CN117195378B - 一种基于大数据的家居布局优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及家居布局技术领域，具体公开了一种基于大数据的家居布局优化方法及系统。本发明通过获取当前出租房屋的前租家居数据，进行选择识别，确定多个搬迁家居目标；获取待搬出租房屋的后租环境数据，对多个搬迁家居目标进行区域趋同的区域搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁位置；生成后租家居模型；基于大数据技术，对后租家居模型进行补充优化分析，生成后租优化模型，向用户推荐多个后租优化目标。能够对当前出租房屋的前租家居数据进行选择识别，确定多个搬迁家居目标，在待搬出租房屋中，对多个搬迁家居目标进行区域趋同的搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁位置，并进行补充优化分析与推荐，实现家居布局优化在出租搬迁中的有效应用。

Description

一种基于大数据的家居布局优化方法及系统

技术领域

本发明属于家居布局技术领域，尤其涉及一种基于大数据的家居布局优化方法及系统。

背景技术

家居布局，是对房间的布置进行整体策划，包括家庭装修、家具配置和电器摆放等一系列与居室有关的家居活动。

现有技术中的家居布局，通常只是针对新房进行装修设计、家具配置和电器摆放的布局规划，不能够在租房搬迁中应用，无法识别当前出租房屋中的多个搬迁家居目标，在待搬出租房屋中进行合理的搬迁规划，且无法对待搬出租房屋进行家居布局的补充优化推荐。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于大数据的家居布局优化方法及系统，旨在解决背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种基于大数据的家居布局优化方法，所述方法具体包括以下步骤：

接收用户的布局优化请求，获取当前出租房屋的前租家居数据，进行选择识别，确定多个搬迁家居目标；

获取待搬出租房屋的后租环境数据，综合所述前租家居数据和所述后租环境数据，对多个所述搬迁家居目标进行区域趋同的区域搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁区域；

在多个所述目标搬迁区域中，对多个所述搬迁家居目标进行尺寸匹配的位置搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁位置；

按照多个所述目标搬迁位置，对多个所述搬迁家居目标进行布局渲染，生成后租家居模型；

基于大数据技术，对所述后租家居模型进行补充优化分析，生成后租优化模型，获取并向用户推荐多个后租优化目标。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述接收用户的布局优化请求，获取当前出租房屋的前租家居数据，进行选择识别，确定多个搬迁家居目标具体包括以下步骤：

接收用户的布局优化请求，创建需求交互界面；

在所述需求交互界面中，指引用户进行前租拍摄与传输，获取当前出租房屋的前租户型图像和多个前租拍摄图像，生成前租家居数据；

对所述前租家居数据进行家居目标识别，确定多个存在家居目标；

接收用户的交互选择，从多个所述存在家居目标中，筛选并标记多个搬迁家居目标。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述获取待搬出租房屋的后租环境数据，综合所述前租家居数据和所述后租环境数据，对多个所述搬迁家居目标进行区域趋同的区域搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁区域具体包括以下步骤：

在所述需求交互界面中，指引用户进行后租数据传输，获取待搬出租房屋的后租户型图像和多个后租拍摄图像，生成后租环境数据；

对所述前租户型图像进行区域分析，识别多个前租功能区域；

根据多个所述前租功能区域和多个所述前租拍摄图像，对多个所述搬迁家居目标进行定位分析，记录多个对应的前租功能标记；

对所述后租户型图像进行区域分析，识别多个后租功能区域；

根据多个所述后租功能区域和多个所述前租功能标记，对多个所述搬迁家居目标进行区域趋同的匹配规划，确定多个对应的目标搬迁区域。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述在多个所述目标搬迁区域中，对多个所述搬迁家居目标进行尺寸匹配的位置搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁位置具体包括以下步骤：

基于所述前租家居数据，对多个所述搬迁家居目标进行比例分析，获取多个对应的目标比例数据；

根据多个所述目标比例数据，对多个所述搬迁家居目标进行尺寸估算，获取多个目标尺寸数据；

按照多个所述目标尺寸数据，在多个所述目标搬迁区域中进行尺寸匹配的位置搬迁规划，确定多个目标搬迁位置。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述按照多个所述目标搬迁位置，对多个所述搬迁家居目标进行布局渲染，生成后租家居模型具体包括以下步骤：

根据所述后租环境数据，进行环境渲染，生成后租环境模型；

从多个所述前租拍摄图像中，提取多个搬迁家居目标的家居目标图像；

根据多个所述家居目标图像和多个所述目标尺寸数据，创建多个所述搬迁家居目标的搬迁家居模型；

在所述后租环境模型中，按照多个所述目标搬迁位置，对多个所述搬迁家居目标进行布局渲染，生成后租家居模型。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述基于大数据技术，对所述后租家居模型进行补充优化分析，生成后租优化模型，获取并向用户推荐多个后租优化目标具体包括以下步骤：

对所述后租家居模型进行补充优化分析，确定多个补充优化位置；

基于大数据技术，在多个所述补充优化位置进行补充优化匹配，生成后租优化模型；

从所述后租优化模型中，获取多个后租优化目标；

按照多个所述后租优化目标，生成多个优化目标信息，并向用户进行优化展示推荐。

一种基于大数据的家居布局优化系统，所述系统包括当前家居识别模块、区域搬迁规划模块、位置搬迁规划模块、后租布局渲染模块和补充优化推荐模块，其中：

当前家居识别模块，用于接收用户的布局优化请求，获取当前出租房屋的前租家居数据，进行选择识别，确定多个搬迁家居目标；

区域搬迁规划模块，用于获取待搬出租房屋的后租环境数据，综合所述前租家居数据和所述后租环境数据，对多个所述搬迁家居目标进行区域趋同的区域搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁区域；

位置搬迁规划模块，用于在多个所述目标搬迁区域中，对多个所述搬迁家居目标进行尺寸匹配的位置搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁位置；

后租布局渲染模块，用于按照多个所述目标搬迁位置，对多个所述搬迁家居目标进行布局渲染，生成后租家居模型；

补充优化推荐模块，用于基于大数据技术，对所述后租家居模型进行补充优化分析，生成后租优化模型，获取并向用户推荐多个后租优化目标。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述当前家居识别模块具体包括：

请求处理单元，用于接收用户的布局优化请求，创建需求交互界面；

前租指引单元，用于在所述需求交互界面中，指引用户进行前租拍摄与传输，获取当前出租房屋的前租户型图像和多个前租拍摄图像，生成前租家居数据；

目标识别单元，用于对所述前租家居数据进行家居目标识别，确定多个存在家居目标；

目标筛选单元，用于接收用户的交互选择，从多个所述存在家居目标中，筛选并标记多个搬迁家居目标。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述区域搬迁规划模块具体包括：

后租指引单元，用于在所述需求交互界面中，指引用户进行后租数据传输，获取待搬出租房屋的后租户型图像和多个后租拍摄图像，生成后租环境数据；

前租区域分析单元，用于对所述前租户型图像进行区域分析，识别多个前租功能区域；

定位分析单元，用于根据多个所述前租功能区域和多个所述前租拍摄图像，对多个所述搬迁家居目标进行定位分析，记录多个对应的前租功能标记；

后租区域分析单元，用于对所述后租户型图像进行区域分析，识别多个后租功能区域；

匹配规划单元，用于根据多个所述后租功能区域和多个所述前租功能标记，对多个所述搬迁家居目标进行区域趋同的匹配规划，确定多个对应的目标搬迁区域。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述补充优化推荐模块具体包括：

优化分析单元，用于对所述后租家居模型进行补充优化分析，确定多个补充优化位置；

优化匹配单元，用于基于大数据技术，在多个所述补充优化位置进行补充优化匹配，生成后租优化模型；

目标获取单元，用于从所述后租优化模型中，获取多个后租优化目标；

展示推荐单元，用于按照多个所述后租优化目标，生成多个优化目标信息，并向用户进行优化展示推荐。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

（1）本发明能够对当前出租房屋的前租家居数据进行选择识别，确定多个搬迁家居目标，在待搬出租房屋中，对多个搬迁家居目标进行区域趋同的区域搬迁规划，再进行尺寸匹配的位置搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁位置，实现家居布局在出租搬迁中的有效应用；

（2）本发明能够按照多个搬迁家居目标的目标搬迁位置，在待搬出租房屋中进行布局渲染，生成后租家居模型，基于大数据技术，进行补充优化分析，生成后租优化模型，获取多个后租优化目标，并向用户进行优化展示推荐，从而实现对待搬出租房屋的家居布局优化与推荐。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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发明的一些实施例。

图1示出了本发明实施例提供的方法的流程图。

图2示出了本发明实施例提供的方法中搬迁家居目标选择识别的流程图。

图3示出了本发明实施例提供的方法中趋同的区域搬迁规划的流程图。

图4示出了本发明实施例提供的方法中匹配的位置搬迁规划的流程图。

图5示出了本发明实施例提供的方法中渲染生成后租家居模型的流程图。

图6示出了本发明实施例提供的方法中补充优化分析与推荐的流程图。

图7示出了本发明实施例提供的系统的应用架构图。

图8示出了本发明实施例提供的系统中当前家居识别模块的结构框图。

图9示出了本发明实施例提供的系统中区域搬迁规划模块的结构框图。

图10示出了本发明实施例提供的系统中补充优化推荐模块的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

可以理解的是，现有技术中，家居布局只是针对新房进行装修设计、家具配置和电器摆放的布局规划，不能够在租房搬迁中应用，无法识别当前出租房屋中的多个搬迁家居目标，在待搬出租房屋中进行合理的搬迁规划，且无法对待搬出租房屋进行家居布局的补充优化推荐。

为解决上述问题，本发明实施例通过接收用户的布局优化请求，获取当前出租房屋的前租家居数据，进行选择识别，确定多个搬迁家居目标；获取待搬出租房屋的后租环境数据，综合前租家居数据和后租环境数据，对多个搬迁家居目标进行区域趋同的区域搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁区域；在多个目标搬迁区域中，对多个搬迁家居目标进行尺寸匹配的位置搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁位置；按照多个目标搬迁位置，对多个搬迁家居目标进行布局渲染，生成后租家居模型；基于大数据技术，对后租家居模型进行补充优化分析，生成后租优化模型，获取并向用户推荐多个后租优化目标。能够对当前出租房屋的前租家居数据进行选择识别，确定多个搬迁家居目标，在待搬出租房屋中，对多个搬迁家居目标进行区域趋同的搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁位置，并进行补充优化分析与推荐，实现家居布局优化在出租搬迁中的有效应用。

图1示出了本发明实施例提供的方法的流程示意图。

具体的，在本发明提供的一个优选实施方式中，一种基于大数据的家居布局优化方法，所述方法具体包括以下步骤：

步骤S101，接收用户的布局优化请求，获取当前出租房屋的前租家居数据，进行选择识别，确定多个搬迁家居目标。

在本发明实施例中，在用户具有租房变化的家居布局需求时，可以进行布局优化请求操作，通过接收用户的布局优化请求，创建需求交互界面，在需求交互界面中，首先指引用户上传当前出租房屋的前租户型图像，通过对前租户型图像进行分析，确定多个前租拍摄位置，指引用户在多个前租拍摄位置处进行前租拍摄，获取用户拍摄的多个前租拍摄图像，根据当前出租房屋的前租户型图像和多个前租拍摄图像，生成前租家居数据，并通过对前租家居数据进行家居目标识别，确定在当前出租房屋中的多个存在家居目标，并在需求交互界面中，将多个存在家居目标向用户进行逐一交互展示，用户可以在交互展示的过程中，选择想要搬迁至待搬出租房屋的家居物品，通过接收用户的交互选择，从多个存在家居目标中，筛选并标记多个搬迁家居目标，多个搬迁家居目标均是用户想要搬迁至待搬出租房屋的家居物品。

可以理解的是，前租拍摄位置，是根据前租户型图像中的墙面来确定，具体的：通过识别前租户型图像中的多个标准墙面，在标准墙面对面2.5米的距离构建与标准墙面平行的标准基线，以标准基线的中点为前租拍摄原点，构建半径为0.15米的圆形区域为前租拍摄位置，其中，标准墙面，是长度不小于1.2米的墙面。

可以理解的是，前租拍摄图像，是指引用户在前租拍摄位置处，朝向对应的标准墙面进行拍摄得到的图像。

可以理解的是，家居目标识别，是按照预设的家居外形特征数据库，对多个前租拍摄图像进行特征识别的过程；存在家居目标，可以包括餐桌、椅子、沙发、床、冰箱、洗衣机、电视机、电饭煲等。

具体的，图2示出了本发明实施例提供的方法中搬迁家居目标选择识别的流程图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述接收用户的布局优化请求，获取当前出租房屋的前租家居数据，进行选择识别，确定多个搬迁家居目标具体包括以下步骤：

步骤S1011，接收用户的布局优化请求，创建需求交互界面。

步骤S1012，在所述需求交互界面中，指引用户进行前租拍摄与传输，获取当前出租房屋的前租户型图像和多个前租拍摄图像，生成前租家居数据。

步骤S1013，对所述前租家居数据进行家居目标识别，确定多个存在家居目标。

步骤S1014，接收用户的交互选择，从多个所述存在家居目标中，筛选并标记多个搬迁家居目标。

进一步的，所述基于大数据的家居布局优化方法还包括以下步骤：

步骤S102，获取待搬出租房屋的后租环境数据，综合所述前租家居数据和所述后租环境数据，对多个所述搬迁家居目标进行区域趋同的区域搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁区域。

在本发明实施例中，在需求交互界面中，指引用户进行后租数据传输，获取用户上传的待搬出租房屋的后租户型图像和多个后租拍摄图像，根据后租户型图像和多个后租拍摄图像，生成后租环境数据，再对前租户型图像进行区域分析，识别当前出租房屋中的多个前租功能区域，综合多个前租功能区域和多个前租拍摄图像进行定位分析，识别多个搬迁家居目标所处的前租功能区域，并进行记录，得到多个对应的前租功能标记，且对后租户型图像进行区域分析，识别待搬出租房屋中的多个后租功能区域，综合多个后租功能区域和多个前租功能标记，对多个搬迁家居目标进行区域趋同的匹配规划，确定多个对应的目标搬迁区域，使得搬迁家居目标在待搬出租房屋中规划的功能区域与在当前出租房屋中所处的功能区域一致。

可以理解的是，多个前租功能区域，是当前出租房屋的功能区域；多个后租功能区域，是待搬出租房屋的功能区域；功能区域，可以包括：卧室、客厅、阳台、厨房、卫生间和楼梯等。

具体的，图3示出了本发明实施例提供的方法中趋同的区域搬迁规划的流程图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述获取待搬出租房屋的后租环境数据，综合所述前租家居数据和所述后租环境数据，对多个所述搬迁家居目标进行区域趋同的区域搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁区域具体包括以下步骤：

步骤S1021，在所述需求交互界面中，指引用户进行后租数据传输，获取待搬出租房屋的后租户型图像和多个后租拍摄图像，生成后租环境数据。

步骤S1022，对所述前租户型图像进行区域分析，识别多个前租功能区域。

步骤S1023，根据多个所述前租功能区域和多个所述前租拍摄图像，对多个所述搬迁家居目标进行定位分析，记录多个对应的前租功能标记。

步骤S1024，对所述后租户型图像进行区域分析，识别多个后租功能区域。

步骤S1025，根据多个所述后租功能区域和多个所述前租功能标记，对多个所述搬迁家居目标进行区域趋同的匹配规划，确定多个对应的目标搬迁区域。

进一步的，所述基于大数据的家居布局优化方法还包括以下步骤：

步骤S103，在多个所述目标搬迁区域中，对多个所述搬迁家居目标进行尺寸匹配的位置搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁位置。

在本发明实施例中，对前租家居数据中的多个前租拍摄图像进行分析，识别多个搬迁家居目标在对应的前租拍摄图像中的比例，得到多个搬迁家居目标对应的目标比例数据，并从前租家居数据中的前租户型图像中，识别当前出租房屋的标准尺寸数据，再根据多个目标比例数据，对多个搬迁家居目标进行尺寸估算，获取多个目标尺寸数据，按照多个目标尺寸数据，在多个目标搬迁区域中进行尺寸匹配的位置搬迁规划，确定多个能够放置相应的搬迁家居目标的目标搬迁位置。

可以理解的是，前租户型图像中，具有详细的尺寸标注，再按照标准的墙面高度，可以识别当前出租房屋的标准尺寸数据。

可以理解的是，尺寸估算，是以标准尺寸数据为基础，获取搬迁家居目标对应的标准墙面，获取标准墙面的墙面尺寸数据，再按照搬迁家居目标的目标比例数据，进行相应的比例计算，进而估算出搬迁家居目标的长度、高度等目标尺寸数据。

具体的，图4示出了本发明实施例提供的方法中匹配的位置搬迁规划的流程图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述在多个所述目标搬迁区域中，对多个所述搬迁家居目标进行尺寸匹配的位置搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁位置具体包括以下步骤：

步骤S1031，基于所述前租家居数据，对多个所述搬迁家居目标进行比例分析，获取多个对应的目标比例数据。

步骤S1032，根据多个所述目标比例数据，对多个所述搬迁家居目标进行尺寸估算，获取多个目标尺寸数据。

步骤S1033，按照多个所述目标尺寸数据，在多个所述目标搬迁区域中进行尺寸匹配的位置搬迁规划，确定多个目标搬迁位置。

进一步的，所述基于大数据的家居布局优化方法还包括以下步骤：

步骤S104，按照多个所述目标搬迁位置，对多个所述搬迁家居目标进行布局渲染，生成后租家居模型。

在本发明实施例中，根据后租环境数据中的后租户型图像，构建后租基础模型，再根据后租环境数据中的多个后租拍摄图像，对后租基础模型进行环境渲染，生成后租环境模型，从多个前租拍摄图像中，提取多个搬迁家居目标的家居目标图像，根据多个家居目标图像和多个目标尺寸数据，创建多个搬迁家居目标的搬迁家居模型，进而在后租环境模型中，按照多个目标搬迁位置，将多个搬迁家居目标进行布局渲染，生成后租家居模型。

可以理解的是，后租家居模型，是以待搬出租房屋的尺寸为基础，构建后租基础模型，再按照多个后租拍摄图像对应的颜色、材质等特征，对后租基础模型渲染生成后租环境模型，且创建多个搬迁家居目标的搬迁家居模型之后，在后租环境模型中布局渲染多个搬迁家居模型生成；通过后租家居模型，能够反映多个搬迁家居目标在待搬出租房屋中规划的布局情况。

具体的，图5示出了本发明实施例提供的方法中渲染生成后租家居模型的流程图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述按照多个所述目标搬迁位置，对多个所述搬迁家居目标进行布局渲染，生成后租家居模型具体包括以下步骤：

步骤S1041，根据所述后租环境数据，进行环境渲染，生成后租环境模型。

步骤S1042，从多个所述前租拍摄图像中，提取多个搬迁家居目标的家居目标图像。

步骤S1043，根据多个所述家居目标图像和多个所述目标尺寸数据，创建多个所述搬迁家居目标的搬迁家居模型。

步骤S1044，在所述后租环境模型中，按照多个所述目标搬迁位置，对多个所述搬迁家居目标进行布局渲染，生成后租家居模型。

进一步的，所述基于大数据的家居布局优化方法还包括以下步骤：

步骤S105，基于大数据技术，对所述后租家居模型进行补充优化分析，生成后租优化模型，获取并向用户推荐多个后租优化目标。

在本发明实施例中，通过对后租家居模型进行补充优化分析，确定后租家居模型中可以进行补充优化的多个补充优化位置，并基于大数据技术，对多个补充优化位置进行补充优化匹配，生成后租优化模型，进而从后租优化模型中，获取多个补充优化位置对应的后租优化目标，同时获取多个后租优化目标的目标基础信息，对多个目标基础信息进行处理，生成多个后租优化目标对应的优化目标信息，向用户进行优化展示推荐，实现对待搬出租房屋中家居布局的补充优化推荐。

可以理解的是，后租优化目标，可以是进行装饰的家居物品（例如：桌布、壁画、地毯等），也可以是具有实际的必要作用的家居物品（例如：冰箱、空调、洗衣机等），具体的：在补充优化匹配中，对于缺少的、具有必要作用的家居物品进行补充优化匹配（例如：待搬出租房屋中缺少“冰箱”，则后租优化目标可以为“冰箱”），且对于空旷区域进行装饰的补充优化匹配（例如：对于待搬出租房屋中的墙面单调，则后租优化目标可以为“壁画”）。

具体的，图6示出了本发明实施例提供的方法中补充优化分析与推荐的流程图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述基于大数据技术，对所述后租家居模型进行补充优化分析，生成后租优化模型，获取并向用户推荐多个后租优化目标具体包括以下步骤：

步骤S1051，对所述后租家居模型进行补充优化分析，确定多个补充优化位置。

步骤S1052，基于大数据技术，在多个所述补充优化位置进行补充优化匹配，生成后租优化模型。

步骤S1053，从所述后租优化模型中，获取多个后租优化目标。

步骤S1054，按照多个所述后租优化目标，生成多个优化目标信息，并向用户进行优化展示推荐。

进一步的，图7示出了本发明实施例提供的系统的应用架构图。

其中，在本发明提供的又一个优选实施方式中，一种基于大数据的家居布局优化系统，包括：

当前家居识别模块101，用于接收用户的布局优化请求，获取当前出租房屋的前租家居数据，进行选择识别，确定多个搬迁家居目标。

在本发明实施例中，在用户具有租房变化的家居布局需求时，可以进行布局优化请求操作，当前家居识别模块101通过接收用户的布局优化请求，创建需求交互界面，在需求交互界面中，首先指引用户上传当前出租房屋的前租户型图像，通过对前租户型图像进行分析，确定多个前租拍摄位置，指引用户在多个前租拍摄位置处进行前租拍摄，获取用户拍摄的多个前租拍摄图像，根据当前出租房屋的前租户型图像和多个前租拍摄图像，生成前租家居数据，并通过对前租家居数据进行家居目标识别，确定在当前出租房屋中的多个存在家居目标，并在需求交互界面中，将多个存在家居目标向用户进行逐一交互展示，用户可以在交互展示的过程中，选择想要搬迁至待搬出租房屋的家居物品，通过接收用户的交互选择，从多个存在家居目标中，筛选并标记多个搬迁家居目标，多个搬迁家居目标均是用户想要搬迁至待搬出租房屋的家居物品。

具体的，图8示出了本发明实施例提供的系统中当前家居识别模块101的结构框图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述当前家居识别模块101具体包括：

请求处理单元1011，用于接收用户的布局优化请求，创建需求交互界面。

前租指引单元1012，用于在所述需求交互界面中，指引用户进行前租拍摄与传输，获取当前出租房屋的前租户型图像和多个前租拍摄图像，生成前租家居数据。

目标识别单元1013，用于对所述前租家居数据进行家居目标识别，确定多个存在家居目标。

目标筛选单元1014，用于接收用户的交互选择，从多个所述存在家居目标中，筛选并标记多个搬迁家居目标。

进一步的，所述基于大数据的家居布局优化系统还包括：

区域搬迁规划模块102，用于获取待搬出租房屋的后租环境数据，综合所述前租家居数据和所述后租环境数据，对多个所述搬迁家居目标进行区域趋同的区域搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁区域。

在本发明实施例中，区域搬迁规划模块102在需求交互界面中，指引用户进行后租数据传输，获取用户上传的待搬出租房屋的后租户型图像和多个后租拍摄图像，根据后租户型图像和多个后租拍摄图像，生成后租环境数据，再对前租户型图像进行区域分析，识别当前出租房屋中的多个前租功能区域，综合多个前租功能区域和多个前租拍摄图像进行定位分析，识别多个搬迁家居目标所处的前租功能区域，并进行记录，得到多个对应的前租功能标记，且对后租户型图像进行区域分析，识别待搬出租房屋中的多个后租功能区域，综合多个后租功能区域和多个前租功能标记，对多个搬迁家居目标进行区域趋同的匹配规划，确定多个对应的目标搬迁区域，使得搬迁家居目标在待搬出租房屋中规划的功能区域与在当前出租房屋中所处的功能区域一致。

具体的，图9示出了本发明实施例提供的系统中区域搬迁规划模块102的结构框图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述区域搬迁规划模块102具体包括：

后租指引单元1021，用于在所述需求交互界面中，指引用户进行后租数据传输，获取待搬出租房屋的后租户型图像和多个后租拍摄图像，生成后租环境数据；

前租区域分析单元1022，用于对所述前租户型图像进行区域分析，识别多个前租功能区域。

定位分析单元1023，用于根据多个所述前租功能区域和多个所述前租拍摄图像，对多个所述搬迁家居目标进行定位分析，记录多个对应的前租功能标记。

后租区域分析单元1024，用于对所述后租户型图像进行区域分析，识别多个后租功能区域。

匹配规划单元1025，用于根据多个所述后租功能区域和多个所述前租功能标记，对多个所述搬迁家居目标进行区域趋同的匹配规划，确定多个对应的目标搬迁区域。

进一步的，所述基于大数据的家居布局优化系统还包括：

位置搬迁规划模块103，用于在多个所述目标搬迁区域中，对多个所述搬迁家居目标进行尺寸匹配的位置搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁位置。

在本发明实施例中，位置搬迁规划模块103对前租家居数据中的多个前租拍摄图像进行分析，识别多个搬迁家居目标在对应的前租拍摄图像中的比例，得到多个搬迁家居目标对应的目标比例数据，并从前租家居数据中的前租户型图像中，识别当前出租房屋的标准尺寸数据，再根据多个目标比例数据，对多个搬迁家居目标进行尺寸估算，获取多个目标尺寸数据，按照多个目标尺寸数据，在多个目标搬迁区域中进行尺寸匹配的位置搬迁规划，确定多个能够放置相应的搬迁家居目标的目标搬迁位置。

后租布局渲染模块104，用于按照多个所述目标搬迁位置，对多个所述搬迁家居目标进行布局渲染，生成后租家居模型。

在本发明实施例中，后租布局渲染模块104根据后租环境数据中的后租户型图像，构建后租基础模型，再根据后租环境数据中的多个后租拍摄图像，对后租基础模型进行环境渲染，生成后租环境模型，从多个前租拍摄图像中，提取多个搬迁家居目标的家居目标图像，根据多个家居目标图像和多个目标尺寸数据，创建多个搬迁家居目标的搬迁家居模型，进而在后租环境模型中，按照多个目标搬迁位置，将多个搬迁家居目标进行布局渲染，生成后租家居模型。

补充优化推荐模块105，用于基于大数据技术，对所述后租家居模型进行补充优化分析，生成后租优化模型，获取并向用户推荐多个后租优化目标。

在本发明实施例中，补充优化推荐模块105通过对后租家居模型进行补充优化分析，确定后租家居模型中可以进行补充优化的多个补充优化位置，并基于大数据技术，对多个补充优化位置进行补充优化匹配，生成后租优化模型，进而从后租优化模型中，获取多个补充优化位置对应的后租优化目标，同时获取多个后租优化目标的目标基础信息，对多个目标基础信息进行处理，生成多个后租优化目标对应的优化目标信息，向用户进行优化展示推荐，实现对待搬出租房屋中家居布局的补充优化推荐。

具体的，图10示出了本发明实施例提供的系统中补充优化推荐模块105的结构框图。

其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述补充优化推荐模块105具体包括：

优化分析单元1051，用于对所述后租家居模型进行补充优化分析，确定多个补充优化位置。

优化匹配单元1052，用于基于大数据技术，在多个所述补充优化位置进行补充优化匹配，生成后租优化模型。

目标获取单元1053，用于从所述后租优化模型中，获取多个后租优化目标。

展示推荐单元1054，用于按照多个所述后租优化目标，生成多个优化目标信息，并向用户进行优化展示推荐。

应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

Claims (10)

1.一种基于大数据的家居布局优化方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：

接收用户的布局优化请求，获取当前出租房屋的前租家居数据，进行选择识别，确定多个搬迁家居目标；

通过接收用户的布局优化请求，创建需求交互界面，在需求交互界面中，首先指引用户上传当前出租房屋的前租户型图像，通过对前租户型图像进行分析，确定多个前租拍摄位置，指引用户在多个前租拍摄位置处进行前租拍摄，获取用户拍摄的多个前租拍摄图像，根据当前出租房屋的前租户型图像和多个前租拍摄图像，生成前租家居数据，并通过对前租家居数据进行家居目标识别，确定在当前出租房屋中的多个存在家居目标，并在需求交互界面中，将多个存在家居目标向用户进行逐一交互展示，通过接收用户的交互选择，从多个存在家居目标中，筛选并标记多个搬迁家居目标，多个搬迁家居目标均是用户想要搬迁至待搬出租房屋的家居物品；前租拍摄位置，是根据前租户型图像中的墙面来确定，具体的：通过识别前租户型图像中的多个标准墙面，在标准墙面对面2.5米的距离构建与标准墙面平行的标准基线，以标准基线的中点为前租拍摄原点，构建半径为0.15米的圆形区域为前租拍摄位置，其中，标准墙面，是长度不小于1.2米的墙面；家居目标识别，是按照预设的家居外形特征数据库，对多个前租拍摄图像进行特征识别的过程；

获取待搬出租房屋的后租环境数据，综合所述前租家居数据和所述后租环境数据，对多个所述搬迁家居目标进行区域趋同的区域搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁区域；

在需求交互界面中，指引用户进行后租数据传输，获取用户上传的待搬出租房屋的后租户型图像和多个后租拍摄图像，根据后租户型图像和多个后租拍摄图像，生成后租环境数据，再对前租户型图像进行区域分析，识别当前出租房屋中的多个前租功能区域，综合多个前租功能区域和多个前租拍摄图像进行定位分析，识别多个搬迁家居目标所处的前租功能区域，并进行记录，得到多个对应的前租功能标记，且对后租户型图像进行区域分析，识别待搬出租房屋中的多个后租功能区域，综合多个后租功能区域和多个前租功能标记，对多个搬迁家居目标进行区域趋同的匹配规划，确定多个对应的目标搬迁区域，使得搬迁家居目标在待搬出租房屋中规划的功能区域与在当前出租房屋中所处的功能区域一致；多个前租功能区域，是当前出租房屋的功能区域；多个后租功能区域，是待搬出租房屋的功能区域；

在多个所述目标搬迁区域中，对多个所述搬迁家居目标进行尺寸匹配的位置搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁位置；

按照多个所述目标搬迁位置，对多个所述搬迁家居目标进行布局渲染，生成后租家居模型；

基于大数据技术，对所述后租家居模型进行补充优化分析，生成后租优化模型，获取并向用户推荐多个后租优化目标；

通过对后租家居模型进行补充优化分析，确定后租家居模型中进行补充优化的多个补充优化位置，并基于大数据技术，对多个补充优化位置进行补充优化匹配，生成后租优化模型，进而从后租优化模型中，获取多个补充优化位置对应的后租优化目标，同时获取多个后租优化目标的目标基础信息，对多个目标基础信息进行处理，生成多个后租优化目标对应的优化目标信息，向用户进行优化展示推荐，实现对待搬出租房屋中家居布局的补充优化推荐；后租优化目标，是进行装饰的家居物品或具有实际的必要作用的家居物品，具体的：在补充优化匹配中，对于缺少的、具有必要作用的家居物品进行补充优化匹配，且对于空旷区域进行装饰的补充优化匹配。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的家居布局优化方法，其特征在于，所述接收用户的布局优化请求，获取当前出租房屋的前租家居数据，进行选择识别，确定多个搬迁家居目标具体包括以下步骤：

接收用户的布局优化请求，创建需求交互界面；

在所述需求交互界面中，指引用户进行前租拍摄与传输，获取当前出租房屋的前租户型图像和多个前租拍摄图像，生成前租家居数据；

对所述前租家居数据进行家居目标识别，确定多个存在家居目标；

接收用户的交互选择，从多个所述存在家居目标中，筛选并标记多个搬迁家居目标。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的家居布局优化方法，其特征在于，所述获取待搬出租房屋的后租环境数据，综合所述前租家居数据和所述后租环境数据，对多个所述搬迁家居目标进行区域趋同的区域搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁区域具体包括以下步骤：

在所述需求交互界面中，指引用户进行后租数据传输，获取待搬出租房屋的后租户型图像和多个后租拍摄图像，生成后租环境数据；

对所述前租户型图像进行区域分析，识别多个前租功能区域；

根据多个所述前租功能区域和多个所述前租拍摄图像，对多个所述搬迁家居目标进行定位分析，记录多个对应的前租功能标记；

对所述后租户型图像进行区域分析，识别多个后租功能区域；

根据多个所述后租功能区域和多个所述前租功能标记，对多个所述搬迁家居目标进行区域趋同的匹配规划，确定多个对应的目标搬迁区域。

4.根据权利要求2所述的基于大数据的家居布局优化方法，其特征在于，所述在多个所述目标搬迁区域中，对多个所述搬迁家居目标进行尺寸匹配的位置搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁位置具体包括以下步骤：

基于所述前租家居数据，对多个所述搬迁家居目标进行比例分析，获取多个对应的目标比例数据；

根据多个所述目标比例数据，对多个所述搬迁家居目标进行尺寸估算，获取多个目标尺寸数据；

按照多个所述目标尺寸数据，在多个所述目标搬迁区域中进行尺寸匹配的位置搬迁规划，确定多个目标搬迁位置。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的家居布局优化方法，其特征在于，所述按照多个所述目标搬迁位置，对多个所述搬迁家居目标进行布局渲染，生成后租家居模型具体包括以下步骤：

根据所述后租环境数据，进行环境渲染，生成后租环境模型；

从多个所述前租拍摄图像中，提取多个搬迁家居目标的家居目标图像；

根据多个所述家居目标图像和多个所述目标尺寸数据，创建多个所述搬迁家居目标的搬迁家居模型；

在所述后租环境模型中，按照多个所述目标搬迁位置，对多个所述搬迁家居目标进行布局渲染，生成后租家居模型。

6.根据权利要求1所述的基于大数据的家居布局优化方法，其特征在于，所述基于大数据技术，对所述后租家居模型进行补充优化分析，生成后租优化模型，获取并向用户推荐多个后租优化目标具体包括以下步骤：

对所述后租家居模型进行补充优化分析，确定多个补充优化位置；

基于大数据技术，在多个所述补充优化位置进行补充优化匹配，生成后租优化模型；

从所述后租优化模型中，获取多个后租优化目标；

按照多个所述后租优化目标，生成多个优化目标信息，并向用户进行优化展示推荐。

7.一种基于大数据的家居布局优化系统，其特征在于，所述系统包括当前家居识别模块、区域搬迁规划模块、位置搬迁规划模块、后租布局渲染模块和补充优化推荐模块，其中：

当前家居识别模块，用于接收用户的布局优化请求，获取当前出租房屋的前租家居数据，进行选择识别，确定多个搬迁家居目标；

当前家居识别模块通过接收用户的布局优化请求，创建需求交互界面，在需求交互界面中，首先指引用户上传当前出租房屋的前租户型图像，通过对前租户型图像进行分析，确定多个前租拍摄位置，指引用户在多个前租拍摄位置处进行前租拍摄，获取用户拍摄的多个前租拍摄图像，根据当前出租房屋的前租户型图像和多个前租拍摄图像，生成前租家居数据，并通过对前租家居数据进行家居目标识别，确定在当前出租房屋中的多个存在家居目标，并在需求交互界面中，将多个存在家居目标向用户进行逐一交互展示，通过接收用户的交互选择，从多个存在家居目标中，筛选并标记多个搬迁家居目标，多个搬迁家居目标均是用户想要搬迁至待搬出租房屋的家居物品；前租拍摄位置，是根据前租户型图像中的墙面来确定，具体的：通过识别前租户型图像中的多个标准墙面，在标准墙面对面2.5米的距离构建与标准墙面平行的标准基线，以标准基线的中点为前租拍摄原点，构建半径为0.15米的圆形区域为前租拍摄位置，其中，标准墙面，是长度不小于1.2米的墙面；家居目标识别，是按照预设的家居外形特征数据库，对多个前租拍摄图像进行特征识别的过程；

区域搬迁规划模块，用于获取待搬出租房屋的后租环境数据，综合所述前租家居数据和所述后租环境数据，对多个所述搬迁家居目标进行区域趋同的区域搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁区域；

区域搬迁规划模块在需求交互界面中，指引用户进行后租数据传输，获取用户上传的待搬出租房屋的后租户型图像和多个后租拍摄图像，根据后租户型图像和多个后租拍摄图像，生成后租环境数据，再对前租户型图像进行区域分析，识别当前出租房屋中的多个前租功能区域，综合多个前租功能区域和多个前租拍摄图像进行定位分析，识别多个搬迁家居目标所处的前租功能区域，并进行记录，得到多个对应的前租功能标记，且对后租户型图像进行区域分析，识别待搬出租房屋中的多个后租功能区域，综合多个后租功能区域和多个前租功能标记，对多个搬迁家居目标进行区域趋同的匹配规划，确定多个对应的目标搬迁区域，使得搬迁家居目标在待搬出租房屋中规划的功能区域与在当前出租房屋中所处的功能区域一致；多个前租功能区域，是当前出租房屋的功能区域；多个后租功能区域，是待搬出租房屋的功能区域；

位置搬迁规划模块，用于在多个所述目标搬迁区域中，对多个所述搬迁家居目标进行尺寸匹配的位置搬迁规划，确定多个对应的目标搬迁位置；

后租布局渲染模块，用于按照多个所述目标搬迁位置，对多个所述搬迁家居目标进行布局渲染，生成后租家居模型；

补充优化推荐模块，用于基于大数据技术，对所述后租家居模型进行补充优化分析，生成后租优化模型，获取并向用户推荐多个后租优化目标；

补充优化推荐模块通过对后租家居模型进行补充优化分析，确定后租家居模型中进行补充优化的多个补充优化位置，并基于大数据技术，对多个补充优化位置进行补充优化匹配，生成后租优化模型，进而从后租优化模型中，获取多个补充优化位置对应的后租优化目标，同时获取多个后租优化目标的目标基础信息，对多个目标基础信息进行处理，生成多个后租优化目标对应的优化目标信息，向用户进行优化展示推荐，实现对待搬出租房屋中家居布局的补充优化推荐；后租优化目标，是进行装饰的家居物品或具有实际的必要作用的家居物品，具体的：在补充优化匹配中，对于缺少的、具有必要作用的家居物品进行补充优化匹配，且对于空旷区域进行装饰的补充优化匹配。

8.根据权利要求7所述的基于大数据的家居布局优化系统，其特征在于，所述当前家居识别模块具体包括：

请求处理单元，用于接收用户的布局优化请求，创建需求交互界面；

前租指引单元，用于在所述需求交互界面中，指引用户进行前租拍摄与传输，获取当前出租房屋的前租户型图像和多个前租拍摄图像，生成前租家居数据；

目标识别单元，用于对所述前租家居数据进行家居目标识别，确定多个存在家居目标；

目标筛选单元，用于接收用户的交互选择，从多个所述存在家居目标中，筛选并标记多个搬迁家居目标。

9.根据权利要求8所述的基于大数据的家居布局优化系统，其特征在于，所述区域搬迁规划模块具体包括：

后租指引单元，用于在所述需求交互界面中，指引用户进行后租数据传输，获取待搬出租房屋的后租户型图像和多个后租拍摄图像，生成后租环境数据；

前租区域分析单元，用于对所述前租户型图像进行区域分析，识别多个前租功能区域；

定位分析单元，用于根据多个所述前租功能区域和多个所述前租拍摄图像，对多个所述搬迁家居目标进行定位分析，记录多个对应的前租功能标记；

后租区域分析单元，用于对所述后租户型图像进行区域分析，识别多个后租功能区域；

匹配规划单元，用于根据多个所述后租功能区域和多个所述前租功能标记，对多个所述搬迁家居目标进行区域趋同的匹配规划，确定多个对应的目标搬迁区域。

10.根据权利要求8所述的基于大数据的家居布局优化系统，其特征在于，所述补充优化推荐模块具体包括：

优化分析单元，用于对所述后租家居模型进行补充优化分析，确定多个补充优化位置；

优化匹配单元，用于基于大数据技术，在多个所述补充优化位置进行补充优化匹配，生成后租优化模型；

目标获取单元，用于从所述后租优化模型中，获取多个后租优化目标；

展示推荐单元，用于按照多个所述后租优化目标，生成多个优化目标信息，并向用户进行优化展示推荐。