CN117636140A - 从分析楼层平面图和采集的建筑物图像自动生成和使用建筑物信息 - Google Patents

Abstract

描述了一种用于使用计算装置来执行自动化操作用于对包括楼层平面图和采集的建筑物图像的建筑物信息的自动分析中自动生成关于建筑物的属性的信息并且随后以一种或多种进一步的自动化方式使用所生成的建筑物信息的技术。在一些情况下，这种建筑物信息的自动化生成包括自动确定建筑物中的对象和建筑物的其他属性，并且自动生成关于所确定的建筑物属性的描述。关于这种确定的属性和生成的描述的信息可以以各种自动方式使用，包括用于更新和/或验证现有建筑物描述中的信息，以用于确定与指示建筑物描述或其他指示标准有相似之处的匹配建筑物，以用于控制装置导航(例如，自主车辆)，以用于在客户端装置上在对应的图形用户界面中显示等等。

Description

从分析楼层平面图和采集的建筑物图像自动生成和使用建筑 物信息

技术领域

以下公开总体上涉及用于从建筑物楼层平面图和采集的建筑物图像的自动分析来自动生成和使用关于建筑物属性的信息的技术，从而使用生成的建筑物属性信息来改进建筑物的识别和导航。

背景技术

在各种领域和情况(诸如建筑分析、财产清查、不动产购置和开发、总承包、改造成本估算等)下，可能期望了解房屋、办公室或其他建筑物的内部而无需亲自前往并且进入建筑物。然而，可能难以有效地捕获、表示和使用这种建筑物内部信息，包括识别满足感兴趣的标准的建筑物，并且包括向位于远程位置处的用户显示在建筑物内部内捕获的视觉信息(例如，使得用户能够充分理解内部的布局和其他细节，包括以用户选择的方式控制显示)。另外，尽管建筑物的楼层平面图可以提供关于布局的信息和建筑物内部的其他细节，但是这样使用楼层平面图具有一些缺点，包括楼层平面图可能难以建造和维护、难以精确地缩放和填充关于房间内部的信息、难以可视化和以其他方式使用等。

类似地，对建筑物的描述经常是不准确和/或不完整的，从而缺乏关于建筑物的各种属性的细节、包括不正确或误导的信息等。

附图说明

图1A包括描绘用于本公开的实施方式的示例性建筑物内部环境和(多个)计算系统的图，包括生成和使用代表建筑物的信息，诸如至少部分地基于对建筑物的楼层平面图和采集的图像的基于属性的评估。

图1B示出了建筑物描述信息的类型的示例。

图2A至图2N示出了从建筑物信息的自动分析中自动生成关于建筑物属性的信息并且随后以一种或多种自动方式使用生成的建筑物属性信息的示例。

图3是示出了适用于执行系统的实施方式的计算系统的框图，该系统执行本公开中所描述的技术中的至少一些。

图4A至图4B示出了根据本公开的实施方式的用于建筑物属性确定和应用管理器(BADUM)系统例程的流程图的示例性实施方式。

图5示出了根据本公开的实施方式的图像捕获和分析(ICA)系统例程的流程图的示例性实施方式。

图6A至图6B示出了根据本公开的实施方式的测绘信息生成管理器(MIGM)系统例程的流程图的示例性实施方式。

图7示出了根据本公开的实施方式的建筑物信息访问系统例程的流程图的示例性实施方式。

具体实施方式

本公开描述了用于使用计算装置来执行与从分析包括楼层平面图和采集的建筑物图像的建筑物信息中自动生成关于建筑物的属性的信息并且随后以一种或多种进一步的自动化方式使用所生成的建筑物信息有关的自动化操作的技术，诸如用于改进的建筑物的识别和导航(例如，控制诸如自主车辆的移动装置在建筑物中的导航)。自动化技术可以包括从对关于建筑物的信息(例如，建筑物的楼层平面图和/或采集的图像)的自动化分析中自动确定建筑物的结构元素和其他属性，诸如通过使用一个或多个经训练的机器学习模型(例如，经训练的神经网络)，这种楼层平面图在至少一些实施方式中可以是针对完工的多室建筑物(例如，房屋、办公大楼等)，该楼层平面图是由全景图像或在建筑物内和周围的采集位置处采集的其他图像(例如，直线立体图像)生成或与之相关联(例如，不具有或不使用来自任何深度传感器或其他距离测量装置的关于从图像的采集位置到墙壁或周围建筑物内其他对象的距离的信息)。自动化技术还可以包括自动生成关于所确定的建筑物属性的描述，诸如通过使用一个或多个经训练的语言模型，并且基于自动确定的属性和/或自动生成的描述来更新和/或验证现有建筑物描述中的信息，并且在一些情况下，还使用自动确定的属性和/或自动生成的描述来协助确定与所指示建筑物描述或其他指示标准具有相似性的匹配建筑物。关于自动确定的属性和/或关于自动生成的描述和/或匹配的建筑物的信息还可以以各种方式使用，诸如在对应的GUI(图形用户界面)中在一个或多个客户端装置上显示或以其他方式呈现，包括实现指示建筑物的虚拟导航。下文包括关于从建筑物信息的自动分析中自动生成和使用关于建筑物的属性的信息的附加细节，并且本文描述的一些或所有技术在至少一些实施方式中可以经由建筑物属性确定和应用管理器(“BADUM”)系统的自动化操作来执行，如下文进一步讨论的。

如上所述，BADUM系统的自动化操作在至少一些实施方式中可以包括自动分析在建筑物内和周围采集的图像的视觉数据以及可选的相关联的图像采集元数据(例如，图像的取向信息，诸如使用来自罗盘传感器的航向信息、来自GPS传感器的位置信息等)以确定建筑物的属性，包括在至少一些情况下通过使用一个或多个经训练的机器学习模型(例如，一个或多个经训练的神经网络)来确定反映建筑物的各个房间或其他区域的特征的属性，诸如对应于房间中识别的结构元素和其他对象和/或对象和房间的特征或其他属性。在至少一些实施方式和情况中，为建筑物采集的图像中的一些或全部可以是全景图像，全景图像各个在建筑物内或建筑物周围的多个采集位置之一处进行采集，从而生成来自在所述采集位置处的视频的一个或多个的每个这种采集位置的全景图像(例如，从在所述采集位置处转动的用户持有的智能手机或其他移动装置拍摄的360°视频)，或在从采集位置在多个方向上采集的多个图像(例如，来自在所述采集位置处转动的用户持有的智能手机或其他移动装置)，或同时采集所有图像信息(例如，使用一个或多个鱼眼镜头)等。将理解，在一些情形下，这样的全景图像可以用球面坐标系表示，并且围绕水平和/或竖直轴提供高达360°的覆盖范围，使得查看起始全景图像的用户可以在起始全景图像内将观察方向移动到不同取向，以致使在起始全景图像内呈现不同图像(或“视图”)(包括如果用球面坐标系表示全景图像，则将正在呈现的图像转换成平面坐标系)。此外，可以以各种方式获得并使用与捕获这种全景图像有关的采集元数据，诸如在移动装置被用户携带或以其他方式在采集位置之间移动时，从移动装置的IMU(惯性测量单元)传感器或其他传感器采集的数据。

BADUM系统对在建筑物内采集的建筑物图像和/或其他环境信息(例如，音频)的自动分析在至少一些实施方式和情况下可以包括识别建筑物的房间或以其他方式与建筑物相关联的区域(例如，外部区域、附加的附属建筑物或其他结构等)中的结构元素或其他各种类型的对象。这种对象可以包括例如地板、墙壁、天花板、窗户、门道、非门道的墙壁开口、楼梯组、灯具(例如，照明或管道)、电器、橱柜、岛、壁炉、台面、其他内置结构元素、家具等等。BADUM系统对采集的建筑物图像和/或其他环境信息的自动分析还可以包括确定一些或所有这种识别对象中的每个的特定属性，诸如，例如颜色、材料类型(例如，表面材料)、估计年龄等以及在一些实施方式中的附加类型的属性，诸如建筑物对象(例如，窗户、门道等)面向的方向、特定位置处的自然光照(例如，基于建筑物的地理位置和取向以及特定时间的太阳位置，诸如某天某时、某月某日、某年某月、某年某季等，并且可选择地对应于特定对象)、来自特定窗户或其他位置的视图等等。从房间中采集的一个或多个图像(或以其他方式从可以看到至少部分房间的位置处采集的一个或多个图像)为特定房间确定的属性可以包括例如以下一个或多个非排他性示例：房间类型、房间尺寸、房间形状(例如，二维或“2D”，诸如墙壁的相对位置；三维或“3D”，诸如3D点云和/或墙壁、地板和天花板的平面表面；等等)、房间的使用类型(例如，公共与私人空间)和/或功能(例如，娱乐)、房间内的窗户和门道以及其他房间间(inter-room)开口的位置、房间间连接的类型、房间间连接的尺寸等等。在至少一些这种实施方式中，针对图像和/或其他采集的环境数据进行这种自动分析，BADUM系统可以使用一个或多个机器学习模型(例如，分类神经网络模型)，机器学习模型经由监督学习(例如，使用识别具有每个可能对象和属性的图像的标记数据)进行训练，而在其他实施方式中，这种机器学习模型可以改为以无监督的方式(例如，使用无监督的聚类)来训练。下文包括关于自动分析采集的图像和/或与建筑物相关联的其他环境数据以确定建筑物及其房间的属性的附加细节，包括关于图2D至图2N的示例及其相关联的描述。

如上所述，BADUM系统的自动化操作在至少一些实施方式中还可以包括自动分析建筑物楼层平面图以确定建筑物的属性，包括在至少一些情况下通过使用一个或多个经训练的机器学习模型(例如，一个或多个经训练的神经网络，以及是否与用于分析图像和可选的其他采集的环境数据的机器学习模型相同或不同)来确定反映建筑物(例如，建筑物的两个或更多个房间)的部分或全部的特征的属性，诸如与建筑物的一些或全部房间的布局的一些或全部对应(例如，至少部分地基于房间之间的相互连接和/或其他房间间的邻接关系)。这种建筑物的平面图可以包括关于建筑物的各种信息(例如，房间、房间之间的门道和其他房间间的连接、外部门道、窗户等)的2D(二维)表示，并且可以进一步与关于建筑物的各种类型的补充信息或其他附加信息(例如，多个其他建筑物相关属性的数据)相关联，这种附加建筑物信息可以例如包括以下一个或多个：建筑物的3D或三维模型，其包括高度信息(例如，针对建筑物墙壁和房间间的开口和其他竖直区域)；建筑物的2.5D或二维半模型，其在渲染时包括墙壁和/或其他竖直表面的视觉表示，而没有明确地对这些墙壁和/或其他竖直表面的测量高度进行建模；在建筑物的房间中捕获的图像和/或其他类型的数据，包括全景图像(例如，360°全景图像)；等等，如下文更详细地讨论的。在一些实施方式和情况下，楼层平面图或相关联信息可以进一步表示建筑物外部的至少一些信息(例如，对于其上定位建筑物地产的一些或全部)，诸如与门道或建筑物与外部之间的其他墙壁开口相邻的外部区域，或更一般地包括一个或多个建筑物或其他结构的地产的一些或全部外部区域(例如，房屋和一个或多个附属建筑物或其他附属结构，诸如车库、棚子、游泳池、独立的客房、岳母(mother-in-law)单元或其他附属住宅单元、游泳池、天井、平台、人行道等等)。

在至少一些实施方式和情况下，BADUM系统对建筑物楼层平面图的自动分析可以包括确定基于关于建筑物整体的信息的建筑物属性，诸如可以独立验证和/或复制的客观属性(例如，卧室数量、浴室数量、房间之间的连接性等等)和/或具有相关联的不确定性的主观属性(例如，建筑物是否有开放的楼层平面图；典型/正常相对非典型/奇怪/不正常的楼层平面图；标准与非标准的楼层平面图；对无障碍设施友好的、诸如关于诸如轮椅或其他残疾和/或高龄的一个或多个特征无障碍的楼层平面图；等等)。在至少一些实施方式和情况下，BADUM系统对建筑物楼层平面图的自动分析还可以包括确定建筑物属性，建筑物属性至少部分地基于关于房间间邻接关系的信息(例如，两个或多个房间或其他区域之间的房间间连接)，诸如至少部分地基于建筑物的一些或所有房间的布局(例如，同一楼层的所有房间或房间分组的另外情况下的部分)，包括一些或所有这种主观属性以及其他类型的属性，诸如人们通过房间的移动流动型态。至少一些这样确定的建筑物属性可以进一步基于关于建筑的位置和/或取向的信息(例如，关于从建筑的窗户或其他外部开口可获得的视图、关于建筑物的窗户或其他结构元素或其他对象的方向、关于在特定的日子和/或季节和/或时间可获得的自然光照信息，等等)。在至少一些这种实施方式中，BADUM系统可以针对这种建筑物楼层平面图的自动分析，使用一个或多个机器学习模型(例如，分类神经网络模型)，该机器学习模型经由监督学习(例如，使用识别具有每个可能特征或其他属性的房间或其他区域的楼层平面图或其他组的标记数据)来训练，而在其他实施方式中，这种机器学习模型可以改为以无监督的方式(例如，使用无监督的聚类)来训练。下文包括关于自动分析与建筑物相关联的楼层平面图以确定建筑物的属性的附加细节，包括关于图2D至图2N的示例及其相关联的描述。

如上所述，BADUM系统的自动化操作还可以在至少一些实施方式中包括基于自动确定的特征和其他属性来自动生成关于建筑物的描述，在至少一些实施方式和情况下包括使用一个或多个经训练的语言模型来为一些或所有这样确定的属性中的每个生成描述。在各种实施方式中，可以以各种方式进一步组合针对单个属性的生成的描述，诸如通过以各种方式对属性及其相关联描述进行分组(例如，按房间或其他区域；按属性的类型，诸如按颜色和/或表面材料；按具体程度或一般程度，从而对整个建筑物的属性进行分组并包括其生成的描述，随后对按房间分组的属性进行生成的描述，随后对与单个结构元素和其他对象对应的属性进行生成描述；等等)。这种属性描述的生成可以包括例如使用一个或多个经训练的语言模型，该经训练的语言模型模型接收诸如对象和/或其他属性、相关联的位置信息(例如，一个或多个房间、一个或多个楼层或其他房间组等)、时间和/或顺序信息(例如，将在视频中突出显示或以其他方式显示的一系列对象和/或其他属性)等的输入，并生成对应的文本描述。下文包括关于自动生成确定的建筑物属性的描述的附加细节，包括关于图2D至图2N的示例及其相关联描述。

在基于对建筑物的信息(例如，建筑物的图像、楼层平面图以及可选的其他相关联信息)的分析为建筑物生成属性和/或建筑物描述之后，该生成的建筑物信息可以由BADUM系统以各种方式使用，包括在一些实施方式中作为更新和/或验证现有建筑物描述的内容的部分。这种验证可以包括例如审查一组现有的建筑物信息中的部分或全部声明或其他内容，以确定这些内容是否可以使用生成的建筑物信息进行确认(例如，以确认关于特定属性的事实陈述)，如果是这样，验证的内容(或所有现有的建筑物信息，如果验证)在至少一些实施方式中可以被标记或以其他方式指示为已验证，对于没有使用生成的建筑物信息进行事实确认的内容，BADUM系统可以改为例如执行包括将它们识别为不正确的操作(诸如，如果生成的建筑物信息指示其他相反或不一致的信息，并且如果是这样，可选地移除它们或将它们标记为这样)，将它们识别为未确认(例如，基于生成的建筑物信息不确定，并且如果是这样，可选地移除它们或将它们标记为这样)，参考这些内容以便进行进一步的审查(例如，人工审查)和/或不采取进一步的自动化操作。在一些实施方式中，BADUM系统可以执行自动化操作来更新现有的建筑物信息，不管是代替还是补充执行验证，从而向现有的建筑物信息添加具有先前不存在的数据的生成的建筑物描述，和/或替换现有的建筑物信息内容中被识别为不正确的信息。此外，BADUM系统在一些实施方式中可以基于生成的建筑物信息生成新的文本建筑物描述，诸如，如果现有的建筑物描述不可用于更新和/或验证，或相反，作为这种现有建筑物描述的补充或替换。这种现有的、经验证的、更新的和/或新生成的建筑物描述在不同的实施方式中可以具有各种形式，诸如一个或多个属性列表(例如，属性类型和值的键值对)、描述性文本信息组(例如，句子、段落、短语等)、数据库条目或其他结构化数据等。作为一个具体示例，部分或全部的建筑物描述信息可以是建筑物的列表信息的部分(例如，用于可供出售或出租的地产，诸如包括在多重上市服务(或MLS)或类似论坛上)，或可以改为是关于多个建筑物的信息的数据库的部分(例如，地产数据库)。此外，在至少一些实施方式和情况下，更新和/或验证和/或新生成的建筑物信息还可以包括除数字或其他文本信息以外的格式的数据，诸如对于BADUM系统添加视觉数据(例如，采集的图像和/或其自动选择的部分，诸如采集的图像的裁剪部分)和/或其他采集的环境数据(例如，音频数据)。下文包括关于自动使用生成的建筑物信息来更新、验证或以其他方式替换或补充现有建筑物信息的附加细节，包括关于图2D至图2N的示例及其相关联描述。

在基于对建筑物的图像和/或楼层平面图以及可选的建筑物的其他相关联信息的分析为建筑物生成属性和/或建筑物描述之后，在一些实施方式中，该生成的建筑物信息也可以由BADUM系统用于在各种实施方式中以各种方式自动确定该建筑物与一个或多个指示标准(例如，搜索标准)相匹配，包括基于其对应建筑物信息来识别建筑物与一个或多个其他建筑物相似或以其他方式相匹配。这种标准可以包括任何一个或多个属性或它们的特定组合，和/或更普遍地可以与建筑物文本描述的内容相匹配，其示例包括基于特定对象和/或它们的属性，基于关于哪些房间是相互连接的相邻信息和相关的房间间关系信息(例如，关于整体建筑物布局)，基于特定房间或其他区域和/或这些房间或其他区域的属性等等。标准的非排他性和非限制性说明性示例可以包括：具有瓷砖覆盖的岛和深色木地板以及朝北的景观的厨房；具有与卧室相邻的浴室(即，没有中间的大厅或其他房间)的建筑物；与家庭房间相邻的平台(可选地具有它们之间的特定类型的连接，诸如法式对开门)；2个朝南的卧室；位于二楼的主卧室，可以看到大海或更普遍的水景；这种特定标准的任何组合；等等。下文包括关于使用建筑物的生成信息来帮助进一步识别建筑物匹配指示标准或以其他方式有用的附加细节，包括关于图2D至图2N的示例及其相关联描述。

所描述的技术在各种实施方式中提供了各种益处，包括允许以先前不可用的方式更有效和快速地识别和使用关于多房间建筑物和其他结构的信息，包括至少部分地基于对各种类型的建筑物信息(例如，图像、楼层平面图等)的自动分析来自动识别与指示标准相匹配的建筑物，这种标准可以例如基于以下各项中的一项或多项：建筑物内的特定对象的属性(例如，在特定的房间或其他区域中，或更普遍的这些房间或其他区域的属性)，诸如通过分析在建筑物处采集的一个或多个图像来确定；与一个或多个其他建筑物的相似性；关于哪些房间是相互连接的邻接信息和相关的房间间关系信息，诸如关于整体建筑物布局；与特定建筑物或其他区域特征或其他属性的相似性；与关于楼层平面图的特征的主观属性的相似性，等等。此外，这种自动化技术允许通过使用从实际建筑物环境(而不是从关于理论上应该如何建造建筑物的楼层平面图)采集的信息来确定匹配的建筑物的这种识别，以及使得能够捕获在建筑物最初建造后发生的结构元素和/或视觉外观元素的变化。这种所描述的技术进一步提供了至少部分地基于与特定标准相匹配的建筑物的识别来允许改进由移动装置(例如，半自主或全自主车辆)对建筑物的自动导航方面的益处，包括显著减少用于尝试以其他方式获悉建筑物的布局的计算能力和时间。此外，在一些实施方式中，描述的技术可以用于提供改进的图形用户界面(GUI)，其中用户可以更准确和快速地识别与指示标准相匹配的一个或多个建筑物，并且获得关于这种一个或多个建筑物的信息(例如，用于在一个或多个建筑物的内部导航)，包括响应于搜索请求，作为向用户提供个性化信息的部分，作为向用户提供关于建筑物的价值估计和/或其他信息的部分(例如，在分析了关于与一个或多个初始楼层平面图相似或以其他方式匹配特定标准的一个或多个目标建筑物楼层平面图的信息之后)，等等。所描述的技术还提供了各种其他益处，其中一些在本文别处进一步描述。

此外，在一些实施方式中，识别一个或多个目标建筑物，这些目标建筑物与和特定最终用户相关联的指示标准相似(例如，基于由最终用户选择的一个或多个初始建筑物和/或被识别为最终用户先前感兴趣的建筑物，无论是基于最终用户的明确和/或隐含的活动来指定这种建筑物；还是基于由最终用户指定的一个或多个搜索标准，无论是明确和/或隐含的；等等)，并且在进一步的自动化活动中用于与最终用户进行个性化交互。这种进一步的自动个性化交互在不同的实施方式中可以是各种类型的，并且在一些实施方式中可以包括向最终用户显示或以其他方式呈现关于(多个)目标建筑物的信息和/或与这些建筑物相关联的附加信息。下文包括关于使用一个或多个识别的目标建筑物以进一步实现最终用户个性化和/或呈现的附加细节，包括关于图2D至图2N的示例及其相关联描述。

如上所述，BADUM系统的自动化操作可以包括识别具有满足目标标准的属性的建筑物楼层平面图，并且随后以一种或多种进一步的自动化方式使用识别的楼层平面图。在至少一些实施方式中，这种BADUM系统可以与一个或多个单独的ICA(图像捕获和分析)系统和/或一个或多个单独的MIGM(测绘信息和生成管理器)系统结合操作，从而获得和使用来自ICA和/或MIGM系统的建筑物的图像和楼层平面图和其他关联信息，而在其他实施方式中，这种BADUM系统可以将这种ICA和/或MIGM系统的一些或全部功能并入作为BADUM系统的部分。在又一其他实施方式中，BADUM系统可以在不使用ICA和/或MIGM系统的一些或全部功能的情况下操作，诸如如果BADUM系统从其他来源(例如，从由一个或多个用户进行的手动创建或这种建筑物图像、楼层平面图和/或相关联信息的提供)获得关于建筑物图像、楼层平面图和/或其他相关联信息的信息。

关于这种ICA系统的功能，它可以在至少一些实施方式中执行自动化操作，以在与建筑物相关联的各种采集位置处(例如，在建筑物的多个房间的内部)采集图像(例如，全景图像)，并且可选地进一步采集与图像采集过程相关的元数据(例如，图像姿态信息，诸如使用罗盘航向和/或基于GPS的位置)和/或捕获装置在采集位置之间的移动。在至少一些实施方式中，这种采集和随后采集的信息的使用可以在没有或不使用来自深度传感器或其他距离测量装置的关于从图像的采集位置到周围建筑或其他结构中的墙壁或其他对象的距离的信息的情况下发生。例如，在至少一些这种实施方式中，这种技术可以包括：使用一个或多个移动装置(例如，具有一个或多个鱼眼镜头并安装在可旋转三脚架上或以其他方式具有自动化旋转机构的相机；具有足以在不旋转的情况下水平地捕获360°的一个或多个鱼眼镜头的相机；由用户握持和移动的智能手机，从而以围绕竖直轴的360°圆旋转用户的身体并握持智能手机；由用户握持或安装在用户身上或用户衣服上的相机；安装在以空中和/或地面为基础的无人机或其他机器人装置上的相机；等)以从房屋(或其他建筑物)的多个房间中的一系列多个采集位置捕获视觉数据。本文的其他地方包括关于实施ICA系统的装置的操作的附加细节，从而执行这种自动化操作、以及在一些情况下以一种或多种方式进一步与一个或多个ICA系统操作员用户交互以提供进一步的功能。

关于这种MIGM系统的功能，在至少一些实施方式中，它可以执行自动化操作，以分析已针对建筑物内部(和可选地建筑物外部)采集的多个360°全景图像(和可选地其他图像)并生成建筑物的对应的楼层平面图，诸如通过针对那些全景图像中的一些或全部确定房间形状和连接房间的通道的位置，以及在至少一些实施方式和情形中通过确定建筑物的一些或全部房间中的结构墙壁元素和可选的其他对象。与两个或更多个房间之间的连接通道对应的结构墙壁元素的类型可以包括以下各项中的一个或多个：门道开口和其他房间间非门道墙壁开口、窗户、楼梯、非房间走廊等，并且对图像的自动化分析可以至少部分基于识别通道的轮廓、识别通道内的与它们外部不同的内容(例如，不同的颜色或阴影)等来识别这种元素。自动化操作还可以包括：使用所确定的信息来生成建筑物的楼层平面图和可选地生成建筑物的其他测绘信息(诸如，通过使用房间间通道信息和其他信息来确定关联的房间形状彼此的相对位置)，以及可选地将距离缩放信息和/或各种其他类型的信息添加到所生成的楼层平面图。另外，在至少一些实施方式中，MIGM系统可以执行进一步的自动化操作，以确定附加信息并将附加信息与建筑物楼层平面图和/或楼层平面图内的特定房间或位置相关联，从而分析在建筑物内部捕获的图像和/或其他环境信息(例如，音频)以确定特定对象和属性(例如，特定结构元素或其他对象(地板、墙壁、天花板、台面、家具、灯具、电器、橱柜、岛、壁炉等)的颜色和/或材料类型和/或其他特征；特定对象或其他元素的存在和/或不存在；等等)，或以其他方式确定相关属性(例如，诸如为窗户的建筑物对象面向的方向；来自特定窗户或其他位置的视图；等等)。下面包括关于实施MIGM系统的(多个)计算装置的操作的附加细节，从而执行这种自动化操作、以及在一些情况下以一种或多种方式进一步与一个或多个MIGM系统操作员用户交互以提供进一步的功能。

出于说明性目的，下面描述一些实施方式，其中针对特定类型的结构以特定方式并通过使用特定类型的装置来采集、使用和/或呈现特定类型的信息。然而，将理解，所描述的技术可以在其他实施方式中以其他方式使用，并且因此本发明不限于所提供的示例性细节。作为一个非排他性示例，尽管在一些实施方式中以特定方式生成并使用特定类型的数据结构(例如，楼层平面图、相互链接的图像的虚拟游览、生成的建筑物描述等)，但将了解，可以在其他实施方式中类似地生成并使用用于描述建筑物的其他类型的信息，包括针对与房屋分离的建筑物(或其他结构或布局)，并且可以在其他实施方式中以其他方式使用被识别为与指示标准相匹配的建筑物。另外，术语“建筑物”在本文中是指任何部分地或完全地封闭的结构，通常但不一定涵盖在视觉上或以其他方式划分结构的内部空间的一个或多个房间。这种建筑物的非限制性示例包括房屋、公寓大楼或其中的个人公寓、共管公寓、办公楼、商业建筑物或其他批发和零售结构(例如，购物中心、百货公司、仓库等)、带有另一个主建筑物的地产上的补充结构(例如，带房屋的地产上的独立车库或棚屋)。如本文参考建筑物内部、采集位置或其他位置(除非上下文另有明确指示)使用的术语“采集”或“捕获”可以是指对与建筑物内部的空间特性和/或视觉特性和/或以其他方式可感知的特性或其子集有关的媒体、传感器数据和/或其他信息的任何记录、存储或录入，诸如通过记录装置或通过从记录装置接收信息的另一个装置。如本文所使用，术语“全景图像”可以是指基于、包括或可分成源于不同方向上的基本上类似物理位置的多个离散分量图像并且描绘比离散分量图像中的任一个单独描绘的更大视野的视觉表示，包括来自物理位置的具有足够宽的视角以包括超出人凝视单个方向可感知到的角度的图像。如本文所使用，术语“一系列”采集位置通常是指两个或更多个采集位置，每个采集位置按对应的顺序被访问至少一次，而无论在它们之间是否访问过其他非采集位置，以及无论对所述采集位置的访问是在单个连续时间段期间还是在多个不同时间发生、或是由单个用户和/或装置还是由多个不同用户和/或装置进行。另外，出于示例性目的，在附图和文本中提供了各种细节，但这些细节并不旨在限制本发明的范围。例如，附图中元件的尺寸和相对位置未必按比例绘制，一些细节被省略和/或更突出地提供(例如，经由尺寸和定位)以增强易读性和/或清晰度。此外，在附图中可以使用相同的附图标记来识别相同或类似的元件或动作。

图1A包括在一些实施方式中可以参与所描述的技术的各种计算装置和系统的示例性框图，诸如在此示例性实施方式中，关于示出的示例性建筑物198(在此示例中为房屋)和在一个或多个服务器计算系统180上执行的示例性建筑物属性确定和应用管理器(“BADUM”)系统140。特别地，内部捕获和分析(“ICA”)系统(例如，在一个或多个服务器计算系统180上执行的ICA系统160，诸如BADUM系统的部分；在移动图像采集装置185上执行的ICA系统应用程序154；等等)捕获与一个或多个建筑物或其他结构有关的信息165(例如，通过捕获一个或多个360°全景图像和/或示例性房屋198中的多个采集位置210的其他图像)，以及在一个或多个服务器计算系统180上执行的MIGM(测绘信息生成管理器)系统160(例如，作为BADUM系统的部分)进一步使用该捕获的建筑物信息和可选的附加支持信息(例如，由系统操作员用户经由计算装置105通过介入的计算机网络170来供应)，以生成和提供建筑物楼层平面图155和/或建筑或其他结构的其他测绘相关信息(未示出)。在本文的其他地方包括与ICA和MIGM系统的自动化操作相关的附加细节，包括分别关于图2A至图2D以及关于图5和图6A至图6B的附加细节。

在示出的实施方式中，ICA和MIGM系统160作为BADUM系统140的部分操作，BADUM系统140分析建筑物信息142(例如，由ICA系统采集的图像165、由MIGM系统生成的楼层平面图155等)，并且生成和使用对应的建筑物信息141(例如，属性、文本描述等)，可选地使用由系统操作员用户经由计算装置105通过介入的计算机网络170来供应的支持信息，并且在一些实施方式和情况下，通过使用一个或多个经训练的机器学习和/或语言模型144作为建筑物信息142的分析和/或描述的生成的部分。在其他实施方式中，由BADUM系统分析的建筑物信息142可以以除了经由ICA和/或MIGM系统以外的方式获得(例如，如果这种ICA和/或MIGM系统不是BADUM系统的部分)，从而从其他来源接收建筑物图像和/或楼层平面图。BADUM系统可以以一种或多种进一步的自动化方式进一步使用这种生成的建筑物信息，包括在一些实施方式中作为识别相互匹配的建筑物或其他指示标准的部分。在一些实施方式和情况下，这种标准可以由特定用户供应或以其他方式与特定用户相关联(例如，由用户指定的属性、由这些用户指示的楼层平面图或其他建筑物信息、先前被识别为用户感兴趣的楼层平面图或其他建筑物信息等)，并且关于各种用户的对应信息143可以进一步可选地被存储并用于识别满足这种标准的建筑物并且随后以一种或多种进一步的自动化方式使用所识别的建筑物(例如，使用建筑的楼层平面图)。此外，在至少一些实施方式和情况下，客户端计算装置105的一个或多个用户可以通过(多个)网络170与BADUM系统140进一步交互，从而协助BADUM系统的自动化操作的一些，以便生成建筑物信息和/或识别满足标准的建筑物和/或随后以一个或多个进一步的自动化方式使用所识别的楼层平面图。在本文的其他地方包括与BADUM系统的自动化操作有关的附加细节，包括关于图2D至图2N和图4A至图4B的附加细节。

尽管在此示例性实施方式中，ICA和MIGM系统160被示出为在与BADUM系统相同的服务器计算系统180上执行(例如，其中所有系统都由单个实体操作或以其他方式彼此协调地执行，诸如其中所有系统的一些或全部功能集成在一起)，但在其他实施方式中，ICA系统160和/或MIGM系统160和/或BADUM系统140可以在与(多个)系统180分开的一个或多个其他系统上(例如，在移动装置185上；在一个或多个其他计算系统(未示出)上；等)操作，无论是代替还是补充在(多个)系统180上执行的那些系统的副本(例如，具有在装置185上执行的MIGM系统160的副本以在由在装置185上执行的ICA系统160和/或由MIGM系统的那个副本采集建筑物图像时递增地生成至少部分建筑物楼层平面图，而MIGM系统的另一个副本可选地在一个或多个服务器计算系统上执行以在采集所有图像之后生成最终的完整的建筑物楼层平面图)，并且在另外的其他实施方式中，BADUM可以改为在没有ICA系统和/或MIGM系统的情况下操作并且改为从一个或多个外部源获得全景图像(或其他图像)和/或建筑物楼层平面图。

图1A中还示出了移动计算装置185的各种部件，包括使用存储和/或加载在装置185的一个或多个存储器/存储部件152上的可执行指令来执行软件(例如，ICA应用程序154、可选的浏览器162等)的一个或多个硬件处理器132(例如，CPU、GPU等)，以及可选地用于采集一个或多个全景图像165和/或其他图像(未示出，诸如直线立体图像)的视觉数据的一种或多种类型的一个或多个成像系统135。在一些实施方式中，一些或全部的这种图像165可以由一个或多个分开的相关联相机装置184供应(例如，经由有线/电缆连接、经由蓝牙或其他装置间无线通信等)，无论是补充还是代替由移动装置185捕获的图像。移动装置185的所示出的实施方式还包括：一个或多个传感器模块148，在此示例中，该一个或多个传感器模块148包括陀螺仪148a、加速度计148b和指南针148c(例如，作为移动装置上的一个或多个IMU单元(未单独地示出)的部分)；一个或多个控制系统147，该一个或多个控制系统147管理装置185的I/O(输入/输出)和/或通信和/或联网(例如，以从用户接收指令和将信息呈现给用户)诸如用于其他装置I/O和通信部件143(例如，网络接口或其他连接、键盘、鼠标或其他指示装置、麦克风、扬声器、GPS接收器等)、显示系统149(例如，具有触摸屏)、可选地一种或多种类型的一个或多个深度感测传感器或其他距离测量部件136、可选地GPS(或全球定位系统)传感器134或其他位置确定传感器(在此示例中未示出)、可选地其他部件(例如，一个或多个照明部件)等等。其他计算装置/系统105、175和180和/或相机装置184可以以与移动装置185类似的方式包括各种硬件部件和存储的信息，为了简洁起见，在此示例中未示出，并且在下文关于图3更详细地讨论。

一个或多个客户端计算装置175的一个或多个用户(例如，最终用户，未示出)可以通过一个或多个计算机网络170与BADUM系统140(以及可选的ICA系统160和/或MIGM系统160)进一步交互，从而参与识别具有满足目标标准的属性的建筑物，以及随后以一种或多种进一步的自动化方式使用关于所识别的建筑物的信息。这种客户端计算装置可以各自执行由用户在交互中使用的建筑物信息访问系统(未示出)，如在本文其他地方(包括关于图7)更详细地讨论的。(多个)用户的这种交互可以包括，例如，指定用于搜索对应建筑物的标准，或以其他方式提供关于用户感兴趣的标准的信息，或获得和可选地请求一个或多个指示建筑物的信息，并且与对应提供的建筑物信息进行交互(例如，以在楼层平面图视图与楼层平面图内或附近的采集位置处的特定图像的视图之间进行改变；改变显示全景图像的对应视图的水平和/或竖直观察方向，从而确定当前用户观察方向所指向的全景图像的部分；查看生成的文本建筑物信息或其他生成的建筑物信息；等等)。此外，楼层平面图(或其部分)可以链接到一个或多个其他类型的信息或以其他方式与一个或多个其他类型的信息相关联，包括多层楼或其他多层建筑物的楼层平面图具有相互连接(例如，经由连接的楼梯通道)的不同楼或楼层的多个相关联子楼层平面图、建筑物的二维(“2D”)楼层平面图链接到建筑物的三维(“3D”)渲染或以其他方式与建筑物的三维(“3D”)渲染相关联等。另外，虽然在图1A中未示出，但是在一些实施方式中，客户端计算装置175(或其他装置，未示出)可以以附加方式接收并使用关于建筑物的信息(例如，所识别的楼层平面图和/或其他测绘相关信息，从而控制或辅助这些装置(例如，自主车辆或其他装置)的自动化导航活动，而无论是代替还是补充所识别的信息的显示。

在图1A的所描绘的计算环境中，网络170可以是可能由各种不同的方操作的一个或多个公共可访问的链接网络，诸如互联网。在其他实施方式中，网络170可以具有其他形式。例如，网络170反而可以是专用网络，诸如非特权用户完全或部分无法访问的公司或大学网络。在其他实施方式中，网络170可以包括专用网络和公共网络两者，其中专用网络中的一个或多个可访问公共网络中的一个或多个和/或从公共网络中的一个或多个访问专用网络中的一个或多个。此外，在各种情形中，网络170可以包括各种类型的有线和/或无线网络。另外，客户端计算装置175和服务器计算系统180可以包括各种硬件部件和存储的信息，如下面关于图3更详细地讨论的。

在图1A的示例中，ICA系统可以执行在多个关联的采集位置处(例如，在建筑物或其他结构内的多个房间或其他位置中以及可选地在建筑物或其他结构的外部的一些或全部的周围)生成多个360°全景图像中所涉及的自动化操作，诸如使用经由移动装置185和/或相关联的相机装置184采集的视觉数据，并且用于生成并提供建筑物或其他结构的内部的表示。例如，在至少一些这种实施方式中，这种技术可以包括使用一个或多个移动装置(例如，具有一个或多个鱼眼镜头并安装在可旋转三脚架上或以其他方式具有自动化旋转机构的相机、具有足以在不旋转的情况下水平地捕获360°的鱼眼镜头的相机、由用户握持和移动的智能电话；由用户握持或安装在用户身上或用户衣服上的相机等)以从房屋(或其他建筑物)的多个房间内的一系列多个采集位置捕获数据，并且可选地进一步捕获在采集装置的移动中所涉及的数据(例如，在采集位置处的移动，诸如旋转；在采集位置的一些或全部之间的移动，诸如用于将多个采集位置链接在一起；等)，在至少一些情况下，不测量采集位置之间的距离或不具有到采集位置周围的环境中的对象的其他测量的深度信息(例如，不使用任何深度感测传感器)。在捕获了采集位置的信息之后，技术可以包括从该采集位置以围绕竖直轴的360°水平信息产生360°全景图像(例如，以等量矩形格式示出周围房间的360°全景图像)，并且然后提供全景图像以供MIGM和/或BADUM系统后续使用。

另外，尽管图1A中未示出，楼层平面图(或其部分)可以链接到一种或多种附加类型的信息或以其他方式与一种或多种附加类型的信息相关联，诸如一个或多个相关联和链接的图像或其他相关联和链接的信息，包括建筑物的二维(“2D”)楼层平面图链接到建筑物的单独2.5D模型楼层平面图渲染和/或建筑物的3D模型楼层平面图渲染等或以其他方式与建筑物的单独2.5D模型楼层平面图渲染和/或建筑物的3D模型楼层平面图渲染相关联，并且包括多层楼或其他多层建筑物的楼层平面图以具有相互链接(例如，经由连接的楼梯通道)或作为共同2.5D和/或3D模型的部分的不同楼或楼层的多个相关联子楼层平面图。因此，最终用户与建筑物的所显示或以其他方式生成的2D楼层平面图的交互的非排他性示例可以包括以下各项中的一个或多个：在楼层平面图视图与楼层平面图内或附近的采集位置处的特定图像的视图之间改变；在2D楼层平面图视图与可选地包括纹理映射到所显示的模型的墙壁的图像的2.5D或3D模型视图之间改变；改变从其显示全景图像(或正门进入)的对应子集视图的水平和/或竖直查看方向，从而确定当前用户查看方向指向的3D坐标系中的全景图像的部分，并且渲染说明全景图像的那个部分的对应平面图像，其中原始全景图像中不存在弯曲或其他变形；等。另外，虽然在图1A中未说明，但是在一些实施方式中，客户端计算装置175(或其他装置，未示出)可以以附加方式接收并使用所生成的楼层平面图和/或其他所生成的测绘相关信息，从而控制或辅助这些装置(例如，自主车辆或其他装置)的自动化导航活动，而无论是代替还是补充所生成的信息的显示。

图1A进一步描绘了示例性建筑物内部环境，其中采集360°全景图像和/或其他图像，诸如由ICA系统采集并且由MIGM系统(例如，在BADUM系统的控制下)用来生成并提供一个或多个对应的建筑物楼层平面图(例如，多个增量局部建筑物楼层平面图)和/或通过BADUM系统以进一步使用这种建筑物信息作为自动建筑物信息生成操作的部分。特别地，图1A示出了多层房屋(或其他建筑物)198的一层，其中至少部分地经由多个全景图像来捕获内部，诸如由具有图像采集能力的图像采集移动装置185和/或一个或多个相关联的相机装置184在穿过建筑物内部移动到一系列多个采集位置210时捕获(例如，以采集位置210A开始、沿着行进路径115移动到采集位置210B等，并且以在建筑物外部的采集位置210-O或210P结束)。ICA系统的实施方式可以自动执行或协助捕获代表建筑物内部的数据(以及进一步分析捕获的数据以生成360°全景图像，以提供建筑物内部的视觉表示)，并且MIGM系统的实施方式可以分析所采集的图像的视觉数据，以生成房屋198的一个或多个建筑物楼层平面图(例如，多个增量建筑物楼层平面图)。尽管这种图像采集移动装置可以包括各种硬件部件，诸如相机、一个或多个传感器(例如，陀螺仪、加速度计、指南针等，诸如移动装置的一个或多个IMU或惯性测量单元的部分；测高仪；光检测器；等)、GPS接收器、一个或多个硬件处理器、存储器、显示器、传声器等，但在至少一些实施方式中，移动装置可能无法访问或使用设备来测量建筑物中的对象相对于移动装置的位置的深度，使得在这种实施方式中，可以部分地或完全地基于不同图像中的元素但不使用来自这种深度传感器的任何数据来确定不同全景图像与其采集位置之间的关系，而在其他实施方式中，可以使用这种深度数据。此外，尽管在图1A中提供了方向指示符109以供读者相对于示例性房屋198进行参考，但在至少一些实施方式中，移动装置和/或ICA系统可以不使用这种绝对方向信息和/或绝对位置，从而在这种实施方式中代替确定采集位置210之间的相对方向和距离而不考虑实际地理位置或方向，而在其他实施方式中，可以获得并使用这种绝对方向信息和/或绝对位置。

在操作中，移动装置185和/或相机装置184到达建筑物内部的第一房间内的第一采集位置210A(在此示例中，在可经由外门190-1进入的客厅)，并且捕获或采集从该采集位置210A可见的建筑物内部的部分的视图(例如，第一房间中的一些或全部，以及可选地一个或多个其他相邻或附近房间的小部分，诸如穿过来自第一房间的门道墙壁开口、非门道墙壁开口、走廊、楼梯或其他连接通道)。视图捕获可以以如本文所讨论的各种方式执行，并且可以包括在从采集位置捕获的图像中可见的许多结构元素或其他对象。在图1A的示例中，建筑物198内的这种对象包括墙壁、地板、天花板、门道190(包括190-1至190-6，诸如带有旋转门和/或滑动门)、窗户196(包括196-1至196-8)、墙壁与其他墙壁/天花板/地板之间的边界诸如用于墙壁间拐角或边缘195(包括在建筑物198的西北角的拐角195-1、在第一房间的东北角的拐角195-2、在第一房间的西南角的拐角195-3、在第一房间的东南角的拐角195-4、在第一房间与走廊之间的房间间通道的北边缘处的拐角195-5等)、家具191至193(例如，沙发191；椅子192；桌子193；等)、悬挂在墙壁上的图片或绘画或电视或其他悬挂的对象194(诸如194-1和194-2)、照明灯具(图1A中未示出)、各种内置家电或其他灯具或其他结构元素(图1A中未示出)等。用户还可以可选地提供与采集位置和/或周围房间相关联的文本或听觉标识符，诸如用于采集位置210A或210B中的一者或用于包括采集位置210A和/或210B的房间的“客厅”，而在其他实施方式中，ICA和/或MIGM系统可以自动地生成这种标识符(例如，通过自动地分析建筑物的图像和/或视频和/或其他记录信息来执行对应的自动化确定，诸如通过使用机器学习来执行；至少部分地基于来自ICA和/或MIGM系统操作者用户的输入；等)，或可以不使用标识符。

在已经捕获第一采集位置210A之后，移动装置185和/或相机装置184可以被移动或在其自己的力量下移动到下一采集位置(诸如采集位置210B)，从而可选地在采集位置之间移动期间记录图像和/或视频和/或来自硬件部件(例如，来自一个或多个IMU、来自相机等)的其他数据。在下一采集位置，移动装置185和/或相机装置184可以类似地从该采集位置捕获360°全景图像和/或其他类型的图像。可以对建筑物的一些或所有房间并且在一些情况下在建筑物外部重复这个过程，如在此示例中针对附加的采集位置210C至210P所说明，其中在此示例中，在单个图像采集会话中捕获来自采集位置210A至210-O的图像(例如，以基本上连续的方式，诸如在总共5分钟或15分钟内)，并且其中可选地在不同的时间捕获来自采集位置210P的图像(例如，从与建筑物或建筑物的前院相邻的街道捕获)。在此示例中，多个采集位置210K至210P在周围地产241上的建筑物198的外部但与其相关联，包括在相同地产上的一个或多个附加结构(例如，ADU或附属住所单元；车库；棚屋；等)中的采集位置210L和210M、在外平台或露台186上的采集位置210K以及在地产241上的多个院子位置处的采集位置210N至210P(例如，包括采集位置210P的后院187、侧院188、前院等)。可以进一步分析针对每个采集位置采集的图像，包括在一些实施方式中无论是在图像采集时还是稍后以等量矩形格式渲染或以其他方式放置每个全景图像，并且由MIGM和/或BADUM系统以本文描述的方式进一步分析。

图1B示出了在一些实施方式中可获得的建筑物描述信息110b的类型的示例，诸如现有的建筑物信息，该建筑物信息随后被BADUM系统生成的建筑物信息验证、更新和/或替换。在图1B的示例中，建筑物描述信息110b包括概述性文本描述，以及各种属性数据。在这个示例中，属性数据被分组为几个部分(例如，概述属性、进一步的内部细节属性、进一步的地产细节属性等)，但在其他实施方式中，属性数据可以不被分组，或可以以其他方式分组，或更一般地，建筑物描述信息可以不被分成属性列表和单独的文本概述描述。在这个示例中，单独的文本概述描述强调了描述信息的浏览者可能感兴趣的特征，诸如房屋风格类型、关于房间和其他建筑特征的感兴趣的信息(例如，最近被更新或具有其他感兴趣的特征)、关于地产和周围邻居或其他环境的感兴趣的信息等。此外，在这个示例中，属性数据包括关于房间和建筑的各种类型的客观属性以及关于电器的有限信息，但一般缺乏各种类型的细节，诸如关于主观属性、关于房间间的连接和其他邻接关系、关于其他特定的结构元素或对象以及关于这些对象的属性，等等。

关于图1A和图1B提供了各种细节，但是将理解，所提供的细节是出于说明性目的而包括的非排他性示例，并且可以在没有一些或全部这种细节的情况下以其他方式执行其他实施方式。

图2A至图2N示出了自动识别具有满足目标标准的属性的建筑物楼层平面图并随后以一种或多种自动方式使用所识别的楼层平面图诸如用于建筑198的示例。

特别地，图2A示出了示例性图像250a，诸如在图1A的房屋198客厅中从采集位置210B在向东北方向上拍摄的非全景立体图像(或从该采集位置拍摄并以直线方式格式化的360°全景图像的面向东北的子集视图)。在此示例中进一步显示方向指示符109a以示出拍摄图像的向东北方向)。在所示出的示例中，所显示的图像包括内置元素(例如，照明灯具130a、两个窗户196-1等)、家具(例如，椅子192-1)、和挂在客厅的北墙壁上的图片194-1。进出客厅的房间间通道(例如，门道或其他墙壁开口)在此图像中不可见。然而，在图像250a中可见多个房间边界，包括客厅北墙壁的可见部分与客厅的天花板及地板之间的水平墙壁-天花板和墙壁-地板边界、客厅东墙壁的可见部分与客厅天花板及地板之间的水平墙壁-天花板和墙壁-地板边界、以及北墙壁与东墙壁之间的墙壁间竖直边界195-2。

图2B继续图2A的示例，并且示出了在图1A的房屋198客厅中从采集位置210B在向西北方向上拍摄的附加立体图像250b。进一步显示方向指示符109b以说明拍摄图像的向西北方向。在此示例性图像中，窗户196-1中的一个的一小部分连同窗户196-2的部分以及新的照明灯具130b继续可见。另外，水平和竖直房间边界以与图2A的方式类似的方式在图像250b中可见。

图2C继续图2A至图2B的示例，并且示出了在图1A的房屋198客厅中诸如从采集位置210B在向西南方向上拍摄的第三立体图像250c。进一步显示方向指示符109c以说明拍摄图像的向西南方向。在此示例性图像中，窗户196-2的部分继续可见，正如沙发191以及视觉水平和竖直房间边界以与图2A和图2B的方式类似的方式也继续可见。该示例性图像进一步示出了客厅的两个房间间通道，在该示例中包括带有转门的门道190-1以进入和离开客厅(图1A将其识别为通往房屋外部(诸如前院)的门)，以及带滑门的门道190-6以在客厅与侧院188之间移动。如图1A中的信息所示，在客厅的东墙存在附加的非门道墙面开口263a，以在客厅与走廊之间移动，但在图像250a至250c中不可见。将了解，可以从采集位置210B和/或其他采集位置拍摄并以类似方式显示多种其他立体图像。

图2D继续图2A至图2C的示例，并且示出了以等量矩形格式显示整个客厅的360°全景图像255d(例如，从采集位置210B拍摄)。由于全景图像不具有与图2A至图2C的立体图像相同方式的方向，因此图2D中没有显示方向指示符109，但是全景图像的姿势信息可以包括一个或多个相关联的方向(例如，全景图像的起始和/或结束方向，诸如如果经由旋转来采集的话)。全景图像255d的视觉数据的部分对应于第一立体图像250a(大约在图像250d的中心部分示出)，而图像255d的左部分和图像255d的最右部分包含与立体图像250b和250c的那些部分对应的视觉数据。此示例性全景图像255d包括窗户196-1、196-2和196-3、家具191至193、门道190-1至190-6以及通向走廊房间的非门道墙壁开口263a(其中开口示出了在相邻的走廊中可见的门道190-3的部分)。图像255d进一步以与立体图像类似的方式示出了多种房间边界，但其中水平边界以离图像的水平中线越远越弯曲的方式显示。可见边界包括竖直墙壁间边界195-1至195-4、在走廊开口的北/左侧的竖直边界195-5、在走廊开口的南/右侧的竖直边界，以及在墙壁与地板之间和在墙壁与天花板之间的水平边界。

图2D进一步示出了包括房屋198的2D楼层平面图的部分的一个示例230d的信息260d，诸如可以在GUI 260d中呈现给最终用户，其中客厅是房屋的最向西房间(如由方向指示符209所反映的)。将了解，在一些实施方式中，可以类似地生成和显示具有渲染的墙壁高度信息的3D或2.5D楼层平面图，无论是补充还是代替这种2D楼层平面图。在此示例中，在2D楼层平面图230d上还示出了各种类型的信息。例如，这种类型的信息可以包括以下各项中的一个或多个：添加到一些或所有房间的房间标签(例如，用于客厅的“客厅”)；针对一些或所有房间添加的房间尺寸；针对一些或所有房间添加的对象(诸如安装的灯具或电器(例如，厨房电器、浴室物品等)或其他内置元件(例如，厨房岛))的视觉指示；针对具有附加类型的相关联和链接信息(例如，最终用户可以选择用于进一步显示的其他全景图像和/或立体图像、最终用户可以选择用于进一步演示的音频注释和/或录音等)的位置的一些或所有房间添加的视觉指示；针对诸如门和窗户的结构元素的一些或所有房间添加的视觉指示；视觉外观信息(例如，所安装的物品诸如地板覆盖物或墙壁覆盖物或表面覆盖物的颜色和/或材料类型和/或纹理)的视觉指示；来自特定窗户或其他建筑物位置的视图和/或建筑物外部的其他信息(例如，外部空间的类型；外部空间中存在的物品；其他相关联的建筑物或结构，诸如棚屋、车库、池、平台、露台、走道、花园等)的视觉指示；识别用于一种或多种类型的信息的视觉指示符的键或图例269；等等。当作为GUI(诸如260d)的部分显示时，一些或所有这种所示出的信息可以是用户可选择控件(或与这种控件相关联)，该用户可选择控件允许最终用户选择并显示相关联信息中的一些或全部(例如，选择用于采集位置210B的360°全景图像指示符以查看该全景图像中的一些或全部(例如，以类似于图2A至图2D的方式)。此外，在此示例中，添加用户可选择控件228以指示针对楼层平面图显示的当前楼层，并允许最终用户选择要显示的不同楼层。在一些实施方式中，楼层或其他层的改变也可以直接从楼层平面图进行，诸如经由选择所示出的楼层平面图中的对应连接通道(例如，通往楼层2的楼梯)。将了解，在一些实施方式中可以添加各种其他类型的信息，在一些实施方式中可以不提供所示出类型的信息中的一些，并且在其他实施方式中可以以其他方式显示并选择链接和相关联信息的视觉指示及对其的用户选择。

图2E和图2F继续图2A至图2D的示例，其中图2E示出了包括客厅的西南部分的图像250e1的信息255e(以类似于图2C的图像250c的部分的方式)，但其中附加信息叠加在图像上以示出关于在房间的所述部分中的对象和目标属性确定的信息，以及关于那些对象的位置的信息。特别地，在此示例中，西边窗户(图像250c的元素196-2)已被识别为房间中的对象，其中已经为该对象确定了对应的“西边窗户”标签246p2(无论是自动地还是至少部分地基于由一个或多个相关联的用户提供的信息)，并且示出了图像中的对象的自动地确定的位置199b(在此示例中，该位置是对象的边界框)。信息255e进一步示出了至少部分基于图像250e1的视觉数据而识别的感兴趣的对象和目标属性的列表248p，该列表指示西侧窗户的感兴趣的属性包括其类型(例如，落地窗户)、闩锁五金的类型、关于通过窗户的风景的信息、以及可选的各种其他属性(例如，大小、其面向的取向/方向，等等)。图像250e1进一步指示门道190-1已经被识别为房间中的对象，其中示出了“前门”标签246p1(无论是自动地还是至少部分地基于由一个或多个相关联的用户提供的信息确定)和自动地确定的边界框位置199a。此外，信息248p指示门的确定属性包括门的类型以及关于在图像250p上进一步在视觉上指示为131p的门的门把手和门铰链的信息。图2F示出了可以从图2E的图像250e1和/或250e2中提取的附加视觉数据，作为确定房间的对象和其他属性的部分，并且特别是包括与门道190-1的前门及其五金131p对应的特写示例性图像250f1、250f2和250f3，诸如以用于确定前门的对应属性。可以类似地识别其他对象，诸如一个或多个天花板照明灯具、家具、墙壁以及其他表面等(例如，至少部分地基于具有类型“客厅”的房间预期或典型的定义类型的对象的列表)。此外，还确定(无论是自动地还是至少部分地基于由一个或多个相关联的用户提供的信息)并示出了用于房间的“客厅”标签246p3。图2E进一步提供了替代的或附加的图像250e2，在这个示例中，它是具有客厅的360°视觉覆盖范围的全景图像(以类似于图2D的图像255d的方式)。这种全景图像可以代替或补充诸如图像250e1的立体图像来使用，以用于确定对象和其他属性以及附加的相关信息(例如，位置、标签等)，以及用于评估房间内物品的整体布局和/或房间的预期交通流量，其中示例性全景图像250e2类似地示出了前门和西边窗户对象的位置边界框199a和199b，以及桌子193的附加位置边界框199c、天花板灯130b的199d和东边墙壁的199e。可以理解的是，在其他实施方式中可以确定各种其他类型的对象和/或目标属性，包括其他墙壁和表面(例如，天花板和地板)和其他结构元素(例如，窗户196-1和193、门道190-6、非门道墙壁开口263a等)、其他家具(例如，沙发191、椅子192等)等等。

图2G继续图2A至图2F的示例，并且提供了可以至少部分地基于对建筑物的其他房间的一个或多个初始房间级图像的分析关于建筑物的其他房间的对象和其他属性确定的附加数据的示例。特别地，图2G示出了包括图像250g1的信息255g，诸如用于浴室1。以类似于图2E的图像的方式，图像250g1包括浴室中的被识别并针对其确定对应属性数据的对象的指示131v，在此示例中，包括瓷砖地板、水槽台面、水槽水龙头和/或其他水槽五金、浴缸水龙头和/或其他浴缸五金、坐便器等。然而，在此示例中未示出位置信息、标签和所提供的指令。以类似的方式，厨房的图像250g2包括厨房中的对象的指示131w，这些对象被识别并针对其确定对应属性数据，在此示例中，包括冰箱、厨房岛上的炉子、水槽水龙头和/或其他水槽五金、水槽旁边的台面和/或背板等。然而，在此示例中未示出位置信息、标签和所提供的指令。将理解的是，可以在这些和其他房间中确定各种其他类型的对象和其他属性，并且进一步用于生成对应的建筑物描述信息，并且图2E至图2G中示出的这些类型的数据是为说明目的而提供的非排他性示例。

图2H至图2K继续图2A至图2G的示例，并且提供与分析楼层平面图信息以确定建筑物的附加属性有关的附加信息。特别地，图2H示出了包括建筑物的示例性2D楼层平面图230h的信息260h，该信息260h包括关于通过建筑物的确定的预期移动流动型态属性的确定信息222h，如使用对应的标签221h指示的。以类似的方式，图2I提供了与分析楼层平面图230i有关的附加信息260i，以确定关于建筑物的各种类型的主观属性的信息(例如，轮椅无障碍性、步行能力有限的人的无障碍性、开放式楼层平面图、典型布局、现代风格等)，如使用对应的标签221i指示。图2J类似地提供了与分析楼层平面图230j有关的附加信息260j，以确定与公共和私人空间属性222j对应的建筑物的区域的信息，如使用对应的标签221j指示。此外，图2K提供了与分析楼层平面图230k有关的附加信息260k，以确定关于房间类型和/或建筑物(例如，卧室、浴室、厨房、餐厅、家庭室、壁橱等)的功能属性222k的信息，如使用对应的标签221k指示。将理解的是，关于房间和/或建筑物整体的特定属性的确定可以通过分析这种楼层平面图以各种方式确定，并且图2H至图2K中示出的信息类型是为说明目的而提供的非排他性示例，使得类似和/或其他类型的信息可以在其他实施方式中以其他方式来确定。

图2L继续图2A至图2K的示例，并且示出了与建筑物198的外部对应的示例性图像250l。对一个或多个这种外部图像(例如，一个或多个俯视图像、来自相邻街道的图像、来自院子的图像等)的视觉数据的分析可选地与对附加建筑物信息(例如，楼层平面图)的分析一起，可以用于关于建筑物的确定的附加属性，诸如房屋风格或其他建筑风格、楼层数、外部颜色和表面材料、屋顶类型和颜色等，并且可以在一些实施方式中进一步用于确定关于建筑物所在的地产的附加属性(例如，外部区域、覆盖外部区域的材料类型、位于外部区域中的对象等)。关于与建筑物的外部和周围地产有关的附加属性的这种确定的附加细节包括在本文的其他地方。

图2M继续图2A至图2L的示例，并示出了至少部分基于建筑物描述信息的信息110m，该建筑物描述信息是由确定的建筑物属性信息、诸如部分基于图2E至图2L的示例确定的属性生成的。在图2M的示例中，信息110m反映了图1B的建筑物描述信息110b的更新版本。虽然在110m中保留了一些先前的信息110b，但在这个示例中没有明确指示它已被验证，但在其他实施方式和情况下可以如此验证和可选地指示。在图2M的示例中，建筑物描述信息110m的概述文本描述包括关于房屋风格类型的更新信息(例如，确定为两层的工匠住宅，诸如至少部分地基于对图2L的外部图像的分析和可选的楼层平面图信息)，删除关于浴室最近被更新的信息(例如，至少部分地基于不与最近更新对应的浴室房间的属性的确定)，关于来自房屋的视图的信息的改变(例如，至少部分地基于对示出来自房屋窗户的视图的图像的视觉数据的分析和/或关于建筑物的位置、取向和周围环境的其他附加信息)，等等。出于该示例的目的，为了读者的利益，使用修订标记来显示这些改变，但如果将这种更新的建筑物描述信息提供给最终用户(例如，如果提供给BADUM系统操作员用户，诸如用于审查和/或验证这些改变，可能会包括这种修订标记)，否则可能不包括这种修订标记。此外，各种属性数据也被更新，包括关于房间类型的客观属性信息(例如，以纠正关于浴室数量、特定房间的大小等的信息)、关于地板的表面材料的客观属性信息(例如，以增加现有建筑物信息110b中缺少的信息)，并且增加不属于现有建筑物信息的部分的其他各种属性信息(例如，关于厨房台面、客厅墙壁、客厅天花板风格等的表面材料)。除了这种客观属性信息，附加的主观属性信息也被添加到建筑物信息中，诸如与轮椅无障碍性、具有开放式楼层平面图、房屋布局是否反映现代风格等有关。将理解的是，在其他实施方式和情况下，可以对现有建筑物信息进行各种其他类型的更新，并且在一些实施方式和情况下，将基于为建筑确定的属性信息生成全新的建筑物信息。

关于从确定的建筑物属性信息生成建筑物描述信息，BVGUM系统可以在至少一些实施方式和情况下使用一个或多个经训练的语言模型(例如，知识增强的语言，或KENGL，模型)和/或一个或多个经训练的视觉和语言(VLM)模型执行这种生成。在至少一些实施方式和情况下，使用的一个或多个经训练的VLM模型是大型模型，这些模型被训练成使用大语料库的训练元组(例如，图像、标题元组)为输入图像生成描述/字幕。VLM模型的一些益处包括，不需要明确提示模型关于你希望它描述的实体，这通常导致描述更加抽象和引人注目。在至少一些实施方式和情况下，一个或多个经过训练的语言模型可以包括预训练的语言模型、知识增强的语言模型、解析和/或标记和/或分类模型(例如，依存语法分析器、选区分析器、情感分类器、语义角色标签器等)、用于控制语言质量的算法(例如，分词器、词形还原器、正则表达式匹配等)、多模态视觉和能够自动回归或屏蔽解码的语言模型等中的至少一个。这种标记和/或分类模型可以包括例如语义角色标记器、情感分类器和语义分类器，以识别与单词和口令或其任何组成部分的整个序列相关的语义概念(例如，识别序列中的实体的语义角色，诸如病人或代理人，以及对序列的整体情感或语义进行分类，诸如它关于主体的积极或消极程度、序列的流畅程度、或它鼓励读者采取某种行动的程度)。例如，一个或多个经训练的语言模型可以根据提示、前缀、控制代码和上下文信息的表示，诸如从视觉/传感器信息、知识库和/或图形中导出的特征来执行单词、子词和口令的迭代生成(解码)。解析模型可以进一步执行操作，包括分析单词和口令的序列的内部结构，以根据一个或多个语法(例如，依存性、上下文自由语法、头部驱动的短语结构语法等)来识别其组成部分，从而识别可以对单词、子词和/或口令的序列进行的修改，以进一步发展所需的语言质量。例如，一个或多个经训练的语言模型可以被组织成有向无环图，从而提供其中输入、输出、数据源和模型相互作用的结构，其中该结构与数据源对准，诸如关于以下中的一个或多个：空间性，其中文本生成的背景与建筑物中的特定点有关，诸如拍摄全景图的位置或房间，以便生成的文本将与该位置对准；时间性，其中文本生成的背景是视频序列或幻灯片中的帧的时间序列，以便生成的文本将与帧的该序列对准；等等。对一个或多个经训练的语言模型的输入可以包括，例如，以下中的一个或多个：结构化和/或非结构化的数据源(例如，公开或私人可获得的，诸如地产记录、税务记录、MLS记录、维基百科文章、房主协会和/或契约文件、新闻文章、附近或可见的地标等)，它们提供关于被分析的建筑物和/或相关联的物理空间及其周围的信息和/或提供关于建筑物和房地产市场的一般和常识信息(例如，房屋和相关联元素、整体房屋市场信息、与公平房屋措施有关的信息、与可能有助于语言生成的术语和短语有关的偏好等)；关于对象和/或其他属性的信息(例如，灯具类型和位置、表面材料、表面颜色、表面纹理、房间大小、房间内自然光的程度、步行分数、预期通勤时间等)；捕获和/或合成的视觉和/或传感器信息以及任何衍生物，诸如结构化和非结构化的图像序列(包括单例)、全景图、视频、深度图、点云和分割图；等等。一个或多个经训练的语言模型可以进一步被设计和/或配置为，例如，实现以下中的一个或多个：模式，反映语言可以表达与现实和真理的关系的方式(例如，禁止的东西，诸如“你不应当去学校”；通过主语助词倒置提供的建议，诸如“你不应当去学校？”；等等)；流畅性，反映相对于语法规则集的语言的自然质量的措施(例如，“大臭棕色狗”而不是“臭棕色大狗”)；风格，反映词语和语法结构选择的模式(例如，使用有趣和吸引人的语言的简短描述；非正式风格，诸如用于发短信；正式风格，诸如用于英语论文或会议提交；语音，反映主语和宾语相对于动词的组织方式(例如，主动和被动语音)；等等。

关于使用确定的建筑物信息来验证和/或纠正现有的建筑物信息，BVGUM系统可以在至少一些实施方式和情况下使用自然语言视觉推理和/或通过将现有建筑物信息(本文中称为“声称”)中的信息与为表示建筑而生成的知识图进行比较来执行这种活动。在至少一些实施方式和情况下，自然语言视觉推理使用语言模型，该语言模型摄取(图像、句子)对并输出该句子关于图片为真的概率。这种模型可以用来衡量关于建筑物的声称的有效性，这是通过将对声称进行的真/假预测与建筑物的可获得的照片中的每个结合起来。例如，为了验证特定建筑物的声明，诸如“美丽的游泳池”，该声明可以与建筑物的一些或所有图像(例如，所有外部图像、检测到水的图像等)结合起来，并且如果至少有一个图像具有来自模型的“真实”预测(例如，超过定义阈值的真实预测)，则认为该声明得到了验证。在至少一些实施方式和情况下，知识图和/或知识库(本文中统称为“知识结构”)被表示为实体之间被认为是关于这些实体“真实”的主语-谓语-宾语关系的集合。考虑到包括建筑物事实的知识结构，诸如至少部分从确定的建筑物信息和/或从独立来源导出的建筑物事实，关于建筑物的声明可以通过将该声明解析为其代表性的主语-谓语-宾语关系而得到验证(例如，使用依存解析)，并且然后使用形式语义针对蕴涵或矛盾的情况将那些解析的关系与知识结构中的信息进行比较。如果发现该声明是矛盾的，并且知识结构中的事实被认为比现有的建筑物信息更可靠(例如，至少部分基于在建筑物处采集的图像)，那么可以用来自知识结构的信息在现有信息中替换声明信息，或可以用其他方式指示。例如，删除或替换这种声明的选择可以基于各种因素(例如，语法性)。在图2M的信息110m的“房屋198概述描述”部分中，例如，“和浴室”可以被删除并且该句子将保持语法性，但删除“路径和公园”将留下不符合语法的条款。如果对声明进行替换，预训练的语言模型可以作为这样做的部分来使用，从而用特殊的[掩蔽(MASK)]口令交换构成矛盾声明的单词，当被摄入时，用信号发出语言模型以用适用于上下文和其他输入的新单词来填入这些掩蔽的空间。例如，在图2M中，声明“牧场风格”被确定为被替换(例如，不支持，不准确，等等)，并且新的句子“198号房屋是美丽的[掩蔽(MASK)][掩蔽(MASK)]住宅，......”可以和外部图片(例如，从街上拍的图片)一起输入VLM模型中或输入KENLG模型中，该KENLG模型具有提示“住宅风格”和输出“2楼层工匠”。

图2N继续图2A至图2M的示例，并且示出了显示BADUM系统的至少一些自动化操作的示例性数据流交互的信息290n。特别地，示出了BADUM系统140的实施方式在一个或多个计算系统180上执行，并且在该示例性实施方式中，接收关于要分析的建筑物的信息，该信息包括来自存储装置或数据库295的存储图像、来自存储装置或数据库296的楼层平面图、以及可选的其他建筑物信息297。在步骤281中接收输入信息，其中对应的图像信息被转发到BADUM图像分析器部件282进行分析，并且其中对应的楼层平面图信息被转发到BADUM楼层平面图分析器部件283进行分析。如本文其他地方更详细地讨论的，这种部件282和/或283可以包括或使用一个或经训练的机器学习模型。BADUM图像分析器部件282分析图像的视觉数据(以及可选的相关联的采集元数据)，以便生成基于图像的建筑物对象信息和其他属性271，并且BADUM楼层平面图分析器部件283分析楼层平面图和可选的附加建筑物信息297，以生成基于楼层平面图的建筑物属性，其中部件282和283的输出形成建筑物的确定建筑物属性273。然后将确定的建筑物属性273提供给BADUM属性描述生成器部件284，BADUM属性描述生成器部件284基于这些属性生成建筑物描述信息274。如本文其他地方更详细地讨论的，这种部件284可以包括或使用一个或多个经训练的语言模型。在至少一些实施方式和情况下，另外提供BADUM建筑物描述验证器/更新器部件285，并且如果是这样，可以接收现有的建筑物描述信息298和新生成的建筑物描述信息274，并使用新信息274来生成更新和/或验证的建筑物描述信息275。在一些实施方式中，BADUM系统还可以包括BADUM建筑物匹配器部件285，从而接收确定的建筑物属性273和生成的建筑物描述信息274，并且使用该信息来识别当前建筑物与一个或多个指定的标准相匹配(例如，在生成建筑物信息后的稍后时间，诸如在通过一个或多个网络170从一个或多个客户端计算系统182接收到对应的标准时)，如果是这样，部件285产生匹配的建筑物信息276，建筑物信息276可以包括基于生成的建筑物信息273和274分析的建筑物的信息。在生成一个或多个这些类型的信息273、274、275和/或276之后，BADUM系统可以进一步执行步骤289，以显示或以其他方式提供生成的和/或确定的信息的部分或全部，从而通过网络170将这些信息发送到一个或多个客户端计算系统182来进行显示，发送到一个或多个远程存储系统181来进行存储，或以其他方式发送到一个或多个其他接收方来进一步使用。在本文的其他地方包括关于各种BADUM系统部件的操作以及被分析和生成的对应类型的信息的附加细节。

关于图2A至图2N已经提供了各种细节，但将了解，所提供的细节是出于说明性目的而包括的非排他性示例，并且可以在没有一些或全部这种细节的情况下以其他方式执行其他实施方式。

图3是示出了执行BADUM系统340的实现(例如，以类似于图1A的(多个)服务器计算系统180和BADUM系统140的方式)的一个或多个服务器计算系统300、以及执行ICA系统388和MIGM系统389的实施方式的一个或多个服务器计算系统380的实施方式的框图。该(多个)服务器计算系统和BADUM和/或ICA和/或MIGM系统可以使用多个硬件部件来实施，该多个硬件部件形成适合于且被配置为在联合操作时执行本文描述的技术中的至少一些的电子电路。一个或多个计算系统和装置也可以选择性地执行建筑物信息访问系统(诸如(多个)服务器计算系统300)和/或可选的其他程序335和383(在该示例中，诸如分别(多个)服务器计算系统300和380)，尽管本示例中没有示出这种建筑物信息访问系统。在所示出的实施方式中，每个服务器计算系统300包括一个或多个硬件中央处理单元(“CPU”)或其他硬件处理器305、各种输入/输出(“I/O”)部件310、存储装置320以及存储器330，其中所示的I/O部件包括显示器311、网络连接件312、计算机可读介质驱动器313以及其他I/O装置315(例如，键盘、鼠标或其他指示装置、麦克风、扬声器、GPS接收器等)。每个服务器计算系统380可以具有类似的部件，尽管为了简洁起见，在该示例中只示出了一个或多个硬件处理器381、存储器387、存储装置384和I/O部件382。

服务器计算系统300和执行BADUM系统340、服务器计算系统380和执行ICA和MIGM系统388至389、以及可选地执行建筑物信息访问系统(未示出)可以在该示出的实施方式中诸如经由一个或多个网络399(例如，互联网、一个或多个蜂窝电话网络等)相互通信以及与其他计算系统和装置通信，包括与用户客户端计算装置390交互(例如，用于查看建筑物信息，诸如生成的建筑物描述、楼层平面图、图像和/或其他相关信息，诸如通过与建筑物信息访问系统的副本交互或执行该副本)，和/或移动图像采集装置360(例如，用于采集待建模的建筑物或其他环境的图像和/或其他信息，诸如以类似于图1A的计算装置185的方式)，和/或可选地接收和使用楼层平面图和可选地其他生成的信息用于导航目的的其他可导航装置395(例如，用于由半自主或完全自主的车辆或其他装置使用)。在其他实施方式中，所描述的功能的一些可以在较少的计算系统中结合，从而将BADUM系统340和建筑物信息访问系统结合在单个系统或装置中，将BADUM系统340和装置360的图像采集功能结合在单个系统或装置中，以将ICA和MIGM系统388至389与(多个)装置360的图像采集功能结合在单个系统或装置中，以将BADUM系统340与ICA和MIGM系统388至389中的一个或两个结合在单个系统或装置中，将BADUM系统340与ICA和MIGM系统388至389以及装置360的图像采集功能结合在单个系统或装置中，等等。

在所示出的实施方式中，BADUM系统340的实施方式在服务器计算系统300的存储器330中执行以便执行所描述的技术中的至少一些，诸如以将处理器305和计算系统300配置为执行实施那些描述的技术的自动化操作的方式，通过使用(多个)处理器305来执行系统340的软件指令。BADUM系统的所示出的实施方式可以包括一个或多个部件(未示出)以各自执行BADUM系统的功能的部分，诸如以本文其他地方讨论的方式，并且存储器可以进一步可选地执行一个或多个其他程序335。作为一个具体示例，在至少一些实施方式中，ICA和/或MIGM系统的副本可以作为其他程序335中的一个执行，诸如代替或补充(多个)服务器计算系统380上的ICA和/或MIGM系统388至389，和/或建筑物信息访问系统的副本可以作为其他程序335中的一个执行。BADUM系统340在其操作期间可以进一步在存储装置320上存储和/或检索各种类型的数据(例如，在一个或多个数据库或其他数据结构中)，诸如各种类型的用户信息322、楼层平面图和其他相关联信息324(例如，生成和保存的2.5D和/或3D模型、用于相关联楼层平面图的建筑物和房间尺寸、附加图像和/或注释信息等)、图像和相关联信息326、生成的建筑物描述信息和其他生成的建筑物信息(例如，确定的建筑物属性)328，和/或各种类型的可选附加信息329(例如，与一个或多个建筑物内部或其他环境的呈现或其他用途有关的各种分析信息)。

另外，在所示出的实施方式中，ICA和MIGM系统388至389的实施方式在服务器计算系统380的存储器387中执行，以便执行与生成建筑物的全景图像和楼层平面图有关的技术，诸如通过使用(多个)处理器381来以将(多个)处理器381和(多个)计算系统380配置来执行实施那些技术的自动化操作的方式来执行系统388和/或389的软件指令。ICA和MIGM系统的所示出的实施方式可以包括一个或多个部件(未示出)以各自分别执行ICA和MIGM系统的功能的部分，并且存储器可以进一步可选地执行一个或多个其他程序383。ICA和/或MIGM系统388至389在操作期间可以进一步在存储装置384上存储和/或检索各种类型的数据(例如，在一个或多个数据库或其他数据结构中)，诸如为一个或多个建筑物采集的视频和/或图像信息386(例如，用于分析以生成楼层平面图的360°视频或图像，以提供给客户端计算装置390的用户来进行显示，等等)、楼层平面图和/或其他生成的测绘信息387、以及可选的其他信息385(例如，用于相关联的楼层平面图的附加图像和/或注释信息、用于相关联的楼层平面图的建筑物和房间尺寸、与一个或多个建筑物内部或其他环境的呈现或其他用途有关的各种分析信息等等)。虽然在图3中未示出，但ICA和/或MIGM系统可以进一步存储和使用附加类型的信息，诸如关于要分析和/或提供给BADUM系统的其他类型的建筑物信息、关于ICA和/或MIGM系统操作员用户和/或最终用户等的信息。

用户客户端计算装置390(例如，移动装置)、图像采集移动装置360、任选的其他可导航装置395和其他计算系统(未示出)中的一些或全部可以类似地包括针对服务器计算系统300所示出的相同类型部件中的一些或全部。作为一个非限制性示例，移动图像采集装置360各自示出为包括一个或多个硬件CPU 361、I/O部件362、存储器和/或存储装置367、一个或多个成像系统365、IMU硬件传感器369(例如，用于采集视频和/或图像、相关联的装置移动数据等)、以及可选的其他部件。在示出的示例中，浏览器和一个或多个客户端应用程序368(例如，BADUM系统和/或ICA系统和/或MIGM系统特定的应用程序)中的一个或两个在存储器367中执行，从而参与和BADUM系统340、ICA系统388、MIGM系统389和/或其他计算系统的通信。尽管针对其他可导航装置395或其他计算装置/系统390未示出特定部件，但是将了解，它们可以包括类似和/或附加的部件。

还将了解，计算系统300和380以及图3内所包括的其他系统和装置仅仅是说明性的，并且不旨在限制本发明的范围。系统和/或装置可以改为各自包括多个交互的计算系统或装置，并且可以连接到未具体说明的其他装置，包括经由蓝牙通信或其他直接通信、通过一个或多个网络(诸如，互联网)、经由Web或经由一个或多个专用网络(例如，移动通信网络等)进行连接。更一般地，装置或其他计算系统可以包括可选地在被编程或以其他方式配置有特定软件指令和/或数据结构时，可以交互并执行所描述类型的功能的硬件的任何组合，该硬件包括但不限于台式计算机或其他计算机(例如，平板计算机、平板电脑等)、数据库服务器、网络存储装置和其他网络装置、智能手机和其他蜂窝电话、消费者电子装置、可穿戴装置、数字音乐播放器装置、手持式游戏装置、PDA、无线电话、互联网电器、以及包括适当通信能力的各种其他消费者产品。此外，在一些实施方式中，由所示的BADUM系统340提供的功能可以分布在各种部件中，可以不提供BADUM系统340的所描述的功能中的一些，并且/或可以提供其他附加的功能。

还将了解，尽管各种条目被说明为在使用时存储在存储器中或在存储装置上，但是出于存储器管理和数据完整性的目的，这些条目或其部分可以在存储器和其他存储装置之间转移。可选地，在其他实施方式中，软件部件和/或系统中的一些或全部可以在另一个装置上的存储器中执行并且经由计算机间通信与所示出的计算系统通信。因此，在一些实施方式中，当被一个或多个软件程序(例如，被在服务器计算系统300上执行的BADUM系统340、被在服务器计算系统300上执行的建筑物信息访问系统或其他计算系统/装置等)和/或数据结构配置时，所描述的技术中的一些或全部可以由包括一个或多个处理器和/或存储器和/或存储装置的硬件装置执行，诸如通过执行一个或多个软件程序的软件指令和/或通过存储这种软件指令和/或数据结构，并且从而执行如在本文中的流程图和其他公开内容中描述的算法。此外，在一些实施方式中，可以以其他方式实施或提供系统和/或部件中的一些或全部，诸如通过由部分地或完全地在固件和/或硬件中实施(例如，而不是作为由配置特定CPU或其他处理器的软件指令全部或部分地实施的装置)的一个或多个装置组成，包括但不限于一个或多个专用集成电路(ASIC)、标准集成电路、控制器(例如，通过执行适当的指令，并且包括微控制器和/或嵌入式控制器)、现场可编程门阵列(FPGA)、复杂可编程逻辑装置(CPLD)等。部件、系统和数据结构中的一些或全部还可以(例如，作为软件指令或结构化数据)存储在非暂时性计算机可读存储介质上，诸如硬盘或闪存驱动器或其他非易失性存储装置、易失性或非易失性存储器(例如，RAM或闪存RAM)、网络存储装置或便携式媒体制品(例如，DVD盘、CD盘、光盘、快闪存储器装置等)，以便由适当的驱动器或经由适当的连接来读取。在一些实施方式中，系统、部件和数据结构还可以经由所生成的数据信号(例如，作为载波或其他模拟或数字传播信号的部分)在各种计算机可读传输介质上传输，该计算机可读传输介质包括基于无线和基于有线/电缆的介质，并且可以采取多种形式(例如，作为单个或多路模拟信号的部分，或作为多个离散数字包或帧)。在其他实施方式中，这种计算机程序产品还可以采取其他形式。因此，可以利用其他计算机系统配置来实践本公开的实施方式。

图4A至图4B示出了用于建筑物属性确定和应用管理器(BADUM)系统例程400的流程图的示例性实施方式。该例程可以通过例如执行图1A的BADUM系统140、图3的BADUM系统340和/或如关于图2D至图2N并且在本文的其他地方所描述的BADUM系统来执行，从而执行与从分析包括楼层平面图和采集的建筑物图像的建筑物信息中生成关于建筑物的属性的信息并且进一步生成属性的文本描述有关的自动化操作，并且随后以一种或多种自动化方式使用所生成的建筑物信息。在图4A至图4B的示例性实施方式中，指示建筑物可以是房屋或其他建筑物，并且建筑物信息的分析包括确定建筑物属性和生成的相关联的建筑物描述信息，但在其他实施方式中，其他类型的数据结构和分析可以用于其他类型的结构或非结构位置，并且生成的建筑物信息可以以除了在本文其他地方讨论的关于例程400讨论的那些方式以外的其他方式使用。

例程的所示出的实施方式在框405处开始，在框405处接收信息或指令。例程继续到框410以确定在框405中接收到的指令或其他信息是否指示至少部分地基于所指示建筑物的确定属性来生成所指示建筑物的描述信息，并且如果是的话，则例程继续执行至少框420至450以这样做，并且否则继续到框470。

在框420中，例程然后确定楼层平面图和/或图像是否可用于建筑物，并且如果是的话，则前进到框422以检索这种现有的建筑物信息。如果改为在框420中确定建筑物信息不可用，则例程改为前进以执行框425至440，以生成这种图像和楼层平面图及相关联信息，包括在框425中可选地获得关于建筑物的可用信息(例如，建筑物尺寸和/或关于建筑的大小和/或结构的其他信息；建筑物的外部图像，诸如来自头顶上方和/或来自附近街道；等等，诸如来自公共来源)，以在框430中启动ICA系统例程的执行，以采集建筑物的图像和可选的附加数据(其中在图5中示出了这种例程的一个示例)，并且在框440中启动MIGM系统例程的执行，以使用来自框430的采集图像来生成建筑物的楼层平面图和可选的附加数据(其中在图6A至图6B中示出了这种例程的一个示例)。

在框442至465中，作为使用来自框430和440或来自框422的图像和楼层平面图以生成建筑物的信息的部分，该例程执行若干活动。特别地，在框442中，例程包括使用一个或多个经训练的机器学习模型(例如，一个或多个经训练的分类神经网络)分析每个图像以识别结构元素和其他对象，并且确定与这些对象相关联的属性(例如，颜色、表面材料、风格、位置、取向、描述性标签等)。在框444中，例程然后分析建筑物楼层平面图，以使用一个或多个经训练的机器学习模型(例如，一个或多个经训练的分类神经网络)确定建筑的另外的属性，诸如至少部分地基于布局信息(例如，两个或更多个房间组的相互连接性和其他邻接信息)。确定的属性可以例如包括根据一个或多个主观因素(例如，无障碍环境友好型、开放式楼层平面图、非典型楼层平面图等)对建筑物楼层平面图各自进行分类的属性、建筑物中的一些或所有房间的房间类型、一些或所有房间之间的房间间连接和其他邻接(例如，通过门或其他开口连接、与中间的墙相邻但没有其他连接、不相邻等)的类型、一个或多个客观属性，等等。在框446中，例程然后可选地分析获得的建筑物信息(例如，外部图像、楼层平面图等)，以进一步确定与建筑物外部相关联的一个或多个属性，诸如房屋风格或其他建筑物风格的类型、颜色等。在框446之后，例程继续到框450，以对于在框442至446中确定的一些或所有对象和/或属性，使用一个或多个经训练的语言模型(例如，一个或多个经训练的基于转换器的机器学习模型)生成对象和属性的描述，并且可选地结合生成的描述以生成整体建筑物文本描述。框450中的例程可以进一步可选地使用来自框442至450的生成的建筑物信息(例如，确定的对象和属性、生成的文本建筑物描述等)来创建新的建筑物描述。

在框450之后，例程继续到框455以确定是否使用来自框442至450的生成的建筑物信息来验证和/或更新现有的建筑物描述信息，并且如果是这样，则继续到框460以获得现有的建筑物描述信息(例如，在框425中检索的、在框405中接收的等)。在框465中，例程然后将来自框442至450的生成的建筑物信息(例如，确定的对象和属性、生成的文本建筑物描述等)与现有建筑物描述信息中的信息进行比较，以识别现有建筑物描述中与确定的对象和属性相比不正确、不完整和/或丢失的内容，并且可选地使用生成的建筑物信息来验证和/或纠正现有的建筑物描述的部分或全部。在框465之后，或如果在框455中确定不验证或更新现有的建筑物描述信息，则例程继续到框488以存储来自框420至485的生成的建筑物信息的部分或全部，并且可选地(例如，向在框405中从其接收信息和/或指令的用户或其他实体)提供生成的建筑物信息的至少一些。

如果改为在框410中确定在框405中接收的指令或其他信息不是为指示建筑物生成建筑物信息，则例程改为继续到框470，以确定在框405中接收的指令或其他信息是否是为了识别至少部分地基于建筑物属性的满足标准的一个或多个目标建筑物，并且如果不是则继续到框490。否则，例程继续到框465，以检索候选建筑物的建筑物描述和属性信息(例如，先前在框442至450中为一个或多个指示建筑物确定的生成的建筑物信息)，并且将其属性和其他生成的建筑物信息与指定的标准进行比较。在框480中，针对每个候选建筑物，例程然后确定候选建筑物的信息与标准的匹配程度。如果有多个指示的标准，确定匹配程度可以包括以一种或多种方式(例如，平均、累积总数等)组合多个标准的信息。例程进一步可选地基于其匹配程度对多个候选建筑物进行等级排序，并且选择一个或多个最佳匹配用作识别的目标建筑物(例如，高于定义阈值的所有匹配、单个最佳匹配等，并且可选地基于在框405中接收的指令或其他信息)，其中那些选定的一个或多个最佳匹配具有与指示标准的最高匹配程度。在框485中，例程然后呈现或以其他方式提供关于选定的(多个)候选建筑物的信息(例如，经由建筑物信息访问例程提供关于选定的候选建筑物的信息以用于呈现，其中关于图7讨论的这种例程的一个示例)。

如果改为在框470中确定在框405中接收的信息或指令不是为了识别与一个或多个指示标准匹配的一个或多个其他目标建筑物，则例程改为继续到框490以视情况执行一个或多个其他指示的操作。这种其他操作可以包括，例如，接收和响应于对先前生成的建筑物信息的请求(例如，对这种信息的请求以便在一个或多个客户端装置上显示、对这种信息的请求以将其提供给一个或多个其他装置以用于自动导航，等等)，训练一个或多个神经网络或其他机器学习模型(例如，分类神经网络)以从图像的视觉数据和/或其他采集的环境数据的分析中确定对象和相关联属性，训练一个或多个神经网络(例如，分类神经网络)或其他机器学习模型，以从建筑物楼层平面图的分析中确定建筑物属性(例如，根据一个或多个主观因素，诸如无障碍环境友好型、开放式楼层平面图、非典型楼层平面图、非标准楼层平面图等)，训练一个或多个机器学习模型(例如，语言模型)以从确定的对象和建筑物的属性中生成建筑物描述信息，获得并存储关于例程的用户的信息(例如，当前用户的搜索和/或选择偏好)，等等。

在框485或488或490之后，例程继续到框495以确定是否继续，诸如直到接收到明确的终止指示为止，或改为只有在接收到明确的继续指示的情况下才继续。如果确定继续，则例程返回框405以等待并接收附加指令或信息，否则继续到框499并结束。

图5示出了ICA(图像捕获和分析)系统例程500的实施方式的示例性流程图。该例程可以由例如图1的ICA系统160、图3的ICA系统388和/或如关于图2A至图2N和本文的其他方式描述的ICA系统执行，从而在建筑物或其他结构内的采集位置处采集360°全景图像和/或其他图像，诸如用于后续生成相关楼层平面图和/或其他测绘信息。尽管关于在特定采集位置处采集特定类型的图像讨论了示例例程500的部分，但是将了解，这个或类似的例程可以用于采集视频(具有视频帧图像)和/或其他数据(例如，音频)，无论是代替还是补充这种全景图像或其他立体图像。另外，尽管所说明的实施方式采集并使用来自目标建筑物的内部的信息，但是将了解，其他实施方式可以针对其他类型的数据(包括针对非建筑物结构和/或针对一个或多个感兴趣的目标建筑物外部的信息)执行类似的技术。此外，例程中的一些或全部可以在用户所使用的移动装置上执行以采集图像信息，和/或由远离这种移动装置的系统执行。在至少一些实施方式中，可以从图4A至图4B的例程400的框430调用例程500，其中作为该框430的实施方式的部分，将来自例程500的对应信息提供到例程400，并且其中在这种情形中，处理控制在框577和/或599之后返回到例程400。在其他实施方式中，例程400可以以异步方式继续附加操作，无需等待返回这种处理控制(例如，在等待将来自例程500的对应信息提供到例程400时继续其他处理活动)。

例程的所示出的实施方式在框505处开始，在框505处接收指令或信息。在框510处，例程确定接收到的指令或信息是否指示采集表示建筑物内部的视觉数据和/或其他数据(可选地根据关于一个或多个附加采集位置和/或其他指引采集指令的供应信息)，并且如果否的话，则继续到框590。否则，例程前进到框512以接收在第一采集位置开始图像采集过程的指示(例如，从将执行采集过程的图像采集移动装置的用户接收)。在框512之后，例程前进到框515以便执行用于采集在感兴趣的目标建筑物的内部中的采集位置的360°全景图像的采集位置图像采集活动，诸如经由移动装置上的一个或多个鱼眼镜头和/或非鱼眼直线镜头并且提供围绕竖直轴的至少360°的水平覆盖范围，但在其他实施方式中，可以采集其他类型的图像和/或其他类型的数据。作为一个非排他性示例，图像采集移动装置可以是配备有鱼眼镜头(例如，具有180°的水平覆盖范围)和/或其他镜头(例如，具有少于180°的水平覆盖范围，诸如常规的镜头或广角镜头或超广镜头)的旋转(扫描)全景相机。例程还可以可选地从用户获得关于采集位置和/或周围环境的注释和/或其他信息，诸如供稍后用于呈现关于该采集位置和/或周围环境的信息。

在完成框515之后，例程继续到框520以确定是否存在要在其处采集图像的更多采集位置，诸如基于由移动装置的用户提供和/或在框505中接收到的对应信息。在一些实施方式中，ICA例程将仅采集单个图像并且然后前进到框577以提供该图像和对应的信息(例如，以将图像和对应的信息返回到BADUM系统和/或MIGM系统以在接收到附加指令或信息之前进一步使用，以便在一个或多个下一采集位置采集一个或多个下一图像)。如果在当前时间存在要在其处采集附加图像的更多采集位置，例程继续到框522以可选地在移动装置沿着远离当前采集位置而朝向建筑物内部内的下一个采集位置的行进路径移动期间，发起捕获链接信息(例如，加速度数据)。所捕获的链接信息可以包括在这种移动期间记录的附加传感器数据(例如，来自移动装置上或以其他方式由用户携带的一个或多个IMU或惯性测量单元)和/或附加视觉信息(例如，图像、视频等)。可以响应于来自移动装置的用户的明确指示或基于从移动装置记录的信息的一个或多个自动化分析来执行发起对这种链接信息的捕获。此外，在一些实施方式中，例程可以进一步可选地在移动到下一采集位置期间监测移动装置的运动，并且(例如，向用户)提供关于以下各项的一个或多个引导暗示：移动装置的运动、正被捕获的传感器数据和/或视频信息的质量、相关联的照明/环境条件、捕获下一采集位置的可取性、以及捕获链接信息的任何其他合适方面。类似地，例程可以可选地从用户获得关于行进路径的注释和/或其他信息，诸如供稍后用于呈现关于该行进路径或得到的全景间图像连接链路的信息。在框524中，例程确定移动装置已到达下一采集位置(例如，基于来自用户的指示、基于移动装置的向前移动在至少预定义的时间量内停止等)以用作新的当前采集位置，并且返回到框515以便针对该新的当前采集位置执行采集位置图像采集活动。

如果改为在框520中确定在当前时间不存在要在其处采集当前建筑物或其他结构的图像信息的任何更多采集位置，则例程前进到框545以可选地先预处理所采集的360°全景图像，然后随后将其用于(例如生成相关的测绘信息、用于提供关于房间或其他封闭区域的结构元素或其他对象的信息等)，从而产生特定类型和/或呈特定格式的图像(例如，以对每个这种图像执行等量矩形投影，其中诸如典型的矩形门框或在2个相邻墙壁之间的典型边界的侧面的平直竖直数据保持平直，并且其中诸如典型的矩形门框或墙壁与地板之间的边界的顶部的平直水平数据在图像的水平中线处保持平直但在等量矩形投影图像中随着在图像中距水平中线的距离增加而以相对于水平中线凸出的方式逐渐地弯曲)。在框577中，存储这些图像和任何相关联的所生成或获得的信息以供稍后使用，并且可选地提供给一个或多个接收方(例如，提供到例程400的框430，如果从该框调用的话)。图6A至图6B示出了用于从这种所生成的全景信息生成建筑物内部的楼层平面图表示的例程的一个示例。

如果在框510中改为确定在框505中接收的指令或其他信息不是采集表示建筑物内部的图像和其他数据，但例程改为继续到框590以视情况执行任何其他所指示的操作，从而将参数配置为在系统的各种操作中使用(例如，至少部分地基于由系统的用户指定的信息，诸如捕获一个或多个建筑物内部的移动装置的用户、ICA系统的操作者用户，等)、响应于对所产生和存储的信息的请求(例如，以识别匹配一个或多个指定的搜索标准的各自表示建筑物或建筑物的部分的一组或多组互连的链接全景图像、匹配一个或多个指定的搜索标准的一个或多个全景图像等)、生成并存储建筑物或其他结构的全景图像之间的全景图像间连接(例如，对于每个全景图像，确定该全景图像内的朝向一个或多个其他全景图像的一个或多个其他采集位置的方向，从而使得对于来自全景图像的每个这种确定的方向，该全景图像能够稍后显示箭头或其他视觉表示，以便使得最终用户能够选择所显示的视觉表示中的一个以切换到与所选择的视觉表示对应的另一采集位置处的另一全景图像的显示)以获得并存储关于系统的用户的其他信息、执行任何家政任务等。

在框577或590之后，例程前进到框595以确定是否继续，诸如直到接收到明确的终止指示为止，或改为只有在接收到明确的继续指示的情况下。如果确定继续，则例程返回到框505以等待附加的指令或信息，并且如果否的话，则前进到步骤599并结束。

图6A至图6B示出了用于MIGM(测绘信息生成管理器)系统例程600的流程图的示例性实施方式。该例程可以通过例如执行图1A的MIGM系统160、图3的MIGM系统389和/或如关于图2A至图2N和在本文的其他地方描述的MIGM系统来执行，从而通过分析来自在房间中采集的一个或多个图像的信息(例如，一个或多个360°全景图像)来确定房间(或其他限定的区域)的房间形状、至少部分地基于区域的一个或多个图像和可选地由移动计算装置捕获的附加数据并且使用确定的房间形状来生成建筑物或其他限定区域的局部或完整的楼层平面图，和/或至少部分地基于区域的一个或多个图像和可选地由移动计算装置捕获的附加数据来生成建筑物或其他限定区域的其他测绘信息。在图6A至图6B的示例中，为房间确定的房间形状可以是表示房间的墙壁的位置的2D房间形状或表示房间的墙壁和天花板和地板的位置的平面表面的3D全封闭组合，以表示房间的墙壁和天花板和地板的位置，并且为建筑物(例如，房屋)生成的测绘信息可以包括2D楼层平面图和/或3D计算机模型楼层平面图，但在其他实施方式中，可以以其他方式生成和使用其他类型的房间形状和/或测绘信息，包括用于其他类型的结构和定义的区域，如在本文的其他地方讨论。在至少一些实施方式中，可以从图4A至图4B的例程400的框440调用例程600，其中作为该框440的实施方式的部分，将来自例程600的对应信息提供到例程400，并且其中在这种情形中，处理控制在框688和/或699之后返回到例程400。在其他实施方式中，例程400可以以异步方式继续附加操作而无需等待要返回的这种处理控制(例如，一旦将来自例程600的对应信息提供到例程400就前进到框445、在等待将来自例程600的对应信息提供到例程400时继续其他处理活动等)。

例程的所示出的实施方式在框605处开始，其中接收信息或指令。例程继续到框610以确定图像信息是当前可用于针对一个或多个房间(例如，针对所指示建筑物的一些或全部，诸如基于在框605中接收的一个或多个这种图像，如先前由ICA例程生成)进行分析，还是改为在当前采集这种图像信息。如果在框610中确定当前采集图像信息中的一些或全部，则例程继续到框612以采集这种信息，可选地等待一个或多个用户或装置移动穿过建筑物的一个或多个房间并在房间中的一个或多个中的一个或多个采集位置(例如，在建筑物的每个房间中的多个采集位置)处采集全景图或其他图像，可选地连同关于采集的元数据信息和/或与采集位置之间的移动相关的互连信息，如在本文的其他地方更详细地讨论。框612的实施方式可以例如包括调用ICA系统例程来执行这种活动，其中图5提供了用于执行这种图像采集的ICA系统例程的一个示例实施方式。如果改为在框610中确定当前不采集图像，则例程改为继续到框615以从一个或多个房间中的一个或多个采集位置获得一个或多个现有的全景或其他图像(例如，在包括至少一个图像的多个采集位置和建筑物的每个房间中的采集位置处采集的多个图像)，可选地连同关于采集的元数据信息和/或与采集位置之间的移动相关的互连信息，诸如在一些情形中可能已连同对应的指令在框605中被供应。

在框612或615之后，例程继续到框620，其中确定是否生成包括建筑物或其他组房间的目标全景图像(或其他图像)的链接集的测绘信息(有时被称为“虚拟巡视”，从而使得最终用户能够从链接集的图像中的任一者移动到与起始当前图像链接的一个或多个其他图像，包括在一些实施方式中，经由针对连同当前图像一起显示的每个这种其他链接图像来选择用户可选择控件，可选地通过将这种用户可选择控件和对应的图像间方向的视觉表示叠加在当前图像的视觉数据上，并且类似地从下一图像移动到与下一图像链接到的一个或多个附加图像等)，并且如果是的话，则继续到框625。在框625中，例程选择图像中的至少一些的对(例如，基于具有重叠的视觉内容的一对的图像)，并且针对每一对，基于共享的视觉内容和/或与该对的图像相关的其他捕获的链接互连信息(例如，移动信息)，确定该对的图像之间的相对方向(无论是从该对的一个图像的采集位置直接到该对的另一个图像的采集位置的移动，还是改为经由其他图像的一个或多个其他中间采集位置的那些起始和结束采集位置之间的移动)。在框625中，例程可以进一步可选地至少使用图像对的相对方向信息来确定在共同坐标系中一些或全部的图像相对于彼此的全局相对位置，和/或生成图像间链接和对应的用户可选择控件，如上所述。在本文的其他地方包括关于创建这种图像的链接集的附加细节。

在框625之后，或如果改为在框620中确定在框605中接收的指令或其他信息不是确定图像的链接集，则例程继续到框635以确定在框605中接收的指令是否指示生成所指示建筑物的其他测绘信息(例如，楼层平面图)，并且如果是的话，则例程继续执行框637至685中的一些或全部以这样做，并且否则继续到框690。在框637中，例程可选地获得关于建筑物的附加信息，诸如来自在图像的采集和可选地分析图像期间所执行的活动、和/或来自一个或多个外部来源(例如，在线数据库、由一个或多个最终用户提供的信息等)。这种附加信息可以包括例如建筑物的外部尺寸和/或形状、对应于建筑物外部的特定位置(例如，建筑物周围和/或针对相同地产上的其他结构、从一个或多个俯视位置等)所采集的附加图像和/或注释信息、对应于建筑物内的特定位置(可选地针对不同于所采集的全景图像或其他图像的采集位置的位置)所采集的附加图像和/或注释信息等。

在框637之后，例程继续到框640以选择可获得在房间中采集的一个或多个图像(例如，360°全景图像)的下一房间(以第一房间开始)，并且分析房间的图像的视觉数据以确定房间形状(例如，通过至少确定墙壁位置)，可选地连同确定关于房间形状的墙壁和/或其他部分的不确定性信息，并且可选地包括识别其他墙壁和地板和天花板元素(例如，墙壁结构元素/对象，诸如窗户、门道和楼梯以及其他房间间墙壁开口和连接通道、墙壁与另一个墙壁和/或天花板和/或地板之间的墙壁边界等)以及它们在房间的所确定的房间形状内的位置。在一些实施方式中，房间形状确定可以包括使用墙壁与彼此以及地板或天花板中的至少一个的边界以确定2D房间形状(例如，使用一个或经训练的机器学习模型)，而在其他实施方式中，可以以其他方式执行房间形状确定(例如，生成房间墙壁和可选地天花板和/或地板中的一些或全部的3D点云，诸如至少分析全景图像的视觉数据和可选地由图像采集装置或关联的移动计算装置捕获的附加数据，可选地使用SfM(运动恢复结构)或SLAM(同时定位和测绘)或MVS(多视角立体观察)分析中的一个或多个)。另外，框645的活动还可以可选地确定和使用那些全景图像中的每个的初始姿势信息(例如，如提供了全景图像的采集元数据)，和/或获得并使用每个全景图像的附加元数据(例如，用于采集相对于地板和/或天花板的全景图像的相机装置或其他图像采集装置的采集高度信息)。在本文的其他地方包括关于确定房间形状和识别房间的附加信息的附加细节。在框640之后，例程继续到框645，其中确定是否有更多的房间可以基于在这些房间中采集的图像来确定房间形状，并且如果是的话，则返回到框640以选择用于确定房间形状的下一个这种房间。

如果在框645中改为确定没有更多房间可以为其生成房间形状，则例程继续到框660以确定是否进一步生成建筑物的至少局部楼层平面图(例如，至少部分地基于从框640确定的房间形状，以及可选地关于如何相对于彼此定位确定的房间形状的另外信息)。如果否的话，诸如当仅确定一个或多个房间形状而不生成建筑物的另外测绘信息时(例如，以基于由ICA系统在房间中采集的一个或多个图像来确定单个房间的房间形状)，则例程继续到框688。否则，例程继续到框665以检索一个或多个房间形状(例如，在框645中生成的房间形状)或以其他方式获得建筑物的房间的一个或多个房间形状(例如，基于人类供应的输入)，无论是2D还是3D房间形状，并且然后继续到框670。在框670中，例程使用一个或多个房间形状来创建初始楼层平面图(例如，使用2D房间形状的初始2D楼层平面图和/或使用3D房间形状的初始3D楼层平面图)，诸如包括一个或多个房间形状但少于建筑物的所有房间形状的局部楼层平面图，或包括建筑物的所有房间形状的完整楼层平面图。如果存在多个房间形状，则在框670中，例程进一步确定房间形状相对于彼此的定位，诸如使用来自多个采集位置的图像之间的视觉重叠以确定那些采集位置和包围那些采集位置的房间形状的相对位置，和/或使用其他类型的信息(例如，使用房间之间的房间间连接通道、可选地应用一个或多个约束或优化等)。在至少一些实施方式中，在框670中，例程通过生成覆盖相对定位的(多个)房间形状的二元分割掩模、提取表示分割掩模的廓线或轮廓的多边形并且将多边形分成细化房间形状来进一步细化的(多个)房间形状中的一些或全部。这种楼层平面图可以包括例如各种房间的相对位置和形状信息，而没有提供单独房间或作为整体的建筑物的任何实际尺寸信息，并且还可以包括建筑物的多个链接或关联的子地图(例如，以反映不同的楼层、水平、区段等)。例程可选地进一步关联门、墙壁开口和其他所识别的墙壁元素在楼层平面图上的位置。

在框670之后，例程可选地执行一个或多个步骤680至685，以确定附加信息并将其与楼层平面图相关联。在框680中，例程可选地估计房间中的一些或全部的尺寸，诸如根据对图像和/或其采集元数据的分析或根据针对建筑物的外部获得的整体尺寸信息，并且将所估计的尺寸与楼层平面图相关联。将了解，如果可获得足够详细的尺寸信息，则可以从楼层平面图生成建筑绘图、工程图纸等。在框680之后，例程继续到框683以可选地将进一步信息与楼层平面图(例如，具有在建筑物内的特定房间或其他位置)相关联，该进一步信息诸如为指定的位置的附加现有图像和/或注释信息。在框685中，如果来自框645的房间形状不是3D房间形状，例程进一步可选地估计一些或全部房间中的墙壁的高度，诸如根据对图像的分析和可选地图像中的已知对象的大小、以及关于在采集图像时的相机的高度信息，并且使用该高度信息来生成房间的3D房间形状。例程可选地进一步使用3D房间形状(无论来自框640还是框685)来生成建筑物的3D计算机模型楼层平面图，其中2D和3D楼层平面图彼此关联。在其他实施方式中，可能只生成并使用3D计算机模型楼层平面图(包括如果需要，通过使用3D计算机模型楼层平面图的水平切片来提供2D楼层平面图的视觉表示)。

在框685之后，或如果改为在框660中确定不确定楼层平面图，则例程继续到框688以存储确定的(多个)房间形状和/或生成的测绘信息和/或其他生成的信息，以可选地将该信息中的一些或全部提供给一个或多个接收方(例如，提供到例程400的框440，如果从该框调用的话)，并且可选地进一步使用所确定和生成的信息中的一些或全部，从而提供所生成的2D楼层平面图和/或3D计算机模型楼层平面图来显示在一个或多个客户端装置上和/或提供到一个或多个其他装置以用于那些装置和/或关联车辆或其他实体的自动化导航、以类似地提供和使用关于所确定的房间形状和/或全景图像的链接集和/或关于根据房间的内容和/或房间之间的通道确定的附加信息的信息等。

如果改为在框635中确定在框605中接收到的信息或指令不是生成所指示建筑物的测绘信息，则例程改为继续到框690以视情况执行一个或多个其他所指示的操作。这种其他操作可以包括例如接收并响应针对先前生成的楼层平面图和/或先前确定的房间形状和/或其他生成的信息的请求(例如，针对在一个或多个客户端装置上显示这种信息的请求、针对这种信息提供到一个或多个其他装置以用于自动化导航的请求等)、获得和存储关于建筑物的信息以供在稍后操作中使用(例如，关于房间的尺寸、数量或类型、总建筑面积、相邻或附近的其他建筑物、相邻或附近的植被、外部图像等的信息)等。

在框688或690之后，例程继续到框695以确定是否继续，诸如直到接收到明确的终止指示为止，或改为只有在接收到明确的继续指示的情况下。如果确定继续，则例程返回框605以等待并接收附加指令或信息，并且否则继续到框699并结束。

尽管未相对于在图6A至图6B的示例性实施方式中所示的自动化操作说明，但在一些实施方式中，人类用户可以进一步帮助促进MIGM系统的操作中的一些，诸如MIGM系统的操作者用户和/或最终用户提供进一步用于后续自动化操作的一种或多种类型的输入。作为非排他性示例，这种人类用户可以提供如下一种或多种类型的输入：提供输入以帮助链接图像集，从而在框625中提供被用作该框的自动化操作的部分的输入(例如，以指定或调整一个或多个图像对之间的初始自动地确定的方向、以指定或调整图像中的一些或全部相对于彼此的初始自动地确定的最终全局位置等)；在框637中提供被用作后续自动化操作的部分的输入，诸如关于建筑物的所说明的类型的信息中的一个或多个；相对于框640提供被用作后续自动化操作的部分的输入，从而指定或调整初始自动地确定的元素位置和/或估计的房间形状，和/或手动地组合来自房间的多个估计房间形状的信息(例如，来自在房间中采集的不同图像的单独房间形状估计)以创建房间的最终房间形状，和/或指定或调整关于最终房间形状的初始自动地确定的信息；相对于框670提供被用作后续操作的部分的输入，从而指定或调整正在生成的楼层平面图内的房间形状的初始自动地确定的位置和/或指定或调整这种楼层平面图内的初始自动地确定的房间形状本身；相对于框680和683和685中的一个或多个提供被用作后续操作的部分的输入，从而指定或调整相对于那些框讨论的一种或多种类型的初始自动地确定的信息；和/或指定或调整全景图像中的一个或多个的初始自动地确定的姿势信息(无论是初始姿势信息还是后续更新的姿势信息)等。在本文的其他地方包括关于其中一个或多个人类用户提供被进一步用于BADUM系统的附加自动化操作的输入的实施方式的附加细节。

图7示出了建筑物信息访问系统例程700的流程图的示例性实施方式。该例程可以通过例如执行图1的建筑物信息访问客户端计算装置175及其(多个)软件系统(未示出)、图3的客户端计算装置390和/或如在本文的其他地方所描述的建筑物信息访问查看器或呈现系统来执行，从而接收和显示建筑物信息(例如，图像；楼层平面图和/或其他测绘相关信息，诸如所确定的房间结构布局/形状、相互链接的图像的虚拟游览等；生成的建筑物描述信息等)，以获得和显示关于与一个或多个指示的目标图像匹配的图像的信息，以获得和显示指引采集指令(例如，关于在采集会话期间采集的其他图像和/或针对相关联的建筑物，诸如所显示的GUI的部分)等。在图7的示例中，所呈现的信息是针对建筑物(诸如房屋的内部)，但是在其他实施方式中，可以针对其他类型的建筑物或环境呈现其他类型的测绘信息并以其他方式使用，如本文其他地方所述。

例程的所示出的实施方式在框705处开始，在框705处接收指令或信息。在框710处，例程确定在框705中接收的指令或其他信息是否将显示一个或多个目标建筑物的确定信息，并且如果是的话，则继续至框715，以确定在框705中接收到的指令或信息是否是使用指定标准(例如，至少部分地基于指示建筑物)来选择一个或多个目标建筑物，并且如果不是的话，则继续至框720以从用户获得要使用的目标建筑物的指示(例如，基于当前用户选择，诸如来自显示列表或其他用户选择机制；基于在框705中接收的信息；等)。否则，如果在框715中确定从指定的标准中选择一个或多个目标建筑物，则例程改为继续到框725，其中获得要使用的一个或多个搜索标准的指示，诸如从当前用户的选择或如在框705中接收到的信息或指令中指示的，并且然后搜索存储的关于建筑物的信息，以确定满足搜索标准的一个或多个建筑物，或以其他方式获得一个或多个这种匹配建筑物的指示，诸如由BADUM系统当前或先前生成的信息(其中这种系统的操作的一个示例进一步关于图4A至图4B讨论，并且其中在框720中可选地调用BADUM系统以获得这种信息)。在所示出的实施方式中，例程然后进一步从一个或多个返回的建筑物中选择最佳匹配目标建筑物(例如，对于指定的标准具有最高相似性或其他匹配率的返回的其他建筑物，或使用在框705中接收的指令或其他信息中指示的另一种选择技术)，而在其他实施方式中，例程可以改为呈现满足搜索标准的多个候选建筑物(例如，基于匹配程度按排名次序)，并且从多个候选接收目标建筑物的用户选择。

在框720或725之后，例程继续到框735，以检索目标建筑物的信息(例如，楼层平面图；建筑物的其他生成的测绘信息，诸如用于用作虚拟游览的部分的一组相互链接的图像；生成的建筑物描述信息；等等)，以及可选地建筑物内部和/或建筑物外部的周围位置的相关联的链接信息的指示，和/或关于目标建筑物的一个或多个生成的解释或其他描述的信息，并且选择检索信息的初始视图(例如，楼层平面图的视图、特定的房间形状、特定的图像、部分或全部生成的建筑物描述信息等)。在框740中，例程然后显示或以其他方式呈现检索到的信息的当前视图，并且在框745中等待用户选择。在框745中的用户选择之后，如果在框750中确定用户选择对应于调整当前目标建筑物的当前视图(例如，改变当前视图的一个或多个方面)，则例程继续到框755以根据用户选择来更新当前视图，并且然后返回到框740以相应地更新所显示的或以其他方式呈现的信息。对当前视图的用户选择和对应更新可以包括例如显示或以其他方式呈现用户选择的一条相关联的链接信息(例如，与所确定的采集位置的所显示的视觉指示相关联的特定图像，从而将相关联的链接信息重叠在先前的显示的至少一些之上；与当前图像链接并使用重叠在当前图像上的用户可选择的控件从当前图像中选择的特定其他图像，以代表该其他图像；等等)、和/或改变当前视图的显示方式(例如，放大或缩小；在适当时旋转信息；选择要显示或以其他方式呈现的楼层平面图的新部分，诸如其中该新部分中的一些或全部先前不可见，或改为其中该新部分是先前可见信息的子集；等)。如果改为在框750中确定用户选择不显示当前目标建筑物的另外信息(例如，显示另一个建筑物的信息、结束当前显示操作等)，则例程改为继续至框795，并且如果用户选择涉及这样的另外操作，则返回框705以执行用户选择的操作。

如果改为在框710中确定在框705中接收的指令或其他信息不呈现表示建筑物的信息，则例程改为继续到框760以确定在框705中接收的指令或其他信息是否指示识别与一个或多个指示的目标图像对应的其他图像(如果有的话)，并且如果是这样则继续到框765至770以执行这种活动。特别地，框765中的例程接收用于匹配的一个或多个目标图像的指示(诸如来自在框705中接收的信息或基于与用户的一个或多个当前交互)连同一个或多个匹配标准(例如，视觉重叠的量)，并且在框770中识别与指示的目标图像匹配的一个或多个其他图像(如果有的话)，诸如通过与ICA和/或MIGM系统交互以获得(多个)其他图像。该例程然后在框770中显示或以其他方式提供关于所识别的(多个)其他图像的信息，从而提供关于它们的信息作为搜索结果的部分，以显示识别的(多个)其他图像中的一个或多个等。如果在框760中改为确定在框705中接收到的指令或其他信息不用于识别与一个或多个指示的目标图像对应的其他图像，则例程改为继续到框775以确定在框705中接收到的指令或其他信息是否对应于在图像采集会话期间获得和提供关于一个或多个指示的目标图像(例如，最近采集的图像)的指引采集指令，并且如果是的话，则继续到框780，否则继续到框790。在框780中，例程获得关于一种或多种类型的指引采集指令的信息，诸如与ICA系统交互，并且在框780中显示或以其他方式提供关于指引采集指令的信息，诸如以在本文的其他地方更详细地讨论的方式将指引采集指令叠加在局部楼层平面图和/或最近采集的图像上。

在框790中，例程改为继续以视情况执行其他所指示的操作，从而将参数配置为在系统的各种操作中使用(例如，至少部分地基于由系统的用户(诸如采集一个或多个建筑物内部的移动装置用户、BADUM和/或MIGM系统的操作者用户等)指定的信息，包括用于针对特定用户根据他/她的偏好将信息显示个人化)、获得和存储关于系统用户的其他信息、响应于针对所生成和存储的信息的请求、执行任何家政任务等。

在框770或780或790之后，或如果在框750中确定用户选择不对应于当前建筑物，则例程前进到框795以确定是否继续，诸如直到接收到明确的终止指示为止，或改为只有在接收到明确的继续指示的情况下。如果确定继续(包括如果用户在框745中做出与要呈现的新建筑物有关的选择)，则例程返回到框705以等待附加的指令或信息(或如果用户在框745中做出与要呈现的新建筑物有关的选择，则直接继续到框735)，并且如果不是的话，则前进到步骤799并结束。

在以下条款中进一步描述本文所描述的非排他性示例性实施方式。

A01.一种用于一个或多个计算装置以执行自动化操作的计算机实施的方法，所述自动化操作包括：

通过一个或多个计算装置，获得关于具有多个房间的房屋的数据，所述数据包括在所述房屋处采集的多个图像、所述房屋的楼层平面图以及所述房屋的文本描述，所述楼层平面图包括具有至少二维房间形状和所述多个房间的相对位置的房间布局；

通过所述一个或多个计算装置，基于所获得的数据，生成关于所述房屋的附加信息，包括：

通过所述一个或多个计算装置并且使用一个或多个经训练的第一神经网络模型，分析所述多个图像，以识别所述房屋内部的多个对象，确定所述多个对象的属性，并且确定所述多个对象在所述多个房间内的位置；

通过所述一个或多个计算装置并且使用一个或多个经训练的第二神经网络模型，分析所述楼层平面图，以确定所述房屋的各自与所述房间布局的特征对应的另外的属性；以及

通过所述一个或多个计算装置并且使用一个或多个经训练的语言模型，生成所述房屋的至少部分基于所确定的属性和所确定的另外的属性的另外的文本描述，

其中，所生成的附加信息包括所生成的另外的文本描述和所确定的属性以及所确定的另外的属性；

通过所述一个或多个计算装置，更新所述房屋的所述文本描述，以将来自所生成的附加信息的数据添加到所述文本描述的内容中；

通过所述一个或多个计算装置，接收一个或多个搜索标准；

通过所述一个或多个计算装置，并且基于来自所更新的文本描述中的所生成的附加信息的所添加的数据中的至少一些，确定所述房屋与所述一个或多个搜索标准匹配；以及

通过所述一个或多个计算装置，并且响应于所述确定所述房屋与所述一个或多个搜索标准匹配，呈现搜索结果，所述搜索结果指示所述房屋，并且包括具有来自所生成的附加信息的所添加的数据的所更新的文本描述中的至少一些。

A02.一种用于一个或多个计算装置以执行自动化操作的计算机实施的方法，所述自动化操作包括：

通过一个或多个计算装置，获得关于具有多个房间的指示建筑物的数据，所述数据包括在所述指示建筑物处采集的多个图像和所述指示建筑物的楼层平面图，所述楼层平面图具有关于所述多个房间的信息，所述信息包括所述多个房间的至少二维房间形状和相对位置；

通过所述一个或多个计算装置，基于所获得的数据，生成关于所述指示建筑物的附加信息，包括：

通过所述一个或多个计算装置并且使用一个或多个经训练的机器学习模型，确定关于所述指示建筑物的、为所述附加信息的部分的多个属性，包括分析所述多个图像以至少部分基于在所述多个图像中识别的对象确定所述多个属性中的一些，并且还包括分析所述楼层平面图，以确定所述多个属性中的一个或多个附加属性；以及通过所述一个或多个计算装置并且使用一个或多个经训练的语言模型，生成所述指示建筑物的文本描述，所述文本描述是所述附加信息的部分，并且至少部分地基于所确定的多个属性；

通过所述一个或多个计算装置，基于所生成的附加信息中的至少一些，确定所述指示建筑物与一个或多个指示标准匹配；以及

通过所述一个或多个计算装置并且响应于确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配，呈现关于所述指示建筑物的所生成的附加信息中的至少一些。

A03.一种用于一个或多个计算装置以执行自动化操作的计算机实施的方法，所述自动化操作包括：

获得关于具有多个房间的指示建筑物的数据，所述数据包括在所述指示建筑物处采集的多个图像、所述指示建筑物的楼层平面图、以及所述建筑物的文本描述，所述楼层平面图具有关于所述多个房间的信息，所述多个房间的信息包括所述多个房间的至少二维房间形状和相对位置；

基于所获得的数据，生成关于所述指示建筑物的附加信息，包括：

确定关于所述指示建筑物的、为所述附加信息的部分的多个属性，包括分析所述多个图像以至少部分基于在所述多个图像中识别的对象来确定所述多个属性中的一些，并且还包括分析所述楼层平面图以确定所述多个属性中的一个或多个附加属性；以及

使用一个或多个经训练的语言模型，生成所述指示建筑物的另外的文本描述，所述另外的文本描述是所述附加信息的部分，并且

至少部分地基于所确定的多个属性；

通过添加所生成的附加信息中的至少一些，更新所述建筑物的所述文本描述；以及

提供关于所述指示建筑物的信息，所述指示建筑物的信息包括至少一些所生成的附加信息。

A04.一种用于一个或多个计算装置以执行自动化操作的计算机实施的方法，所述自动化操作包括：

通过所述一个或多个计算装置，获得关于具有多个房间的指示建筑物的数据，所述数据包括在所述指示建筑物处采集的多个图像和所述指示建筑物的楼层平面图，所述楼层平面图具有关于所述多个房间的信息，所述多个房间的信息包括所述多个房间的至少二维房间形状和相对位置；

通过所述一个或多个计算装置，基于所获得的数据，生成关于所述指示建筑物的附加信息，包括：

通过所述一个或多个计算装置并且使用一个或多个经训练的机器学习模型，确定关于所述指示建筑物、为所述附加信息的部分的多个属性，包括执行以下中的至少一个：分析所述多个图像以至少部分基于在所述多个图像中识别的对象来确定属性；以及分析所述楼层平面图以确定各自与所述多个房间中的至少两个房间对应的一个或多个属性；以及

通过所述一个或多个计算装置并且使用一个或多个经训练的语言模型，生成所述指示建筑物的文本描述，所述文本描述是所述附加信息的部分，并且至少部分地基于所确定的多个属性；

通过所述一个或多个计算装置，基于所生成的附加信息中的至少一些，确定所述指示建筑物与一个或多个指示标准匹配；以及

通过所述一个或多个计算装置，提供关于所述指示建筑物的所生成的附加信息中的至少一些。

A05.如条款A01至A04中任一项所述的计算机实施的方法，其中，更新所述房屋的文本描述还包括：通过所述一个或多个计算装置，基于所生成的附加信息，验证所述现有的文本描述的所述内容中的一些，并且通过所述一个或多个计算装置，基于所生成的附加信息，纠正所述现有的文本描述的其他内容，并且其中，呈现所述搜索结果还包括呈现所更新的文本描述，所更新的文本描述具有所述验证或所述纠正中的至少一个的一个或多个指示。

A06.如条款A01至A05中任一项所述的计算机实施的方法，其中，所述房屋中的所识别的多个对象包括至少电器和灯具以及结构元素，其中，所述多个对象的确定属性包括颜色和表面材料的类型，其中，所述房屋的确定的另外的属性包括关于所述房屋的能够被独立验证的客观属性以及所述房屋的由所述一个或多个经训练的第二神经网络模型预测的主观属性两者，其中，所述搜索标准包括一种或多种颜色和一种或多种表面材料的类型以及一种或多种类型的对象的指示，并且其中，确定所述房屋与所述一个或多个搜索标准匹配是基于所识别的多个对象中的一个或多个，以及基于所述多个对象的所确定的属性中的一个或多个，以及基于所确定的另外的属性中的一个或多个主观属性。

A07.如条款A06所述的计算机实施的方法，其中，所述一个或多个主观属性包括不同于典型楼层平面图的非典型楼层平面图、开放式楼层平面图、无障碍楼层平面图、非标准楼层平面图中的至少一个，其中，所述搜索标准还包括所述一种或多种类型的对象的一个或多个位置的指示，其中，确定所述房屋与所述一个或多个搜索标准匹配还基于所述多个房间内的所述一个或多个识别的对象的所确定的位置，并且其中，所述方法还包括，在生成关于所述房屋的所述附加信息之前：

通过所述一个或多个计算装置，训练所述一个或多个第二神经网络模型以识别所述客观属性和所述主观属性；

通过所述一个或多个计算装置，训练所述一个或多个第一神经网络模型以识别对象并且确定对象的属性并且确定对象的位置；以及

通过所述一个或多个计算装置，训练所述一个或多个语言模型以基于房屋的属性生成文本描述。

A08.如条款A01至A07中任一项所述的计算机实施的方法，还包括接收一个或多个搜索标准，所述一个或多个搜索标准包括所述一个或多个指示标准，其中，确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配是作为确定满足所述一个或多个搜索标准并且包括所述指示建筑物的搜索结果的部分而执行的，并且其中，呈现关于所述指示建筑物的所生成的附加信息中的至少一些包括：通过所述一个或多个计算装置并且通过一个或多个计算机网络，将所确定的搜索结果传送到一个或多个客户端装置，用于在所述一个或多个客户端装置上显示。

A09.如条款A01至A08中任一项所述的计算机实施的方法，还包括：

通过所述一个或多个计算装置，获得所述指示建筑物的与所生成的文本描述分开的现有的文本描述；以及

通过所述一个或多个计算装置执行以下中的至少一个：基于所生成的附加信息，验证所述现有的文本描述的内容；以及更新所述现有的文本描述的内容，以添加来自所生成的附加信息的数据，以及

其中，呈现关于所述指示建筑物的所生成的附加信息中的至少一些包括：呈现所述现有的文本描述，所述现有的文本描述具有所验证的内容或所更新的内容中的至少一个。

A10.如条款A01至A09中任一项所述的计算机实施的方法，其中，所述一个或多个经训练的机器学习模型包括：用于分析所述多个图像的一个或多个第一神经网络以及用于分析所述楼层平面图的一个或多个第二神经网络，以及

其中，所述方法还包括：通过所述一个或多个计算装置并且在生成所述附加信息之前，训练所述一个或多个第一神经网络，以识别对象并且确定所识别的对象的位置，以及训练所述一个或多个第二神经网络以确定建筑物特征，所述建筑物特征各自基于多个房间的房间布局，以及

其中，生成所述附加信息包括：

通过所述一个或多个计算装置使用所训练的一个或多个第一神经网络，识别所述指示建筑物内部的多个对象；

通过所述一个或多个计算装置使用所训练的一个或多个第一神经网络，确定所述多个房间内的所述多个对象的位置；以及

通过所述一个或多个计算装置使用所训练的一个或多个第二神经网络，确定多个建筑物特征，所述多个建筑物特征各自与所述房间布局的特征对应。

A11.如条款A01至A10中任一项所述的计算机实施的方法，其中，所述一个或多个计算装置包括执行所述自动化操作的服务器计算装置，其中，所述一个或多个计算装置还包括用户的客户端计算装置，并且其中，所述自动化操作包括附加的自动化操作，所述附加的自动化操作至少包括：

通过所述服务器计算装置，接收来自所述客户端计算装置的一个或多个搜索标准；

通过所述服务器计算装置，至少部分地基于至少一些所生成的附加信息，确定包括所述指示建筑物的所述搜索标准的搜索结果；

通过所述服务器计算装置，通过在一个或多个计算机网络上向所述客户端计算装置传送关于所述指示建筑物的所述信息，执行提供关于所述指示建筑物的所述信息，所传送的信息包括所确定的搜索结果；以及

通过所述客户端计算装置，接收包括所确定的搜索结果的所传送的信息，并且在所述客户端计算装置上显示所确定的搜索结果。

A12.如条款A01至A11中任一项所述的计算机实施的方法，其中，确定所述多个属性包括使用一个或多个经训练的机器学习模型，并且其中，提供关于所述指示建筑物的所述信息包括呈现所述指示建筑物的更新的文本描述。

A13.如条款A12所述的计算机实施的方法，其中，所述一个或多个经训练的机器学习模型包括用于分析所述多个图像的一个或多个第一神经网络以及用于分析所述楼层平面图的一个或多个第二神经网络，以及

其中，所述自动化操作还包括：在生成所述附加信息之前，训练所述一个或多个第一神经网络以识别对象，并且确定所识别的对象的位置，以及训练所述一个或多个第二神经网络以确定建筑物特征，所述建筑物特征各自基于多个房间的房间布局，以及

其中，生成所述附加信息包括：

使用所训练的一个或多个第一神经网络，识别所述指示建筑物内部的多个对象；

使用所训练的一个或多个第一神经网络，确定所述多个房间内的所述多个对象的位置；以及

使用所训练的一个或多个第二神经网络，确定多个建筑物特征，所述多个建筑物特征各自与所述房间布局的特征对应。

A14.如条款A01至A13中任一项所述的计算机实施的方法，其中，所述自动化操作还包括从客户端计算装置接收一个或多个搜索标准，并且其中，确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配是作为确定满足所述一个或多个搜索标准并且包括所述指示建筑物的搜索结果的部分而执行的。

A15.如条款A01至A14中任一项所述的计算机实施的方法，其中，所述自动化操作还包括：

通过所述一个或多个计算装置，获得所述指示建筑物的与所生成的文本描述分开的现有的文本描述；以及

通过所述一个或多个计算装置，更新所述现有的文本描述的内容以添加来自所生成的附加信息的数据，以及

其中，提供关于所述指示建筑物的所生成的附加信息中的至少一些包括：提供具有更新内容的所述现有的文本描述。

A16.如条款A01至A15中任一项所述的计算机实施的方法，其中，所述自动化操作还包括：

通过所述一个或多个计算装置，获得所述指示建筑物的与所生成的文本描述分开的现有的文本描述；以及

通过所述一个或多个计算装置，基于所生成的附加信息，验证所述现有的文本描述的内容，以及

其中，提供关于所述指示建筑物的所生成的附加信息中的至少一些包括：提供所述现有的文本描述，所述现有的文本描述具有所验证的内容或所更新的内容的指示。

A17.如条款A01至A16中任一项所述的计算机实施的方法，其中，生成所述附加信息包括：执行分析所述图像以确定所述多个属性中的一些，并且执行分析所述楼层平面图以确定所述多个属性中的一个或多个附加属性，并且还包括：

通过所述一个或多个计算装置，识别所述指示建筑物内部的多个对象；

通过所述一个或多个计算装置，确定所述多个房间内的所述多个对象的位置；以及

通过所述一个或多个计算装置，确定多个建筑物特征，所述多个建筑物特征各自与所述房间布局的特征对应。

A18.如条款A17所述的计算机实施的方法，其中，所述一个或多个经训练的机器学习模型包括用于分析所述多个图像的一个或多个第一神经网络以及用于分析所述楼层平面图的一个或多个第二神经网络，其中，所述自动化操作还包括：通过所述一个或多个计算装置，在生成所述附加信息之前，训练所述一个或多个第一神经网络以识别对象并且确定所识别的对象的位置，以及训练所述一个或多个第二神经网络以确定建筑物特征，所述建筑物特征各自基于多个房间的房间布局，其中，使用经训练的一个或多个第一神经网络执行识别所述多个对象和确定所述多个对象的位置，并且其中，使用经训练的一个或多个第二神经网络执行确定所述多个建筑物特征。

A19.如条款A01至A18中任一项所述的计算机实施的方法，其中，用于确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配的所生成的附加信息中的至少一些包括所确定的多个属性中的一个或多个属性，并且其中，提供关于所述指示建筑物的至少一些所生成的附加信息包括识别所述指示建筑物并且包括关于所述指示建筑物的所述一个或多个属性的信息。

A20.如条款A01至A19中任一项所述的计算机实施的方法，其中，用于确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配的所生成的附加信息中的至少一些包括所确定的多个属性中的一个或多个属性，并且其中，作为确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配的部分使用的所述一个或多个属性包括从分析所述楼层平面图生成的一个或多个主观属性，所述一个或多个主观属性包括开放式楼层平面图、无障碍楼层平面图、非标准楼层平面图中的至少一个。

A21.如条款A01至A20中任一项所述的计算机实施的方法，其中,用于确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配的所生成的附加信息中的至少一些包括所确定的多个属性中的一个或多个属性，并且其中，作为所述确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配的部分使用的所述一个或多个属性包括从分析所述多个图像生成并且各自与所述多个房间中的一个相关联的一个或多个局部属性以及从分析所述楼层平面图生成并且与所有所述指示建筑物相关联的至少一个全局属性。

A22.如条款A01至A21中任一项所述的计算机实施的方法，其中,用于确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配的所生成的附加信息中的至少一些包括所确定的多个属性中的一个或多个属性，并且其中，所述多个图像包括在所述指示建筑物外部采集的一个或多个图像，并且其中，作为确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配的部分使用的所述一个或多个属性包括至少部分基于所述指示建筑物的所述指示建筑物的建筑风格。

A23.如条款A01至A22中任一项所述的计算机实施的方法，其中，用于确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配的所生成的附加信息中的至少一些包括所确定的多个属性中的一个或多个属性，并且其中，所述多个图像包括在所述指示建筑物内部采集的多个图像，并且其中，作为确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配的部分使用的所述一个或多个属性包括所述指示建筑物内部的一个或多个建筑特征，所述一个或多个建筑特征包括所述多个房间中的一个的地板的类型、所述多个房间中的一个的天花板的类型、所述多个房间中的至少一个的内置结构元素的类型中的至少一个。

A24.如条款A01至A23中任一项所述的计算机实施的方法，其中，确定所述多个属性包括：执行分析所述多个图像，以至少部分基于在所述多个图像中识别的对象来确定属性，并且其中，作为确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配的部分使用的所述一个或多个属性包括以下中的至少一个：所述对象中的一个或多个、所述对象中的一个或多个中的每个的颜色和表面材料的类型。

A25.如条款A01至A24中任一项所述的计算机实施的方法，其中，获得关于所述指示建筑物的所述数据还包括：使用一个或多个相机在，与所述指示建筑物相关联的多个采集位置处采集多个图像，以及通过所述一个或多个计算装置，至少部分地基于分析所述多个图像的视觉数据，生成所述楼层平面图。

A26.如条款A01至A25中任一项所述的计算机实施的方法，其中，所述自动化操作还包括存储和使用一个或多个数据结构，所述一个或多个数据结构包括所述一个或多个经训练的机器学习模型中的至少一个或所述一个或多个经训练的语言模型中的至少一个。

A27.如条款A01至A26中任一项所述的计算机实施的方法，其中，生成所述指示建筑物的所述文本描述包括使用一个或多个语言模型，所述一个或多个语言模型被训练为至少使用关于所确定的多个属性的信息作为输入，其中，所述一个或多个语言模型包括以下所列中的至少一个：使用图像/标题元组训练的视觉和语言模型(VLM)、使用一个或多个定义的知识源训练的知识增强自然语言生成(VENLG)模型、使用其中节点代表实体并且边代表谓语关系的知识图的语言模型。

A28.一种计算机实施的方法，包括多个步骤以执行自动化操作，所述自动化操作实施基本上如本文中公开的所描述的技术。

B01.一种非暂时性计算机可读介质，其存储有可执行软件指令和/或其他存储的内容，所述可执行软件指令和/或所述其他存储的内容致使一个或多个计算系统执行实施条款A01至A28中任一项所述的方法的自动化操作。

B02.一种非暂时性计算机可读介质，其存储有可执行软件指令和/或其他存储的内容，所述可执行软件指令和/或所述其他存储的内容致使一个或多个计算系统执行实施基本上如本文中公开的所描述的技术的自动化操作。

C01.一种或多种计算系统，包括一个或多个硬件处理器和具有存储的指令的一个或多个存储器，所述指令在由所述一个或多个硬件处理器中的至少一个执行时，致使所述一种或多种计算系统执行实施条款A01至A28中任一项所述的方法的自动化操作。

C02.一种或多种计算系统，包括一个或多个硬件处理器和具有存储的指令的一个或多个存储器，所述指令在由所述一个或多个硬件处理器中的至少一个执行时，致使所述一种或多种计算系统执行实施基本上如本文中公开的所描述的技术的自动化操作。

D01.一种计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，所述计算机程序适于执行条款A01至A28中任一项所述的方法。

本文参考根据本公开的实施方式的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图说明和/或框图来描述本公开的方面。将了解，可以通过计算机可读程序指令来实施流程图说明和/或框图的每个框以及流程图说明和/或框图中的框的组合。将进一步了解，在一些实施方式中，可以以替代性方式提供由上文讨论的例程提供的功能，诸如划分到更多的例程当中或合并到更少的例程中。类似地，在一些实施方式中，所说明的例程可以提供比所描述的功能更多或更少的功能，诸如在其他所说明的例程相应地改为缺少或包括这种功能时，或在所提供的功能的量变更时。另外，尽管各种操作可以被说明为按特定方式(例如，串行或并行或同步或异步)和/或按特定顺序执行，但在其他实施方式中，可以按其他顺序和其他方式执行操作。上文讨论的任何数据结构也可以按不同方式结构化，诸如通过将单个数据结构划分成多个数据结构和/或通过使多个数据结构合并成单个数据结构。类似地，在一些实施方式中，所说明的数据结构可以存储比所描述的信息更多或更少的信息，诸如在其他所说明的数据结构相应地改为缺少或包括这种信息时，或在所存储的信息的量或类型变更时。

根据上述内容，将了解，尽管出于说明的目的在本文中已描述了具体实施方式，但是在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以做出各种修改。因此，除了受对应的权利要求和那些权利要求所叙述的元素的限制外，本发明不受限制。此外，尽管在某些时候可以以某些权利要求形式呈现本发明的某些方面，但是本发明人设想以任何可用权利要求形式的本发明的各种方面。例如，尽管在特定时候仅本发明的一些方面可以被叙述为体现在计算机可读存储介质中，但是同样可以这样体现其他方面。

Claims (20)

1.一种计算机实施的方法，包括：

通过一个或多个计算装置，获得关于具有多个房间的指示建筑物的数据，所述数据包括在所述指示建筑物处采集的多个图像和所述指示建筑物的楼层平面图，所述楼层平面图具有关于所述多个房间的信息，所述信息包括所述多个房间的至少二维房间形状和相对位置；

通过所述一个或多个计算装置，基于所获得的数据，生成关于所述指示建筑物的附加信息，包括：

通过所述一个或多个计算装置并且使用一个或多个经训练的机器学习模型，确定关于所述指示建筑物的、为所述附加信息的部分的多个属性，包括分析所述多个图像以至少部分基于在所述多个图像中识别的对象确定所述多个属性中的一些，并且还包括分析所述楼层平面图，以确定所述多个属性中的一个或多个附加属性；以及

通过所述一个或多个计算装置并且使用一个或多个经训练的语言模型，生成所述指示建筑物的文本描述，所述文本描述是所述附加信息的部分，并且至少部分地基于所确定的多个属性；

通过所述一个或多个计算装置，基于所生成的附加信息中的至少一些，确定所述指示建筑物与一个或多个指示标准匹配；以及

通过所述一个或多个计算装置并且响应于确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配，呈现关于所述指示建筑物的所生成的附加信息中的至少一些。

2.如权利要求1所述的计算机实施的方法，还包括接收一个或多个搜索标准，所述一个或多个搜索标准包括所述一个或多个指示标准，其中，确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配是作为确定满足所述一个或多个搜索标准并且包括所述指示建筑物的搜索结果的部分而执行的，并且其中，呈现关于所述指示建筑物的所生成的附加信息中的至少一些包括：通过所述一个或多个计算装置并且通过一个或多个计算机网络，将所确定的搜索结果传送到一个或多个客户端装置，用于在所述一个或多个客户端装置上显示。

3.如权利要求1所述的计算机实施的方法，还包括：

通过所述一个或多个计算装置，获得所述指示建筑物的与所生成的文本描述分开的现有的文本描述；以及

通过所述一个或多个计算装置执行以下中的至少一个：基于所生成的附加信息，验证所述现有的文本描述的内容；以及更新所述现有的文本描述的内容，以添加来自所生成的附加信息的数据，以及

其中，呈现关于所述指示建筑物的所生成的附加信息中的至少一些包括：呈现所述现有的文本描述，所述现有的文本描述具有所验证的内容或所更新的内容中的至少一个。

4.如权利要求1所述的计算机实施的方法，其中，所述一个或多个经训练的机器学习模型包括用于分析所述多个图像的一个或多个第一神经网络以及用于分析所述楼层平面图的一个或多个第二神经网络，以及

其中，所述方法还包括：通过所述一个或多个计算装置并且在生成所述附加信息之前，训练所述一个或多个第一神经网络，以识别对象并且确定所识别的对象的位置，以及训练所述一个或多个第二神经网络以确定建筑物特征，所述建筑物特征各自基于多个房间的房间布局，以及

其中，生成所述附加信息包括：

通过所述一个或多个计算装置使用所训练的一个或多个第一神经网络，识别所述指示建筑物内部的多个对象；

通过所述一个或多个计算装置使用所训练的一个或多个第一神经网络，确定所述多个房间内的所述多个对象的位置；以及

通过所述一个或多个计算装置使用所训练的一个或多个第二神经网络，确定多个建筑物特征，所述多个建筑物特征各自与所述房间布局的特征对应。

5.一种系统，包括：

一个或多个计算装置的一个或多个硬件处理器；以及

一个或多个存储器，具有存储的指令，所述指令在由所述一个或多个硬件处理器中的至少一个执行时，致使所述一个或多个计算装置中的至少一个执行自动化操作，所述自动化操作至少包括：

获得关于具有多个房间的指示建筑物的数据，所述数据包括在所述指示建筑物处采集的多个图像、所述指示建筑物的楼层平面图、以及所述建筑物的文本描述，所述楼层平面图具有关于所述多个房间的信息，所述多个房间的信息包括所述多个房间的至少二维房间形状和相对位置；

基于所获得的数据，生成关于所述指示建筑物的附加信息，包括：

确定关于所述指示建筑物的、为所述附加信息的部分的多个属性，包括分析所述多个图像以至少部分基于在所述多个图像中识别的对象来确定所述多个属性中的一些，并且还包括分析所述楼层平面图以确定所述多个属性中的一个或多个附加属性；以及

使用一个或多个经训练的语言模型，生成所述指示建筑物的另外的文本描述，所述另外的文本描述是所述附加信息的部分，并且至少部分地基于所确定的多个属性；

通过添加所生成的附加信息中的至少一些，更新所述建筑物的所述文本描述；以及

提供关于所述指示建筑物的信息，所述指示建筑物的信息包括至少一些所生成的附加信息。

6.如权利要求5所述的系统，其中，所述至少一个计算装置包括服务器计算装置，并且其中，所述一个或多个计算装置还包括用户的客户端计算装置，并且其中，所述存储的指令包括软件指令，所述软件指令由所述一个或多个计算装置执行时，致使所述一个或多个计算装置进一步执行自动化操作，所述自动化操作包括：

通过所述服务器计算装置，接收来自所述客户端计算装置的一个或多个搜索标准；

通过所述服务器计算装置，至少部分地基于至少一些所生成的附加信息，确定包括所述指示建筑物的所述搜索标准的搜索结果；

通过所述服务器计算装置，通过在一个或多个计算机网络上向所述客户端计算装置传送关于所述指示建筑物的所述信息，执行提供关于所述指示建筑物的所述信息，所传送的信息包括所确定的搜索结果；以及

通过所述客户端计算装置，接收包括所确定的搜索结果的所传送的信息，并且在所述客户端计算装置上显示所确定的搜索结果。

7.如权利要求5所述的系统，其中，确定所述多个属性包括使用一个或多个经训练的机器学习模型，并且其中，提供关于所述指示建筑物的所述信息包括呈现所述指示建筑物的更新的文本描述。

8.如权利要求7所述的系统，其中，所述一个或多个经训练的机器学习模型包括用于分析所述多个图像的一个或多个第一神经网络以及用于分析所述楼层平面图的一个或多个第二神经网络，以及

其中，所述自动化操作还包括：在生成所述附加信息之前，训练所述一个或多个第一神经网络以识别对象，并且确定所识别的对象的位置，以及训练所述一个或多个第二神经网络以确定建筑物特征，所述建筑物特征各自基于多个房间的房间布局，以及

其中，生成所述附加信息包括：

使用所训练的一个或多个第一神经网络，识别所述指示建筑物内部的多个对象；

使用所训练的一个或多个第一神经网络，确定所述多个房间内的所述多个对象的位置；以及

使用所训练的一个或多个第二神经网络，确定多个建筑物特征，所述多个建筑物特征各自与所述房间布局的特征对应。

9.一种非暂时性计算机可读介质，其具有存储的内容，所述存储的内容致使一个或多个计算装置以执行自动化操作，所述自动化操作至少包括：

通过所述一个或多个计算装置，获得关于具有多个房间的指示建筑物的数据，所述数据包括在所述指示建筑物处采集的多个图像和所述指示建筑物的楼层平面图，所述楼层平面图具有关于所述多个房间的信息，所述多个房间的信息包括所述多个房间的至少二维房间形状和相对位置；

通过所述一个或多个计算装置，基于所获得的数据，生成关于所述指示建筑物的附加信息，包括：

通过所述一个或多个计算装置并且使用一个或多个经训练的机器学习模型，确定关于所述指示建筑物的、为所述附加信息的部分的多个属性，包括执行以下中的至少一个：分析所述多个图像以至少部分基于在所述多个图像中识别的对象来确定属性；以及分析所述楼层平面图来确定各自与所述多个房间中的至少两个房间对应的一个或多个属性；以及

通过所述一个或多个计算装置并且使用一个或多个经训练的语言模型，生成所述指示建筑物的文本描述，所述文本描述是所述附加信息的部分，并且至少部分地基于所确定的多个属性；

通过所述一个或多个计算装置，基于所生成的附加信息中的至少一些，确定所述指示建筑物与一个或多个指示标准匹配；以及

通过所述一个或多个计算装置，提供关于所述指示建筑物的所生成的附加信息中的至少一些。

10.如权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述存储的内容包括软件指令，所述软件指令在由所述一个或多个计算装置执行时，致使所述一个或多个计算装置进一步执行自动化操作，所述自动化操作包括从客户端计算装置接收一个或多个搜索标准，并且其中，确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配是作为确定满足所述一个或多个搜索标准并且包括所述指示建筑物的搜索结果的部分而执行的。

11.如权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述自动化操作还包括：

通过所述一个或多个计算装置，获得所述指示建筑物的与所生成的文本描述分开的现有的文本描述；以及

通过所述一个或多个计算装置，更新所述现有的文本描述的内容以添加来自所生成的附加信息的数据，以及

其中，提供关于所述指示建筑物的所生成的附加信息中的至少一些包括：通过所述一个或多个计算装置并且通过一个或多个计算机网络，将关于所述指示建筑物的所生成的附加信息中的所述至少一些传送到一个或多个客户端装置，用于在所述一个或多个客户端装置上显示，所述附加信息包括具有更新内容的所述现有的文本描述。

12.如权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述自动化操作还包括：

通过所述一个或多个计算装置，获得所述指示建筑物的与所生成的文本描述分开的现有的文本描述；以及

通过所述一个或多个计算装置，基于所生成的附加信息，验证所述现有的文本描述的内容，以及

其中，提供关于所述指示建筑物的所生成的附加信息中的至少一些包括：提供所述现有的文本描述，所述现有的文本描述具有所验证的内容或所更新的内容的指示。

13.如权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，其中，生成所述附加信息包括执行分析所述图像以确定所述多个属性中的一些，并且执行分析所述楼层平面图以确定所述多个属性中的一个或多个附加属性，并且还包括：

通过所述一个或多个计算装置，识别所述指示建筑物内部的多个对象；

通过所述一个或多个计算装置，确定所述多个房间内的所述多个对象的位置；以及

通过所述一个或多个计算装置，确定多个建筑物特征，所述多个建筑物特征各自与房间布局的特征对应。

14.如权利要求13所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述一个或多个经训练的机器学习模型包括用于分析所述多个图像的一个或多个第一神经网络以及用于分析所述楼层平面图的一个或多个第二神经网络，其中，所述自动化操作还包括：通过所述一个或多个计算装置，在生成所述附加信息之前，训练所述一个或多个第一神经网络以识别对象并且确定所识别的对象的位置，以及训练所述一个或多个第二神经网络以确定建筑物特征，所述建筑物特征各自基于多个房间的房间布局，其中，使用经训练的一个或多个第一神经网络执行识别所述多个对象和确定所述多个对象的位置，并且其中，使用经训练的一个或多个第二神经网络执行确定所述多个建筑物特征。

15.如权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，其中，用于确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配的所生成的附加信息中的至少一些包括所确定的多个属性中的一个或多个属性，并且其中，所述自动化操作还包括以下各项中的至少一项：

通过识别所述指示建筑物并且包括关于所述指示建筑物的所述一个或多个属性的信息，执行提供关于所述指示建筑物的至少一些所生成的附加信息；以及

通过确定所述指示建筑物与从分析所述楼层平面图生成的一个或多个主观属性匹配，执行确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配，所述一个或多个主观属性包括开放式楼层平面图、无障碍楼层平面图、非标准楼层平面图中的至少一个；以及

通过确定所述指示建筑物与从分析所述多个图像生成并且各自与所述多个房间中的一个相关联的一个或多个局部属性以及从分析所述楼层平面图生成并且与所有所述指示建筑物相关联的至少一个全局属性相匹配，执行确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配；以及

通过至少部分地基于分析在所述指示建筑物外部采集的一个或多个图像来确定所述指示建筑物与指示的建筑风格匹配，执行确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配，在所述指示建筑物外部采集的所述一个或多个图像是所述多个图像中的至少一些；以及

在所述指示建筑物内部采集的多个图像，并且通过确定所述指示建筑物与所述指示建筑物内部的一个或多个建筑特征匹配，执行所述确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配，其中，所述一个或多个建筑特征至少部分地基于分析在所述指示建筑物外部采集的所述多个图像中的多个图像而确定，并且其中，所述一个或多个建筑特征包括所述多个房间中的一个的地板的类型、所述多个房间中的一个的天花板的类型、所述多个房间中的至少一个的内置结构元素的类型中的至少一个。

16.如权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，其中，确定所述多个属性包括：执行分析所述多个图像，以至少部分基于在所述多个图像中识别的对象来确定属性，并且其中，作为确定所述指示建筑物与所述一个或多个指示标准匹配的部分使用的所述一个或多个属性包括以下中的至少一个：所述对象中的一个或多个、所述对象中的一个或多个中的每个的颜色和表面材料的类型。

17.如权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，其中，获得关于所述指示建筑物的所述数据还包括：使用一个或多个相机，在与所述指示建筑物相关联的多个采集位置处采集多个图像，以及通过所述一个或多个计算装置，至少部分地基于分析所述多个图像的视觉数据，生成所述楼层平面图。

18.如权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述存储的内容包括一个或多个数据结构，所述一个或多个数据结构包括所述一个或多个经训练的机器学习模型中的至少一个或所述一个或多个经训练的语言模型中的至少一个。

19.如权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，其中，生成所述指示建筑物的所述文本描述包括使用一个或多个语言模型，所述一个或多个语言模型被训练为至少使用关于所确定的多个属性的信息作为输入，其中，所述一个或多个语言模型包括以下所列中的至少一个：使用图像/标题元组训练的视觉和语言模型(VLM)、使用一个或多个定义的知识源训练的知识增强自然语言生成(VENLG)模型、使用其中节点代表实体并且边代表谓语关系的知识图的语言模型。

20.一种计算机实施的方法，包括：

通过一个或多个计算装置，获得关于具有多个房间的房屋的数据，所述数据包括在所述房屋处采集的多个图像、所述房屋的楼层平面图以及所述房屋的文本描述，所述楼层平面图包括具有至少二维房间形状和所述多个房间的相对位置的房间布局；

通过所述一个或多个计算装置，基于所获得的数据，生成关于所述房屋的附加信息，包括：

通过所述一个或多个计算装置并且使用一个或多个经训练的第一神经网络模型，分析所述多个图像，以识别所述房屋内部的多个对象，确定所述多个对象的属性，并且确定所述多个对象在所述多个房间内的位置；

通过所述一个或多个计算装置并且使用一个或多个经训练的第二神经网络模型，分析所述楼层平面图，以确定所述房屋的各自与所述房间布局的特征对应的另外的属性；以及

通过所述一个或多个计算装置并且使用一个或多个经训练的语言模型，生成所述房屋的至少部分基于所确定的属性和所确定的另外的属性的另外的文本描述，

其中，所生成的附加信息包括所生成的另外的文本描述和所确定的属性以及所确定的另外的属性；

通过所述一个或多个计算装置，更新所述房屋的所述文本描述，以将来自所生成的附加信息的数据添加到所述文本描述的内容中；

通过所述一个或多个计算装置，接收一个或多个搜索标准；

通过所述一个或多个计算装置，并且基于来自所更新的文本描述中的所生成的附加信息的所添加的数据中的至少一些，确定所述房屋与所述一个或多个搜索标准匹配；以及

通过所述一个或多个计算装置，并且响应于所述确定所述房屋与所述一个或多个搜索标准匹配，呈现搜索结果，所述搜索结果指示所述房屋，并且包括具有来自所生成的附加信息的所添加的数据的所更新的文本描述中的至少一些。