的交点对应，则特征元素的类型为空点，若特征元素与虚拟坐标系的原点对应，则特征元素的类型为外轮廓标识或结构标识。通过上述方式识别房间平面图的特征点组合矩阵的顶角数据信息能够快速的对房间平面图的外轮廓及外轮廓线的相关信息进行识别，且该顶角数据信息数据量较小，有利于后续的存储处理或匹配处理。

步骤305、根据房间平面图的外轮廓标识在房间平面图上的位置确定外轮廓指向序列信息。

其中，外轮廓指向序列信息可指用于表示利用外轮廓标识生成外轮廓线时所采用的生成顺序。具体地，其可采用如下方式获得：

首先，可根据各外轮廓标识在预设的直角坐标系上的坐标，生成所述房间平面图的外轮廓线；所述外轮廓线为用于表示房间外轮廓的闭合曲线。随后，判断所述各外轮廓标识与直角坐标系的坐标原点之间的距离，并将所述距离最小的外轮廓标识作为起点，按照预设的搜索方向沿外轮廓线对各外轮廓标识进行搜索，生成所述外轮廓指向序列信息。

举例来说：可先建立一直角坐标系，并获取各外轮廓标识在该直角坐标系上的坐标，其直角坐标系的建立方式以及各外轮廓标识的坐标的获取方式可参见上述任意实施例中的实施方式，本实施例在此不进行赘述。选取任意一外轮廓标识作为目标标识，利用各外轮廓标识的坐标，找到与该目标标识相邻的两个相邻的外轮廓标识，并将该目标标识与这两个相邻的外轮廓标识进行连接，以形成两段外轮廓线段，返回选取任意一外轮廓标识作为目标标识的步骤，直至生成全部外轮廓线段。此时，各外轮廓线段将组成一个完整的房间平面图的外轮廓线。需要说明的是，该外轮廓线应为闭合曲线且其曲线的内部不存在外轮廓线段。

随后，分别计算各外轮廓标识的坐标与直接坐标系的坐标原点之间的距离，并找到距离最小的外轮廓标识。将该外轮廓标识作为起点，按照预设的搜索方向沿外轮廓线对各外轮廓标识进行搜索，记录搜索到外轮廓标识时的搜索指向，直至完成对全部外轮廓线上的外轮廓标识的搜索。

其中，需要说明的是，预设的搜索方向具体可为沿外轮廓线顺时针搜索，也可为沿外轮廓线逆时针搜索，本实施方式对此不进行限制。此外，将搜索指向以数字标识的方式进行表示，如搜索指向为左时可采用0，为上可采用1，为右可采用2，为下可采用3，而搜索指向的确定则可对两个外轮廓标识的横纵坐标分别进行差值绝对值运算，并判断横纵坐标的差值绝对值之间大小等方式确定，还可通过判断两个外轮廓标识的横纵坐标的差值绝对值之间的比值等其他方式确定。 举例来说，若起点坐标为（3，5），沿外轮廓线进行顺时针搜索并获取到的下一外轮廓标识坐标为（1,6），则起点与该下一外轮廓标识的横坐标差值绝对值为2，纵坐标差值绝对值为1，则此时可将从起点至该一下外轮廓标识这一段的搜索指向定位左，即0。当完成全部外轮廓标识的搜索时，将生成一段外轮廓指向序列信息，如013021等。此外，本领域技术人员还可采用其他方式生成该外轮廓指向序列信息，本实施方式对此不进行限制。

步骤306、根据结构标识在房间平面图的外轮廓线上的相对位置和结构标识的类型确定结构标识的数据信息。

具体来说，首先，根据各外轮廓标识在预设的直角坐标系上的坐标，确定各外轮廓线段以及所述各外轮廓线段索引号，其中，所述外轮廓线段用于组成所述房间平面图的外轮廓线。随后，根据各结构标识在预设的直角坐标系上的坐标，确定每个结构标识所属的外轮廓线段索引号和阶梯量化参数；其中，所述阶梯量化参数用于标示结构标识在其所在的外轮廓线段上的相对位置。然后，确定所述结构标识的类型，生成以所述结构标识所属外轮廓线段索引号、阶梯量化参数和类型为集合的结构标识的数据信息。

举例来说：可预先建立以直角坐标系以确定各外轮廓标识和各结构标识的坐标，具体实现方式可参见上述任意实施方式，在此不进行赘述。根据各外轮廓标识的坐标，生成外轮廓线段，所述外轮廓线段用于组成所述房间平面图的外轮廓线，其外轮廓线段的生成方式可参见上述步骤305中的实施方式，也可采用其他方式，本实施方式在此不进行限制。

确定各外轮廓线段索引号，该外轮廓线段索引号用于对各外轮廓线段进行标识以区别每一条外轮廓线段，可根据生成外轮廓线段的生成顺序进行排序并赋予外轮廓线段索引号，还可根据外轮廓线段的长短进行排序并赋予外轮廓线段索引号等。

随后，根据各结构标识在预设的直角坐标系上的坐标，确定每个结构标识所属的外轮廓线段索引号和阶梯量化参数。由于结构标识一般为如门标识或窗标识等类型的标识，其结构往往与其所在的外轮廓有相应关系，通过用结构标识所属的外轮廓线段索引号的方式，简化结构标识的记录形式以实现对结构标识的特征点信息的快速识别。而类似的，为了实现快速识别，还利用了阶梯量化参数这一参数，该阶梯量化参数具体用于标示结构标识在其所在的外轮廓线段上的相对位置，其可先划分阶梯单位如0%-33%、33%-66%或者66%-100%，随后将这些阶梯单位与量化参数对应起来，如0%-33%与量化参数值1对应，33%-66%与量化参数值2对应，66%-100%与量化参数值3对应等。类似的，结构标识的类型也可采用量化参数的方式进行表达，如可将门标识的类型的量化参数设定为2，将窗标识的量化参数设定为3等。

最后，生成以所述结构标识所属外轮廓线段索引号、阶梯量化参数和类型为集合的结构标识的数据信息，例如[外轮廓线段索引号,阶梯量化参数,类型]。

本发明实施例三提供的一种房间平面图的识别方法，在实施例一所提供的识别方法的基础上，利用所述外轮廓标识和所述结构标识构建特征点组合矩阵，确定所述特征点组合矩阵的顶角数据信息，根据所述房间平面图的外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述外轮廓指向序列信息，根据所述结构标识在所述房间平面图的外轮廓线上的相对位置和所述结构标识的类型确定结构标识的数据信息，从而实现了仅根据房间平面图的外轮廓标识和结构标识在所述房间平面图上的位置便可自动识别以确定该房间平面图的形状信息的功能，其识别准确率高。

为了提高利用房间平面图的形状信息和特征点信息在标准房间平面图库中的查询效率，在上述任意实施例提供的房间平面图的识别方法的基础上，图4为本发明实施例四提供的一种房间平面图的识别方法的流程示意图。如图4所示，本发明实施例四提供的房间平面图的识别方法包括：

步骤401、接收房间平面图以及房间平面图的外轮廓标识和结构标识。

步骤402、确定外轮廓标识和结构标识在房间平面图上的位置。

步骤403、根据房间平面图的外轮廓标识在房间平面图上的位置确定房间平面图的形状信息。

步骤404、根据房间平面图的外轮廓标识和结构标识在房间平面图上的位置确定特征点信息。

需要说明的是，本实施例四中的步骤401至步骤404分别与实施例一中的步骤101至步骤104的执行过程类似，在此不进行赘述。

与实施例一不同的是，在步骤104之后，还可包括利用获取识别获得的形状信息和特征点信息在标准房间平面图库中进行查询的过程，具体来说：

步骤405、根据房间平面图的形状信息和特征点信息的预设的权重值，计算房间平面图的形状信息和特征点信息与预设的标准房间平面图库中的各标准房间平面图的形状信息和特征点信息的相似度。

其中，形状信息和特征点信息的权重值可分别设置为50%。进一步来说，特征点信息中的顶角数据信息的权重值可为20%，而外轮廓指向序列信息的权重值可为10%，结构标识的数据信息可为5%，此外，需要说明的是，在本实施例中，该特征点信息还可包括有标识数量信息，该信息可为用户输入的用于表示各类型标识的标识数量的信息，其标识数量的权重值可为15%。

步骤406、判断最高的相似度是否大于或等于预设的相似度阈值；若是，则执行步骤407；若否，则执行步骤408。

步骤407、从标准房间平面图库中读取最高的相似度对应的标准房间平面图的形状信息和特征点信息。

步骤408、将房间平面图的形状信息和特征点信息存入标准房间平面图库中。

具体来说，利用步骤406至步骤408以实现对标准房间平面图库的快速读取和更新。

本发明实施例四通过采用利用获取的形状信息和特征点信息以及预设的其所相应的权重值，计算所述房间平面图的形状信息和特征点信息与预设的标准房间平面图库中的各标准房间平面图的形状信息和特征点信息的相似度，并在该最高相似度大于或等于预设的相似度阈值时读取最高的相似度对应的标准房间平面图的形状信息和特征点信息，而在该最高相似度小于预设的相似度阈值时将房间平面图的形状信息和特征点信息存入标准房间平面图库中，有效提高了查询的准确率。

本发明实施例五提供了一种房间平面图的识别装置，图5为本发明实施例五提供的一种房间平面图的识别装置的结构示意图，如图5所示，房间平面图的识别装置，包括：

接收模块10，用于接收房间平面图以及所述房间平面图的外轮廓标识和结构标识。

处理模块20，用于确定所述外轮廓标识和结构标识在所述房间平面图上的位置。

形状识别模块30，用于根据所述外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的形状信息。

特征点识别模块40，用于根据所述外轮廓标识和所述结构标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的特征点信息。

具体来说，接收模块10用于接收房间平面图以及所述房间平面图的外轮廓标识和结构标识，并将获取的外轮廓标识和结构标识发送至与接收模块10电连接的处理模块20。处理模块20用于根据获取的外轮廓标识和结构标识确定所述外轮廓标识和结构标识在所述房间平面图上的位置。形状识别模块30和特征点识别模块40分别于处理模块20电连接。其中，形状识别模块30用于根据所述房间平面图的外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的形状信息。特征点识别模块40，用于根据所述房间平面图的外轮廓标识和结构标识在所述房间平面图上的位置确定特征点信息。

进一步地，所述外轮廓标识包括：转角标识和L型飘窗标识；所述结构标识包括：门标识、窗标识和直线型飘窗标识。

进一步地，所述形状识别模块30具体用于：在预设的直角坐标系中确定各外轮廓标识和各结构标识的坐标；分别根据所述各外轮廓标识的横坐标和纵坐标，确定所述房间平面图的宽值和高值，计算获得所述房间平面图的宽高比例；根据所述宽高比例确定所述房间平面图的形状信息。

进一步地，所述形状识别模块30具体用于：当所述房间平面图的宽高比例大于等于第一阈值且小于等于第二阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为正方形；当所述房间平面图的宽高比例小于第一阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为垂直长方形；当所述房间平面图的宽高比例大于第二阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为水平长方形；其中，所述第一阈值小于所述第二阈值。

进一步地，所述特征点识别模块40具体用于：利用所述外轮廓标识和所述结构标识构建特征点组合矩阵，确定所述特征点组合矩阵的顶角数据信息；根据所述房间平面图的外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述外轮廓指向序列信息；根据所述结构标识在所述房间平面图的外轮廓线上的相对位置和所述结构标识的类型确定结构标识的数据信息。

进一步地，所述特征点识别模块40具体用于：根据各外轮廓标识和各结构标识在所述房间平面图上的位置，依次以各外轮廓标识和各结构标识为原点，建立虚拟坐标系；根据各虚拟坐标系的原点和各虚拟坐标系之间的交点，构建特征点组合矩阵；其中，所述特征点组合矩阵中的矩阵元素与各原点和各交点一一对应；确定位于所述特征点组合矩阵四个顶角的顶角特征元素和所述顶角特征元素的矩阵行列值和类型，生成所述特征点组合矩阵的顶角数据信息；其中，若所述特征元素与虚拟坐标系的交点对应，则所述特征元素的类型为空点，若所述特征元素与虚拟坐标系的原点对应，则所述特征元素的类型为外轮廓标识或结构标识。

进一步地，所述特征点识别模块40具体用于：根据各外轮廓标识在预设的直角坐标系上的坐标，生成所述房间平面图的外轮廓线；所述外轮廓线为用于表示房间外轮廓的闭合曲线；判断所述各外轮廓标识与直角坐标系的坐标原点之间的距离，并将所述距离最小的外轮廓标识作为起点，按照预设的搜索方向沿所述外轮廓线对各外轮廓标识进行搜索，生成所述外轮廓指向序列信息。

进一步地，所述特征点识别模块40具体用于：根据各外轮廓标识在预设的直角坐标系上的坐标，确定各外轮廓线段以及所述各外轮廓线段索引号，其中，所述外轮廓线段用于组成所述房间平面图的外轮廓线；根据各结构标识在预设的直角坐标系上的坐标，确定每个结构标识所属的外轮廓线段索引号和阶梯量化参数；其中，所述阶梯量化参数用于标示结构标识在其所在的外轮廓线段上的相对位置；确定所述结构标识的类型；生成以所述结构标识所属外轮廓线段索引号、阶梯量化参数和类型为集合的结构标识的数据信息。

需要说明的是，上述识别装置的执行过程与实施例一至实施例三中的任意实施方式类似，在此不做赘述。

本发明实施例五提供的房间平面图的识别装置，通过采用设置接收模块、处理模块、形状识别模块和特征点识别模块的结构，以实现接收房间平面图以及所述房间平面图的外轮廓标识和结构标识，确定所述外轮廓标识和结构标识在所述房间平面图上的位置，根据所述房间平面图的外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的形状信息，根据所述房间平面图的外轮廓标识和结构标识在所述房间平面图上的位置确定特征点信息的功能，从而实现了对用户提供的房间平面图的进行形状信息和特征点信息的自动识别和获取，提高建模效率和建模的准确度。

在上述实施例五提供的房间平面图的识别装置的结构的基础上，图6为本发明实施例六提供的一种房间平面图的识别装置的结构示意图。

如图6所示，该房间平面图的识别装置包括：

接收模块10，用于接收房间平面图以及所述房间平面图的外轮廓标识和结构标识。

处理模块20，用于确定所述外轮廓标识和结构标识在所述房间平面图上的位置。

形状识别模块30，用于根据所述房间平面图的外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的形状信息。

特征点识别模块40，用于根据所述房间平面图的外轮廓标识和结构标识在所述房间平面图上的位置确定特征点信息。

计算模块50，用于根据所述形状信息和特征点信息的预设的权重值，计算所述房间平面图的形状信息和特征点信息与预设的标准房间平面图库中的各标准房间平面图的形状信息和特征点信息的相似度；判断最高的相似度是否大于或等于预设的相似度阈值；若是，则从所述标准房间平面图库中读取所述最高的相似度对应的标准房间平面图的形状信息和特征点信息；若否，则将所述房间平面图的形状信息和特征点信息存入所述标准房间平面图库中。

与实施例五类似的是，接收模块10用于接收房间平面图以及所述房间平面图的外轮廓标识和结构标识，并将获取的外轮廓标识和结构标识发送至与接收模块10电连接的处理模块20。处理模块20用于根据获取的外轮廓标识和结构标识确定所述外轮廓标识和结构标识在所述房间平面图上的位置。形状识别模块30和特征点识别模块40分别于处理模块20电连接。其中，形状识别模块30用于根据所述房间平面图的外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的形状信息。特征点识别模块40，用于根据所述房间平面图的外轮廓标识和结构标识在所述房间平面图上的位置确定特征点信息。

与实施例五不同的是，本实施例六所提供的识别装置还包括计算模块50,该计算模块50分别与形状识别模块3和特征点识别模块40电连接，以实现形状信息和特征点信息的传输和交互。

需要说明的是，上述识别装置的执行过程与实施例四中的实施方式类似，在此不做赘述。

本申请实施例六提供的房间平面图的识别装置，通过设置计算模块，从而可利用获取的形状信息和特征点信息以及预设的其所相应的权重值，计算所述房间平面图的形状信息和特征点信息与预设的标准房间平面图库中的各标准房间平面图的形状信息和特征点信息的相似度，并在该最高相似度大于或等于预设的相似度阈值时读取最高的相似度对应的标准房间平面图的形状信息和特征点信息，而在该最高相似度小于预设的相似度阈值时将房间平面图的形状信息和特征点信息存入标准房间平面图库中，有效提高了查询的准确率。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (16)

1.一种房间平面图的识别方法，其特征在于，包括：

接收房间平面图以及所述房间平面图的外轮廓标识和结构标识；

确定所述外轮廓标识和结构标识在所述房间平面图上的位置；

根据所述外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的形状信息；

根据所述外轮廓标识和所述结构标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的特征点信息；

所述根据所述外轮廓标识和所述结构标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的特征点信息，包括：

利用所述外轮廓标识和所述结构标识构建特征点组合矩阵，确定所述特征点组合矩阵的顶角数据信息；

根据所述外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定外轮廓指向序列信息；

根据所述结构标识在所述房间平面图的外轮廓线上的相对位置和所述结构标识的类型确定结构标识的数据信息。

2.根据权利要求1所述的房间平面图的识别方法，其特征在于，所述根据所述外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的形状信息，包括：

在预设的直角坐标系中确定各外轮廓标识和各结构标识的坐标；

分别根据所述各外轮廓标识的横坐标和纵坐标，确定所述房间平面图的宽值和高值，计算获得所述房间平面图的宽高比例；

根据所述宽高比例确定所述房间平面图的形状信息。

3.根据权利要求2所述的房间平面图的识别方法，其特征在于，所述根据所述宽高比例确定所述房间平面图的形状，包括：

当所述宽高比例大于等于第一阈值且小于等于第二阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为正方形；

当所述宽高比例小于第一阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为垂直长方形；

当所述宽高比例大于第二阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为水平长方形；

其中，所述第一阈值小于所述第二阈值。

4.根据权利要求1所述的房间平面图的识别方法，其特征在于，所述利用所述外轮廓标识和所述结构标识构建特征点组合矩阵，确定所述特征点组合矩阵的顶角数据信息，包括：

根据各外轮廓标识和各结构标识在所述房间平面图上的位置，依次以各外轮廓标识和各结构标识为原点，建立虚拟坐标系；

根据各虚拟坐标系的原点和各虚拟坐标系之间的交点，构建特征点组合矩阵；其中，所述特征点组合矩阵中的矩阵元素与各原点和各交点一一对应；

确定位于所述特征点组合矩阵四个顶角的顶角特征元素和所述顶角特征元素的矩阵行列值和类型，生成所述特征点组合矩阵的顶角数据信息；其中，若所述特征元素与虚拟坐标系的交点对应，则所述特征元素的类型为空点，若所述特征元素与虚拟坐标系的原点对应，则所述特征元素的类型为外轮廓标识或结构标识。

5.根据权利要求1所述的房间平面图的识别方法，其特征在于，所述根据所述房间平面图的外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述外轮廓指向序列信息，包括：

根据各外轮廓标识在预设的直角坐标系上的坐标，生成所述房间平面图的外轮廓线；所述外轮廓线为用于表示房间外轮廓的闭合曲线；

判断所述各外轮廓标识与直角坐标系的坐标原点之间的距离，并将所述距离最小的外轮廓标识作为起点，按照预设的搜索方向沿所述外轮廓线对各外轮廓标识进行搜索，生成所述外轮廓指向序列信息。

6.根据权利要求1所述的房间平面图的识别方法，其特征在于，所述根据所述结构标识在所述房间平面图的外轮廓线上的相对位置和所述结构标识的类型确定结构标识的数据信息，包括：

根据各外轮廓标识在预设的直角坐标系上的坐标，确定各外轮廓线段以及所述各外轮廓线段索引号，其中，所述外轮廓线段用于组成所述房间平面图的外轮廓线；

根据各结构标识在预设的直角坐标系上的坐标，确定每个结构标识所属的外轮廓线段索引号和阶梯量化参数；其中，所述阶梯量化参数用于标示结构标识在其所在的外轮廓线段上的相对位置；

确定所述结构标识的类型；

生成以所述结构标识所属外轮廓线段索引号、阶梯量化参数和类型为集合的结构标识的数据信息。

7.根据权利要求1所述的房间平面图的识别方法，其特征在于，所述外轮廓标识包括：转角标识和L型飘窗标识；所述结构标识包括：门标识、窗标识和直线型飘窗标识。

8.根据权利要求1所述的房间平面图的识别方法，其特征在于，所述根据所述的外轮廓标识和所述结构标识在所述房间平面图上的位置确定特征点信息之后，还包括：

根据所述形状信息和特征点信息的预设的权重值，计算所述房间平面图的形状信息和特征点信息与预设的标准房间平面图库中的各标准房间平面图的形状信息和特征点信息的相似度；

判断最高的相似度是否大于或等于预设的相似度阈值；

若是，则从所述标准房间平面图库中读取所述最高的相似度对应的标准房间平面图的形状信息和特征点信息；若否，则将所述房间平面图的形状信息和特征点信息存入所述标准房间平面图库中。

9.一种房间平面图的识别装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收房间平面图以及所述房间平面图的外轮廓标识和结构标识；

处理模块，用于确定所述外轮廓标识和结构标识在所述房间平面图上的位置；

形状识别模块，用于根据所述外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的形状信息；

特征点识别模块，用于根据所述外轮廓标识和所述结构标识在所述房间平面图上的位置确定所述房间平面图的特征点信息；

所述特征点识别模块具体用于：

利用所述外轮廓标识和所述结构标识构建特征点组合矩阵，确定所述特征点组合矩阵的顶角数据信息；

根据所述外轮廓标识在所述房间平面图上的位置确定外轮廓指向序列信息；

根据所述结构标识在所述房间平面图的外轮廓线上的相对位置和所述结构标识的类型确定结构标识的数据信息。

10.根据权利要求9所述的房间平面图的识别装置，其特征在于，所述形状识别模块具体用于：

在预设的直角坐标系中确定各外轮廓标识和各结构标识的坐标；

分别根据所述各外轮廓标识的横坐标和纵坐标，确定所述房间平面图的宽值和高值，计算获得所述房间平面图的宽高比例；

根据所述宽高比例确定所述房间平面图的形状信息。

11.根据权利要求10所述的房间平面图的识别装置，其特征在于，所述形状识别模块具体用于：

当所述宽高比例大于等于第一阈值且小于等于第二阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为正方形；

当所述宽高比例小于第一阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为垂直长方形；

当所述宽高比例大于第二阈值时，确定所述房间平面图的形状信息为水平长方形；

其中，所述第一阈值小于所述第二阈值。

12.根据权利要求9所述的房间平面图的识别装置，其特征在于，所述特征点识别模块具体用于：

根据各外轮廓标识和各结构标识在所述房间平面图上的位置，依次以各外轮廓标识和各结构标识为原点，建立虚拟坐标系；

根据各虚拟坐标系的原点和各虚拟坐标系之间的交点，构建特征点组合矩阵；其中，所述特征点组合矩阵中的矩阵元素与各原点和各交点一一对应；

确定位于所述特征点组合矩阵四个顶角的顶角特征元素和所述顶角特征元素的矩阵行列值和类型，生成所述特征点组合矩阵的顶角数据信息；其中，若所述特征元素与虚拟坐标系的交点对应，则所述特征元素的类型为空点，若所述特征元素与虚拟坐标系的原点对应，则所述特征元素的类型为外轮廓标识或结构标识。

13.根据权利要求9所述的房间平面图的识别装置，其特征在于，所述特征点识别模块具体用于：

根据各外轮廓标识在预设的直角坐标系上的坐标，生成所述房间平面图的外轮廓线；所述外轮廓线为用于表示房间外轮廓的闭合曲线；

判断所述各外轮廓标识与直角坐标系的坐标原点之间的距离，并将所述距离最小的外轮廓标识作为起点，按照预设的搜索方向沿所述外轮廓线对各外轮廓标识进行搜索，生成所述外轮廓指向序列信息。

14.根据权利要求9所述的房间平面图的识别装置，其特征在于，所述特征点识别模块具体用于：

根据各外轮廓标识在预设的直角坐标系上的坐标，确定各外轮廓线段以及所述各外轮廓线段索引号，其中，所述外轮廓线段用于组成所述房间平面图的外轮廓线；

根据各结构标识在预设的直角坐标系上的坐标，确定每个结构标识所属的外轮廓线段索引号和阶梯量化参数；其中，所述阶梯量化参数用于标示结构标识在其所在的外轮廓线段上的相对位置；

确定所述结构标识的类型；

生成以所述结构标识所属外轮廓线段索引号、阶梯量化参数和类型为集合的结构标识的数据信息。

15.根据权利要求9所述的房间平面图的识别装置，其特征在于，所述外轮廓标识包括：转角标识和L型飘窗标识；所述结构标识包括：门标识、窗标识和直线型飘窗标识。

16.根据权利要求9所述的房间平面图的识别装置，其特征在于，还包括：计算模块；

所述计算模块用于根据所述形状信息和特征点信息的预设的权重值，计算所述房间平面图的形状信息和特征点信息与预设的标准房间平面图库中的各标准房间平面图的形状信息和特征点信息的相似度；判断最高的相似度是否大于或等于预设的相似度阈值；若是，则从所述标准房间平面图库中读取所述最高的相似度对应的标准房间平面图的形状信息和特征点信息；若否，则将所述房间平面图的形状信息和特征点信息存入所述标准房间平面图库中。

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