CN111046467B - 一种户型参数化建模方法及相关设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种户型参数化建模方法及相关设备，所述方法包括：获取标准户型模型，以及获取目标用户的户型调整参数信息；根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中确定至少两个参照点，并根据所述至少两个参照点在所述标准户型模型中设置至少一条参照线，其中，所述参照点包括所述标准户型模型中承重柱的位置和顶点位置；根据所述户型调整参数信息和所述至少一条参照线对所述标准户型模型进行调整，得到目标户型模型。可见，在本申请提供的技术方案中，制作带参数化的户型模型，通过修改参数改变户型，有利于满足用户对户型的个性化需求。

Description

一种户型参数化建模方法及相关设备

技术领域

本申请涉及建筑设计技术领域，尤其涉及一种户型参数化建模方法及相关设备。

背景技术

现有的楼宇建设过程中，一般都是房地产开发商统一设计几套户型，然后基于这几套户型组合得到楼宇中的其中一楼层的结构，然后其他楼层是根据该层的结构统一建筑的，因此整个楼宇的户型单一，无法满足用户对户型的个性化需求。

发明内容

本申请实施例提供一种户型参数化建模方法及相关设备，制作带参数化的户型模型，通过修改参数改变户型，有利于满足用户对户型的个性化需求。

第一方面，本申请实施例提供一种户型参数化建模方法，应用于电子设备，所述方法包括：

获取标准户型模型，以及获取目标用户的户型调整参数信息；

根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中确定至少两个参照点，并根据所述至少两个参照点在所述标准户型模型中设置至少一条参照线，其中，所述参照点包括所述标准户型模型中承重柱的位置和顶点位置；

根据所述户型调整参数信息和所述至少一条参照线对所述标准户型模型进行调整，得到目标户型模型。

第二方面，本申请实施例提供一种户型参数化建模装置，应用于电子设备，所述装置包括处理单元，其中，所述处理单元，用于：

获取标准户型模型，以及获取目标用户的户型调整参数信息；

以及根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中确定至少两个参照点，并根据所述至少两个参照点在所述标准户型模型中设置至少一条参照线，其中，所述参照点包括所述标准户型模型中承重柱的位置和顶点位置；

以及根据所述户型调整参数信息和所述至少一条参照线对所述标准户型模型进行调整，得到目标户型模型。

第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器、通信接口，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如本申请实施例第一方面所述的方法中所描述的部分或全部步骤的指令。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，其中，上述计算机程序被处理器执行，以实现如本申请实施例第一方面所述的方法中所描述的部分或全部步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面所述的方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

可以看出，在本申请实施例中，电子设备获取标准户型模型，以及获取目标用户的户型调整参数信息；然后根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中确定至少两个参照点，并根据所述至少两个参照点在所述标准户型模型中设置至少一条参照线，其中，所述参照点包括所述标准户型模型中承重柱的位置和顶点位置；再根据所述户型调整参数信息和所述至少一条参照线对所述标准户型模型进行调整，得到目标户型模型。可见，在本申请实施例提供的技术方案中，制作带参数化的户型模型，通过修改参数改变户型，有利于满足用户对户型的个性化需求。

本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种电子设备硬件的结构示意图；

图2是本申请实施例提供的一种户型参数化建模方法的流程示意图；

图3A是本申请实施例提供的一种标准户型模型的示意图；

图3B是本申请实施例提供的一种目标户型模型的示意图；

图4是本申请实施例提供的另一种户型参数化建模方法的流程示意图；

图5是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；

图6是本申请实施例提供的一种户型参数化建模装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本申请实施例所涉及到的电子设备可以是具备通信能力的电子设备，该电子设备可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(User Equipment，UE)，移动台(Mobile Station，MS)，终端设备(terminal device)等等。

请参考图1，图1是本申请一个示例性实施例提供的电子设备100硬件的结构示意图。该电子设备100可以是智能手机、平板电脑、电子书等能够运行应用程序的电子设备。本申请中的电子设备100可以包括一个或多个如下部件：处理器、存储器和收发器等。

处理器可以包括一个或者多个处理核心。处理器利用各种接口和线路连接整个电子设备100内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器内的数据，执行电子设备100的各种功能和处理数据。可选地，处理器可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable LogicArray，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器可集成中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器中，单独通过一块通信芯片进行实现。

存储器可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory)。可选地，该存储器包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitorycomputer-readable storage medium)。存储器可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于实现至少一个功能的指令(比如特征提取、人脸年龄确定、特征组合等)、用于实现下述各个方法实施例的指令等，该操作系统可以是安卓(Android)系统(包括基于Android系统深度开发的系统)、苹果公司开发的IOS系统(包括基于IOS系统深度开发的系统)或其它系统。存储数据区还可以存储电子设备100在使用中所创建的数据(比如人脸图像、户型、标准户型模型、目标户型模型等)。

请参阅图2，图2是本申请实施例提供的一种户型参数化建模方法的流程示意图，所述户型参数化建模方法可以应用于如图1所示的电子设备。

如图2所示，所述户型参数化建模方法的执行主体是电子设备，所述方法包括以下操作步骤。

S201、获取标准户型模型，以及获取目标用户的户型调整参数信息。

其中，所述标准户型模型可以是热门户型(当前时段较为热门城市、热门地区的户型或受大多数用户关注或青睐的户型)的模型、当前业务设计的户型(前业务需求制定的户型推荐策略，并与推荐策略匹配的户型)的模型。

其中，所述户型调整参数信息可以理解为客户通过参数的修改(如长、宽、高)按客户实际需求变化户型的尺寸以及户型内不同区域的尺寸(如玄关、客厅、卧室、卫生间、阳台等室内空间)的信息。

举例来说，客户希望有一个比较大的卧室，其可以接受客厅相对小一点，其可以输入户型调整参数信息，将卧室的长宽向客厅方向扩大，如户型调整参数信息可以是卧室的长和宽均向客厅方向增大50厘米。

S202、根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中确定至少两个参照点，并根据所述至少两个参照点在所述标准户型模型中设置至少一条参照线，其中，所述参照点包括所述标准户型模型中承重柱的位置和顶点位置。

举例来说，可以以某个房间的一面墙的起点和终点为两个参照点，然后两个参照点建立一条直线，该直线即为参照线。

S203、根据所述户型调整参数信息和所述至少一条参照线对所述标准户型模型进行调整，得到目标户型模型。

其中，所述参照线可以是水平参参照线，可以是垂直参照线。也即可以通过在水平面上设置参照线，改变可以水平方向上的户型尺寸(长和宽)；也可以在垂直面上设置参照线，改变可以垂直方向上的户型尺寸(高)。

可以看出，本申请实施例提供的户型参数化建模方法，电子设备获取标准户型模型，以及获取目标用户的户型调整参数信息；然后根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中确定至少两个参照点，并根据所述至少两个参照点在所述标准户型模型中设置至少一条参照线，其中，所述参照点包括所述标准户型模型中承重柱的位置和顶点位置；再根据所述户型调整参数信息和所述至少一条参照线对所述标准户型模型进行调整，得到目标户型模型。可见，在本申请实施例提供的户型参数化建模方法，制作带参数化的户型模型，通过修改参数改变户型，有利于满足用户对户型的个性化需求。

在一个可能的示例中，所述根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中确定至少两个参照点，包括：根据所述户型调整参数信息确定待调整的至少一个第一构件，以及确定第一构件的移动方向；根据所述第一构件的移动方向在所述第一构件的同一侧确定至少两个参照点。

其中，构件可以是门、窗、墙面、开关点位、结构构件、机电管线、楼板及天花板边界等。

举例来说，请一并参阅图3A，图3A是本申请实施例提供的一种标准户型模型的示意图。如图3A所示，假设所述目标用户的户型调整参数信息是将次卧2的长往客厅方向扩大50厘米，其中，需要调整的构件是墙面AB和墙面AC，移动方向是往客厅方向(对应在图3A中的移动方向是向左)。假设以墙面AB作为第一构件，则可以在墙面AB的左侧或者右侧确定至少两个参照点，假如参照点可以是承重柱1和2的位置，参照点也可以是承重柱3和4的位置。

可见，本示例中，以标准户型模型中的承重柱的位置或者顶点的位置为参照点，由于承重柱的位置或者顶点的位置相对来说是固定的，有利于减少参照点选取的错误。

在一个可能的示例中，所述根据所述至少两个参照点在所述标准户型模型中设置至少一条参照线，包括：根据所述至少两个参照点在所述第一构件的移动方向上设置至少一条与所述第一构件的移动方向垂直的参照线。

举例来说，请继续参阅图3A，在图3A中选取承重柱1和2的位置为参照点，作经过承重柱1和2的直线即为参照线，且可以发现所作的参照线时垂直第一构件墙面AB的移动方向的。

可见，本示例中，作与待调整的构件的移动方向垂直的参照线，有利于待调整的构件按照参照系移动相同距离即可完成调整。

在一个可能的示例中，所述根据所述户型调整参数信息和所述至少一条参照线对所述标准户型模型进行调整，得到目标户型模型，包括：根据所述至少一条参照线中的任一条参照线，锁定所述参照线一侧的每个第二构件在所述标准户型模型中的位置；根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中调整所述参照线另一侧的待调整的每个第一构件与所述参照线的距离；锁定调整后的每个第一构件在所述标准户型模型中的位置，得到所述目标户型模型。

举例来说，请一并参阅图3B，图3B是本申请实施例提供的一种目标户型模型的示意图。如图3B所示，假设所述目标用户的户型调整参数信息是将次卧2的长往客厅方向扩大50厘米，以承重柱1和2为参照点作参照线L1，以及以顶点A和D为参照点作参照线L2；然后根据参照线L1锁定其一侧的构件，也即厨房和主卧的所有构件被锁定，以及根据参照线L1锁定其一侧的构件，也即卫生间和次卧的所有构件被锁定；待调整构件为AB、AC和BF，则AB向参照线L1移动50厘米，AC的长度向参照线方向增大50厘米，BF的长度向参照线方向增大50厘米，然后锁定调整后的构件A1B1、A1C和B1F，也即得到目标户型模型。

可见，本示例中，固定参照线一侧的构件，改变参照线另一侧的与参照线的距离或者增加长度即可得到目标户型，有利于用户改变户型参数，得到自己喜好的户型。

在一个可能的示例中，所述获取标准户型模型，包括：根据第一预设条件从户型数据库中筛选出多个热门户型，并根据第二预设条件从所述户型数据库中筛选出当前业务设计的多个计划户型，其中，所述第一预设条件与所述第二预设条件不同；对所述多个热门户型和所述多个计划户型进行特征提取，得到多个第一户型特征和多个第二户型特征，其中，所述多个热门户型与所述多个第一户型特征一一对应，所述多个计划户型与所述多个第二户型特征一一对应；计算每个第一户型特征与每个第二户型特征的相似度，并筛选出相似度大于预设相似度阈值的第二户型特征；将所述相似度大于预设相似度阈值的第二户型特征对应的计划户型选出，得到多个第一推荐户型；从所述多个第一推荐户型中选出第一目标推荐户型，并根据所述第一目标推荐户型生成所述标准户型模型。

其中，所述热门户型可以是当前时段较为热门城市、热门地区的户型或受大多数用户关注或青睐的户型，所述计划户型是房地产开发商设计的户型。

可见，本示例中，通过计算计划户型与热门户型的相似度，对当前业务设计的计划户型进行预测，将可能成为热门户型的计划户型作为标准户型，有利于在大趋势上推出热门户型，又有利于在小方向上满足客户对户型个性化的需求。

在一个可能的示例中，所述获取标准户型模型，包括：获取所述目标用户的人脸图像；根据所述目标用户的人脸图像确定所述目标用户的年龄，并根据所述目标用户的年龄确定多个第二推荐户型；将所述多个第二推荐户型推送给所述目标用户的终端；接收所述目标用户通过所述终端返回的反馈结果；根据所述反馈结果从所述多个第二推荐户型选出第二目标推荐户型，并根据所述第二目标推荐户型生成所述标准户型模型。

可见，本示例中，通过给不同年龄段的用户推荐不同的户型，让不同年龄段的用户选择其喜爱的户型作为标准户型，有利于满足不同年龄段用户对户型个性化的需求。

在一个可能的示例中，所述根据所述目标用户的年龄确定多个第二推荐户型，包括：根据所述目标用户的年龄确定所述目标用户的年龄段，并获取预设数量的所述年龄段的历史用户的历史行为数据；对所述历史行为数据进行特征提取，得到多个行为特征；从所述户型数据库中获取当前业务设计的所有计划户型，对所述所有计划户型进行特征提取，得到多个第三户型特征；将所述多个行为特征和所述多个第三户型特征输入预设因子分解机模型中，得到多个组合特征的重要性排序，其中，所述组合特征用于表征行为特征和第三户型特征的综合特征；根据所述多个组合特征的重要性排序筛选出重要性排序大于预设排序的组合特征对应的第三户型特征，得到多个第四户型特征；将所述第四户型特征对应的计划户型作为所述多个第二推荐户型。

可见，本示例中，利用因子分解机模型挖掘年龄与户型的关联性，从而根据年龄向不同年龄段的用户推荐不同的户型，有利于满足不同年龄段用户对户型个性化的需求。

在一个可能的示例中，所述根据所述目标用户的人脸图像确定所述目标用户的年龄，包括：对所述目标用户的人脸图像的关键特征进行特征提取，得到第一特征点集，所述关键特征包括：皱纹、斑、痣；对所述目标用户的人脸图像的全局特征进行特征点提取，得到第二特征点集；将所述第一特征点集输入到预设神经网络模型，得到第一评估值；将所述第二特征点集输入到所述预设神经网络模型，得到第二评估值；获取所述关键特征对应的第一权重值、所述全局特征对应的第二权重值，所述第一权重值大于所述第二权重值，且所述第一权重值与所述第二权重值之和为1；依据所述第一评估值、所述第二评估值、所述第一权重值、所述第二权重值进行加权运算，得到目标评估值；获取所述目标用户的人脸图像对应的目标图像质量评价值；按照预设的图像质量评价值与年龄评估调整系数之间的映射关系，确定所述目标图像质量评价值对应的目标年龄评估调整系数；依据所述目标年龄评估调整系数对所述目标评估值进行调整，得到最终评估值；按照预设的评估值与年龄之间的映射关系，确定所述最终评估值对应的所述目标用户的人脸图像对应的年龄。

可见，本示例中，获取用户的人脸图像，通过提取人脸的关键特征以及全局特征，对于不同类型的特征设定不同的权重，然后综合判断确定用户的年龄，再根据用户的年龄用户推荐相应的户型，有利于满足不同年龄用户对户型个性化的需求。

在一个可能的示例中，在对所述目标用户的人脸图像的关键特征进行特征提取之前，所述方法还包括：将所述目标用户的人脸图像划分为多个区域；确定所述多个区域中每一区域的特征点分布密度，得到多个特征点分布密度，其中，每一区域对应一个特征点分布密度；依据所述多个特征点分布密度确定目标均方差；依据均方差与图像增强算法之间的映射关系，确定所述目标均方差对应的目标图像增强算法；依据所述目标图像增强算法对所述目标用户的人脸图像进行图像增强处理。

可见，本示例中，对目标用户的人脸图像进行图像增强处理，以防因图像不清晰或者模糊导致的用户年龄的误判，有利于减少根据年龄推荐户型的误差。

请参阅图4，图4是本申请实施例提供的一种户型参数化建模方法的流程示意图，所述户型参数化建模方法可以应用于如图1所示的电子设备。

如图4所示，所述户型参数化建模方法的执行主体是电子设备，所述户型参数化建模方法包括以下操作。

S401、获取标准户型模型，以及获取目标用户的户型调整参数信息。

S402、根据所述户型调整参数信息确定待调整的至少一个第一构件，以及确定第一构件的移动方向。

S403、根据所述第一构件的移动方向在所述第一构件的同一侧确定至少两个参照点，其中，所述参照点包括所述标准户型模型中承重柱的位置和顶点位置。

S404、根据所述至少两个参照点在所述第一构件的移动方向上设置至少一条与所述第一构件的移动方向垂直的参照线。

S405、根据所述至少一条参照线中的任一条参照线，锁定所述参照线一侧的每个第二构件在所述标准户型模型中的位置。

S406、根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中调整所述参照线另一侧的待调整的每个第一构件与所述参照线的距离。

S407、锁定调整后的每个第一构件在所述标准户型模型中的位置，得到所述目标户型模型。

可以看出，本申请实施例提供的户型参数化建模方法，获取标准户型模型，以及获取目标用户的户型调整参数信息，然后依据户型调整参数确定目标用户想要在户型中改变的其中一个构件，并确定该构件的移动方向，在该移动方向上找参照点，然后根据参照点设置一条参照线，再固定参照线一侧的构件不动，移动参照线另一侧的构件，改变构件与参照线的距离，从而达到改变户型中的长宽高参数，有利于按客户实际需求变化户型的尺寸以及户型内不同区域的尺寸，满足用户对户型的个性化需求。

与上述图2、图4所示的实施例一致的，请参阅图5，图5是本申请实施例提供的一种电子设备500的结构示意图。如图5所示，所述电子设备500包括应用处理器510、存储器520、通信接口530以及一个或多个程序521，其中，所述一个或多个程序521被存储在上述存储器520中，并且被配置由上述应用处理器510执行，所述一个或多个程序521包括用于执行上述方法实施例中任一步骤的指令。

在一个可能的示例中，所述程序521中包括用于执行以下步骤的指令：获取标准户型模型，以及获取目标用户的户型调整参数信息；根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中确定至少两个参照点，并根据所述至少两个参照点在所述标准户型模型中设置至少一条参照线，其中，所述参照点包括所述标准户型模型中承重柱的位置和顶点位置；根据所述户型调整参数信息和所述至少一条参照线对所述标准户型模型进行调整，得到目标户型模型。

可以看出，本申请实施例提供的电子设备获取标准户型模型，以及获取目标用户的户型调整参数信息；然后根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中确定至少两个参照点，并根据所述至少两个参照点在所述标准户型模型中设置至少一条参照线，其中，所述参照点包括所述标准户型模型中承重柱的位置和顶点位置；再根据所述户型调整参数信息和所述至少一条参照线对所述标准户型模型进行调整，得到目标户型模型。可见，在本申请实施例提供的电子设备，制作带参数化的户型模型，通过修改参数改变户型，有利于满足用户对户型的个性化需求。

在一个可能的示例中，在根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中确定至少两个参照点方面，所述程序521中的指令具体用于执行以下操作：根据所述户型调整参数信息确定待调整的至少一个第一构件，以及确定第一构件的移动方向；根据所述第一构件的移动方向在所述第一构件的同一侧确定至少两个参照点。

在一个可能的示例中，在根据所述至少两个参照点在所述标准户型模型中设置至少一条参照线方面，所述程序521中的指令具体用于执行以下操作：根据所述至少两个参照点在所述第一构件的移动方向上设置至少一条与所述第一构件的移动方向垂直的参照线。

在一个可能的示例中，在根据所述户型调整参数信息和所述至少一条参照线对所述标准户型模型进行调整，得到目标户型模型方面，所述程序521中的指令具体用于执行以下操作：根据所述至少一条参照线中的任一条参照线，锁定所述参照线一侧的每个第二构件在所述标准户型模型中的位置；根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中调整所述参照线另一侧的待调整的每个第一构件与所述参照线的距离；锁定调整后的每个第一构件在所述标准户型模型中的位置，得到所述目标户型模型。

在一个可能的示例中，在所述获取标准户型模型方面，所述程序521中的指令具体用于执行以下操作：根据第一预设条件从户型数据库中筛选出多个热门户型，并根据第二预设条件从所述户型数据库中筛选出当前业务设计的多个计划户型，其中，所述第一预设条件与所述第二预设条件不同；对所述多个热门户型和所述多个计划户型进行特征提取，得到多个第一户型特征和多个第二户型特征，其中，所述多个热门户型与所述多个第一户型特征一一对应，所述多个计划户型与所述多个第二户型特征一一对应；计算每个第一户型特征与每个第二户型特征的相似度，并筛选出相似度大于预设相似度阈值的第二户型特征；将所述相似度大于预设相似度阈值的第二户型特征对应的计划户型选出，得到多个第一推荐户型；从所述多个第一推荐户型中选出第一目标推荐户型，并根据所述第一目标推荐户型生成所述标准户型模型。

在一个可能的示例中，在所述获取标准户型模型方面，所述程序521中的指令具体用于执行以下操作：获取所述目标用户的人脸图像；根据所述目标用户的人脸图像确定所述目标用户的年龄，并根据所述目标用户的年龄确定多个第二推荐户型；将所述多个第二推荐户型推送给所述目标用户的终端；接收所述目标用户通过所述终端返回的反馈结果；根据所述反馈结果从所述多个第二推荐户型选出第二目标推荐户型，并根据所述第二目标推荐户型生成所述标准户型模型。

在一个可能的示例中，在根据所述目标用户的年龄确定多个第二推荐户型方面，所述程序521中的指令具体用于执行以下操作：根据所述目标用户的年龄确定所述目标用户的年龄段，并获取预设数量的所述年龄段的历史用户的历史行为数据；对所述历史行为数据进行特征提取，得到多个行为特征；从所述户型数据库中获取当前业务设计的所有计划户型，对所述所有计划户型进行特征提取，得到多个第三户型特征；将所述多个行为特征和所述多个第三户型特征输入预设因子分解机模型中，得到多个组合特征的重要性排序，其中，所述组合特征用于表征行为特征和第三户型特征的综合特征；根据所述多个组合特征的重要性排序筛选出重要性排序大于预设排序的组合特征对应的第三户型特征，得到多个第四户型特征；将所述第四户型特征对应的计划户型作为所述多个第二推荐户型。

在一个可能的示例中，在根据所述目标用户的人脸图像确定所述目标用户的年龄方面，所述程序521中的指令具体用于执行以下操作：对所述目标用户的人脸图像的关键特征进行特征提取，得到第一特征点集，所述关键特征包括：皱纹、斑、痣；对所述目标用户的人脸图像的全局特征进行特征点提取，得到第二特征点集；将所述第一特征点集输入到预设神经网络模型，得到第一评估值；将所述第二特征点集输入到所述预设神经网络模型，得到第二评估值；获取所述关键特征对应的第一权重值、所述全局特征对应的第二权重值，所述第一权重值大于所述第二权重值，且所述第一权重值与所述第二权重值之和为1；依据所述第一评估值、所述第二评估值、所述第一权重值、所述第二权重值进行加权运算，得到目标评估值；获取所述目标用户的人脸图像对应的目标图像质量评价值；按照预设的图像质量评价值与年龄评估调整系数之间的映射关系，确定所述目标图像质量评价值对应的目标年龄评估调整系数；依据所述目标年龄评估调整系数对所述目标评估值进行调整，得到最终评估值；按照预设的评估值与年龄之间的映射关系，确定所述最终评估值对应的所述目标用户的人脸图像对应的年龄。

在一个可能的示例中，在对所述目标用户的人脸图像的关键特征进行特征提取之前，所述程序521中的指令还用于执行以下操作：将所述目标用户的人脸图像划分为多个区域；确定所述多个区域中每一区域的特征点分布密度，得到多个特征点分布密度，其中，每一区域对应一个特征点分布密度；依据所述多个特征点分布密度确定目标均方差；依据均方差与图像增强算法之间的映射关系，确定所述目标均方差对应的目标图像增强算法；依据所述目标图像增强算法对所述目标用户的人脸图像进行图像增强处理。

上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，电子设备为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

本申请实施例可以根据上述方法示例对电子设备进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

请参阅图6，图6是本申请实施例中所涉及的户型参数化建模装置600的功能单元组成框图。所述户型参数化建模装置600应用于电子设备，所述户型参数化建模装置包括处理单元601和通信单元602，其中，所述处理单元601，用于执行如上述方法实施例中的任一步骤，且在执行诸如发送等数据传输时，可选择的调用所述通信单元602来完成相应操作。下面进行详细说明。

在一个可能的示例中，所述处理单元601用于获取标准户型模型，以及获取目标用户的户型调整参数信息；以及根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中确定至少两个参照点，并根据所述至少两个参照点在所述标准户型模型中设置至少一条参照线，其中，所述参照点包括所述标准户型模型中承重柱的位置和顶点位置；以及根据所述户型调整参数信息和所述至少一条参照线对所述标准户型模型进行调整，得到目标户型模型。

可以看出，本申请实施例提供的户型参数化建模装置，获取标准户型模型，以及获取目标用户的户型调整参数信息；然后根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中确定至少两个参照点，并根据所述至少两个参照点在所述标准户型模型中设置至少一条参照线，其中，所述参照点包括所述标准户型模型中承重柱的位置和顶点位置；再根据所述户型调整参数信息和所述至少一条参照线对所述标准户型模型进行调整，得到目标户型模型。可见，在本申请实施例提供的户型参数化建模装置，制作带参数化的户型模型，通过修改参数改变户型，有利于满足用户对户型的个性化需求。

在一个可能的示例中，在根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中确定至少两个参照点方面，所述处理单元601用于：根据所述户型调整参数信息确定待调整的至少一个第一构件，以及确定第一构件的移动方向；根据所述第一构件的移动方向在所述第一构件的同一侧确定至少两个参照点。

在一个可能的示例中，在根据所述至少两个参照点在所述标准户型模型中设置至少一条参照线方面，所述处理单元601用于：根据所述至少两个参照点在所述第一构件的移动方向上设置至少一条与所述第一构件的移动方向垂直的参照线。

在一个可能的示例中，在根据所述户型调整参数信息和所述至少一条参照线对所述标准户型模型进行调整，得到目标户型模型方面，所述处理单元601用于：根据所述至少一条参照线中的任一条参照线，锁定所述参照线一侧的每个第二构件在所述标准户型模型中的位置；根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中调整所述参照线另一侧的待调整的每个第一构件与所述参照线的距离；锁定调整后的每个第一构件在所述标准户型模型中的位置，得到所述目标户型模型。

在一个可能的示例中，在所述获取标准户型模型方面，所述处理单元601用于：根据第一预设条件从户型数据库中筛选出多个热门户型，并根据第二预设条件从所述户型数据库中筛选出当前业务设计的多个计划户型，其中，所述第一预设条件与所述第二预设条件不同；对所述多个热门户型和所述多个计划户型进行特征提取，得到多个第一户型特征和多个第二户型特征，其中，所述多个热门户型与所述多个第一户型特征一一对应，所述多个计划户型与所述多个第二户型特征一一对应；计算每个第一户型特征与每个第二户型特征的相似度，并筛选出相似度大于预设相似度阈值的第二户型特征；将所述相似度大于预设相似度阈值的第二户型特征对应的计划户型选出，得到多个第一推荐户型；从所述多个第一推荐户型中选出第一目标推荐户型，并根据所述第一目标推荐户型生成所述标准户型模型。

在一个可能的示例中，在所述获取标准户型模型方面，所述处理单元601用于：获取所述目标用户的人脸图像；根据所述目标用户的人脸图像确定所述目标用户的年龄，并根据所述目标用户的年龄确定多个第二推荐户型；将所述多个第二推荐户型推送给所述目标用户的终端；接收所述目标用户通过所述终端返回的反馈结果；根据所述反馈结果从所述多个第二推荐户型选出第二目标推荐户型，并根据所述第二目标推荐户型生成所述标准户型模型。

在一个可能的示例中，在根据所述目标用户的年龄确定多个第二推荐户型方面，所述处理单元601用于：根据所述目标用户的年龄确定所述目标用户的年龄段，并获取预设数量的所述年龄段的历史用户的历史行为数据；对所述历史行为数据进行特征提取，得到多个行为特征；从所述户型数据库中获取当前业务设计的所有计划户型，对所述所有计划户型进行特征提取，得到多个第三户型特征；将所述多个行为特征和所述多个第三户型特征输入预设因子分解机模型中，得到多个组合特征的重要性排序，其中，所述组合特征用于表征行为特征和第三户型特征的综合特征；根据所述多个组合特征的重要性排序筛选出重要性排序大于预设排序的组合特征对应的第三户型特征，得到多个第四户型特征；将所述第四户型特征对应的计划户型作为所述多个第二推荐户型。

在一个可能的示例中，在根据所述目标用户的人脸图像确定所述目标用户的年龄方面，所述处理单元601用于：对所述目标用户的人脸图像的关键特征进行特征提取，得到第一特征点集，所述关键特征包括：皱纹、斑、痣；对所述目标用户的人脸图像的全局特征进行特征点提取，得到第二特征点集；将所述第一特征点集输入到预设神经网络模型，得到第一评估值；将所述第二特征点集输入到所述预设神经网络模型，得到第二评估值；获取所述关键特征对应的第一权重值、所述全局特征对应的第二权重值，所述第一权重值大于所述第二权重值，且所述第一权重值与所述第二权重值之和为1；依据所述第一评估值、所述第二评估值、所述第一权重值、所述第二权重值进行加权运算，得到目标评估值；获取所述目标用户的人脸图像对应的目标图像质量评价值；按照预设的图像质量评价值与年龄评估调整系数之间的映射关系，确定所述目标图像质量评价值对应的目标年龄评估调整系数；依据所述目标年龄评估调整系数对所述目标评估值进行调整，得到最终评估值；按照预设的评估值与年龄之间的映射关系，确定所述最终评估值对应的所述目标用户的人脸图像对应的年龄。

在一个可能的示例中，在对所述目标用户的人脸图像的关键特征进行特征提取之前，所述处理单元601用于：将所述目标用户的人脸图像划分为多个区域；确定所述多个区域中每一区域的特征点分布密度，得到多个特征点分布密度，其中，每一区域对应一个特征点分布密度；依据所述多个特征点分布密度确定目标均方差；依据均方差与图像增强算法之间的映射关系，确定所述目标均方差对应的目标图像增强算法；依据所述目标图像增强算法对所述目标用户的人脸图像进行图像增强处理。

其中，所述户型参数化建模装置600还可以包括存储单元603，用于存储电子设备的程序代码和数据。所述处理单元601可以是处理器，所述通信单元602可以是触控显示屏或者收发器，存储单元603可以是存储器。

可以理解的是，由于方法实施例与装置实施例为相同技术构思的不同呈现形式，因此，本申请中方法实施例部分的内容应同步适配于装置实施例部分，此处不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤，上述计算机包括电子设备。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，上述计算机包括电子设备。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。

以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (9)

1.一种户型参数化建模方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：

获取标准户型模型，以及获取目标用户的户型调整参数信息，所述获取标准户型模型包括：获取所述目标用户的人脸图像；根据所述目标用户的人脸图像确定所述目标用户的年龄，并根据所述目标用户的年龄确定多个第二推荐户型；将所述多个第二推荐户型推送给所述目标用户的终端；接收所述目标用户通过所述终端返回的反馈结果；根据所述反馈结果从所述多个第二推荐户型选出第二目标推荐户型，并根据所述第二目标推荐户型生成所述标准户型模型；其中，所述根据所述目标用户的人脸图像确定所述目标用户的年龄，包括：对所述目标用户的人脸图像的关键特征进行特征提取，得到第一特征点集；对所述目标用户的人脸图像的全局特征进行特征点提取，得到第二特征点集；将所述第一特征点集输入到预设神经网络模型，得到第一评估值；将所述第二特征点集输入到所述预设神经网络模型，得到第二评估值；获取所述关键特征对应的第一权重值、所述全局特征对应的第二权重值，所述第一权重值大于所述第二权重值，且所述第一权重值与所述第二权重值之和为1；根据所述第一评估值、所述第二评估值、所述第一权重值、所述第二权重值进行加权运算，得到目标评估值；获取所述目标用户的人脸图像对应的目标图像质量评价值；按照预设的图像质量评价值与年龄评估调整系数之间的映射关系，确定所述目标图像质量评价值对应的目标年龄评估调整系数；根据所述目标年龄评估调整系数对所述目标评估值进行调整，得到最终评估值；按照预设的评估值与年龄之间的映射关系，确定所述最终评估值对应的所述目标用户的人脸图像对应的年龄；

根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中确定至少两个参照点，并根据所述至少两个参照点在所述标准户型模型中设置至少一条参照线，其中，所述参照点包括所述标准户型模型中承重柱的位置和顶点位置；

根据所述户型调整参数信息和所述至少一条参照线对所述标准户型模型进行调整，得到目标户型模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中确定至少两个参照点，包括：

根据所述户型调整参数信息确定待调整的至少一个第一构件，以及确定第一构件的移动方向；

根据所述第一构件的移动方向在所述第一构件的同一侧确定至少两个参照点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少两个参照点在所述标准户型模型中设置至少一条参照线，包括：

根据所述至少两个参照点在所述第一构件的移动方向上设置至少一条与所述第一构件的移动方向垂直的参照线。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述户型调整参数信息和所述至少一条参照线对所述标准户型模型进行调整，得到目标户型模型，包括：

根据所述至少一条参照线中的任一条参照线，锁定所述参照线一侧的每个第二构件在所述标准户型模型中的位置；

根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中调整所述参照线另一侧的待调整的每个第一构件与所述参照线的距离；

锁定调整后的每个第一构件在所述标准户型模型中的位置，得到所述目标户型模型。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取标准户型模型，包括：

根据第一预设条件从户型数据库中筛选出多个热门户型，并根据第二预设条件从所述户型数据库中筛选出当前业务设计的多个计划户型，其中，所述第一预设条件与所述第二预设条件不同；

对所述多个热门户型和所述多个计划户型进行特征提取，得到多个第一户型特征和多个第二户型特征，其中，所述多个热门户型与所述多个第一户型特征一一对应，所述多个计划户型与所述多个第二户型特征一一对应；

计算每个第一户型特征与每个第二户型特征的相似度，并筛选出相似度大于预设相似度阈值的第二户型特征；

将所述相似度大于预设相似度阈值的第二户型特征对应的计划户型选出，得到多个第一推荐户型；

从所述多个第一推荐户型中选出第一目标推荐户型，并根据所述第一目标推荐户型生成所述标准户型模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户的年龄确定多个第二推荐户型，包括：

根据所述目标用户的年龄确定所述目标用户的年龄段，并获取预设数量的所述年龄段的历史用户的历史行为数据；

对所述历史行为数据进行特征提取，得到多个行为特征；

从所述户型数据库中获取当前业务设计的所有计划户型，对所述所有计划户型进行特征提取，得到多个第三户型特征；

将所述多个行为特征和所述多个第三户型特征输入预设因子分解机模型中，得到多个组合特征的重要性排序，其中，所述组合特征用于表征行为特征和第三户型特征的综合特征；

根据所述多个组合特征的重要性排序筛选出重要性排序大于预设排序的组合特征对应的第三户型特征，得到多个第四户型特征；

将所述第四户型特征对应的计划户型作为所述多个第二推荐户型。

7.一种户型参数化建模装置，其特征在于，应用于电子设备，所述装置包括处理单元，其中，所述处理单元，用于：

获取标准户型模型，以及获取目标用户的户型调整参数信息，所述获取标准户型模型包括：获取所述目标用户的人脸图像；根据所述目标用户的人脸图像确定所述目标用户的年龄，并根据所述目标用户的年龄确定多个第二推荐户型；将所述多个第二推荐户型推送给所述目标用户的终端；接收所述目标用户通过所述终端返回的反馈结果；根据所述反馈结果从所述多个第二推荐户型选出第二目标推荐户型，并根据所述第二目标推荐户型生成所述标准户型模型；其中，所述根据所述目标用户的人脸图像确定所述目标用户的年龄，包括：对所述目标用户的人脸图像的关键特征进行特征提取，得到第一特征点集；对所述目标用户的人脸图像的全局特征进行特征点提取，得到第二特征点集；将所述第一特征点集输入到预设神经网络模型，得到第一评估值；将所述第二特征点集输入到所述预设神经网络模型，得到第二评估值；获取所述关键特征对应的第一权重值、所述全局特征对应的第二权重值，所述第一权重值大于所述第二权重值，且所述第一权重值与所述第二权重值之和为1；根据所述第一评估值、所述第二评估值、所述第一权重值、所述第二权重值进行加权运算，得到目标评估值；获取所述目标用户的人脸图像对应的目标图像质量评价值；按照预设的图像质量评价值与年龄评估调整系数之间的映射关系，确定所述目标图像质量评价值对应的目标年龄评估调整系数；根据所述目标年龄评估调整系数对所述目标评估值进行调整，得到最终评估值；按照预设的评估值与年龄之间的映射关系，确定所述最终评估值对应的所述目标用户的人脸图像对应的年龄；

以及根据所述户型调整参数信息在所述标准户型模型中确定至少两个参照点，并根据所述至少两个参照点在所述标准户型模型中设置至少一条参照线，其中，所述参照点包括所述标准户型模型中承重柱的位置和顶点位置；

以及根据所述户型调整参数信息和所述至少一条参照线对所述标准户型模型进行调整，得到目标户型模型。

8.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器、通信接口，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行权利要求1-6任一项所述的方法中的步骤的指令。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现权利要求1-6任一项所述的方法。

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