JP6116746B1 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
[1 概要]
近年、不動産情報提供サービスが広く普及している。このような不動産情報提供サービスにおいては、ユーザは、携帯電話(いわゆるフィーチャーフォンであるかスマートフォンであるかを問わない。)やパーソナルコンピュータ上で動作するブラウザや専用のアプリケーションなどを利用して、賃貸や購入が可能なマンション、一戸建て等の物件情報を確認することができる。物件情報には、例えば、間取り図、物件内や周辺環境の写真、物件の住所や広さ等の情報等が含まれる。
[2.1 全体機能構成]
図1に、第1実施形態に係る情報処理装置1の機能構成を示す。図1に示すとおり、情報処理装置1は、入力部100A及び100Bと、間取り識別部200と、モデル生成部300と、出力部400とを含む。
次に、間取り識別部200の機能構成を、図2を参照しながら説明する。図2に示すとおり、間取り識別部200は、入力部210と、線分検出部220と、領域セグメンテーション部230と、文字認識部240と、設置物検出部250と、統合部260と、出力部270とを含む。
出力部270は、統合部260により生成された間取り図解析結果を、3Dモデル生成のためにモデル生成部300へと出力するインタフェースである。
以下、線分検出部220による処理の実施形態を図3で画像の具体例を参照しながら説明する。図3(a)は、線分検出部220に入力される間取り図画像の具体例である。
続いて領域セグメンテーション部230による処理の実施形態を図4で画像の具体例を参照しながら説明する。図4(a)は、領域セグメンテーション部230に入力される間取り図画像の具体例である。
設置物検出部250の処理の実施形態を、図5乃至図8を参照しながら説明する。設置物検出部250は、先述の通り、間取り図画像に、記号(以下、設置物記号ともいう。)として描写される設置物を検出する。検出対象の設置物としては、例えば、便器(トイレ)、浴槽(風呂)、ドア、システムキッチン(台所)等が考えられる。ここでは、ドアを検出する場合を中心に説明する。図5に示した間取り図画像の例であれば、玄関のドアに相当するドア記号51、及びトイレのドアを示すドア記号52が間取り図画像に含まれている。設置物検出部250は当該ドア記号51及び52を検出する。
出力部77は、このようにして生成された機械学習モデルを、設置物記号を検出するための検出器として出力する。
統合部260の処理の実施形態を、図9乃至図11を参照しながら説明する。先述の通り、統合部260は、線分検出部220、領域セグメンテーション部230、文字認識部240、及び設置物検出部250による検出結果を統合することにより、間取り図解析結果を生成する。
もし生成された部屋構造グラフに大きな問題がなければ、図11(c)に具体例を示したものが間取り解析結果として出力部270に渡される。
続いて、モデル生成部300の機能構成を、図12を参照しながら説明する。図12に示すとおり、モデル生成部300は、入力部310A及び310Bと、スケール推定部320と、室内情報抽出部330と、周辺風景生成部340と、家具配置生成部350と、3Dモデル生成部360とを含む。
以下、図13を参照しながら、室内情報抽出部330による室内画像からのテクスチャ抽出処理を説明する。先述の通り、室内情報抽出部330は、物件情報の一部として入力された室内画像から、物件内部の壁や床、天井のテクスチャを抽出する処理を行う。当該抽出されたテクスチャは、3Dモデル生成部360により3Dモデルが生成される際に、壁や床に適用される。そのためには、処理対象の室内画像が、どの部屋(キッチンであるか、リビングであるか等)の画像であるかを特定する必要がある。また、床や壁等に適用すべきテクスチャを画像中のどの部分から抽出すべきかを特定しなければならない。
以下、図14を参照しながら部屋画像の構造解析を説明する。部屋画像の構造解析を、間取り解析結果などと組み合わせれば、部屋の天井の高さ等を推定することが可能である。
以下、3Dモデル生成部360に係る一部の処理の実施形態を説明する。先述の通り、室内情報抽出部330において、どの種類の部屋において、床や壁、天井等に、どの種類のテクスチャを適用すべきかが特定される。そこで、3Dモデル生成部360は、間取り図解析結果中で、種類が合致する部屋の床や壁、天井等に、室内情報抽出部330において抽出されたテクスチャを適用すれば良い。
図16を参照しながら、情報処理装置1のハードウェア構成について説明する。図16に示すように、情報処理装置1は、制御部1601と、通信インタフェース(I/F)部1605と、記憶部1607と、表示部1611と、入力部1613とを含み、各部はバスライン1615を介して接続される。
以上説明したように、本実施形態に係る情報処理装置1は、間取り図画像や室内撮影写真等を含む物件情報から自動的に不動産物件の3Dモデルを生成する。これにより当該情報処理装置は、生成した3Dモデルを元に、バーチャルリアリティでの室内の閲覧や、インテリアのシミュレーションを可能とする。また、当該3Dモデルのバーチャル空間内での不動産会社の営業担当と通話により、内覧案内等も可能となる。加えて、インテリアコーディネータにより当該バーチャル空間内でインテリアの提案を受けることにより、物件の販売から家具の販売までを一本化することも可能となる。
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
Claims (7)
- 不動産物件の間取り図画像の入力を受ける第1入力部と、
前記不動産物件の広さ情報を含む物件情報の入力を受ける第2入力部と、
前記間取り図画像に基づいて間取り情報を生成する間取り識別部と、
前記間取り情報を用いて、前記不動産物件の3次元モデルを生成するモデル生成部と、
生成した前記3次元モデルを出力する出力部と
を備える情報処理装置であって、
前記間取り識別部は、
前記間取り図画像に対して2値化処理を行った画像に対して収縮処理を施した上で線分検出処理を行い、検出された線分に対してクラスタリングを行うことにより、間取り上の壁に相当する線分を検出する線分検出部と、
前記間取り図画像に対して膨張処理及び収縮処理を組み合わせたモルフォロジー演算のオープン処理を施した上でセグメンテーション処理を行うことにより、間取り上の部屋に相当する部屋領域を特定するセグメンテーション処理部と、
前記間取り図画像に含まれる文字列を認識する文字認識部と、
前記間取り図画像に含まれる設置物記号を検出する設置物検出部と、
特定された前記部屋領域と、前記文字列の認識結果及び前記設置物記号の検出結果とに基づいて前記部屋領域の部屋の種類を特定すると共に、前記部屋領域と前記線分検出部による検出結果とに基づいて部屋構造を補完する統合部と
を備え、
前記モデル生成部は、
前記間取り情報により特定される間取りと、前記物件情報に含まれる前記広さ情報とに基づき、前記間取りの縮尺を推定する推定部と、
前記間取り情報により特定される間取りと、前記縮尺と、推定される天井高とに基づいて、前記不動産物件の3次元モデルを生成する生成部と
を備える、情報処理装置。 - 前記第2入力部から入力される前記物件情報には、前記不動産物件内で撮影した室内写真が含まれ、
前記モデル生成部は、前記室内写真に対するセグメンテーション処理により、前記室内写真に写る1以上の被写体を特定すると共に、前記被写体の内、少なくとも壁及び床に相当する部分をテクスチャとして抽出する室内情報抽出部を更に備え、
前記生成部は、前記3次元モデルに含まれる各部屋の内、前記室内写真が対応すると推定される部屋に対して、前記テクスチャを適用する、
請求項1記載の情報処理装置。 - 前記室内情報抽出部は、前記室内写真に対する線分検出及びエネルギー関数に基づく境界線分の推定により、四方平面上の線と高さ方向の線の比を特定し、
前記モデル生成部は、
前記間取りと、前記縮尺と、前記比とに応じて、前記天井高を推定する、
請求項2記載の情報処理装置。 - 前記生成部は、前記不動産物件の建築年に応じて、前記天井高を推定する、
請求項1又は請求項2記載の情報処理装置。 - 前記第2入力部から入力される前記物件情報には、前記不動産物件の位置情報が含まれ、
前記モデル生成部は、前記位置情報から、前記不動産物件の風景情報を取得する風景情報生成部を更に備え
前記生成部は、前記3次元モデルに対して前記風景情報を適用する、
請求項1から4のいずれか1項記載の情報処理装置。 - 不動産物件の間取り図画像の入力を受ける第1ステップと、
前記不動産物件の広さ情報を含む物件情報の入力を受ける第2ステップと、
前記間取り図画像に基づいて間取り情報を生成する第3ステップと、
前記間取り情報を用いて、前記不動産物件の3次元モデルを生成する第4ステップと、
生成した前記3次元モデルを出力する第5ステップと
を情報処理装置が行う情報処理方法であって、
第3ステップは、
前記間取り図画像に対して2値化処理を行った画像に対して収縮処理を施した上で線分検出処理を行い、検出された線分に対してクラスタリングを行うことにより、間取り上の壁に相当する線分を検出するステップと、
前記間取り図画像に対して膨張処理及び収縮処理を組み合わせたモルフォロジー演算のオープン処理を施した上でセグメンテーション処理を行うことにより、間取り上の部屋に相当する部屋領域を特定するステップと、
前記間取り図画像に含まれる文字列を認識するステップと、
前記間取り図画像に含まれる設置物記号を検出するステップと、
特定された前記部屋領域と、前記文字列の認識結果及び前記設置物記号の検出結果とに基づいて前記部屋領域の部屋の種類を特定すると共に、前記部屋領域と前記線分検出部による検出結果とに基づいて部屋構造を補完するステップと
を含み、
前記第4ステップは、
前記間取り情報により特定される間取りと、前記物件情報に含まれる前記広さ情報とに基づき、前記間取りの縮尺を推定するステップと、
前記間取り情報により特定される間取りと、前記縮尺と、推定される天井高とに基づいて、前記不動産物件の3次元モデルを生成するステップと
を含む、情報処理方法。 - 不動産物件の間取り図画像の入力を受ける第1処理と、
前記不動産物件の広さ情報を含む物件情報の入力を受ける第2処理と、
前記間取り図画像に基づいて間取り情報を生成する第3処理と、
前記間取り情報を用いて、前記不動産物件の3次元モデルを生成する第4処理と、
生成した前記3次元モデルを出力する第5処理と
を情報処理装置に実行させるプログラムであって、
第3処理は、
前記間取り図画像に対して2値化処理を行った画像に対して収縮処理を施した上で線分検出処理を行い、検出された線分に対してクラスタリングを行うことにより、間取り上の壁に相当する線分を検出する処理と、
前記間取り図画像に対して膨張処理及び収縮処理を組み合わせたモルフォロジー演算のオープン処理を施した上でセグメンテーション処理を行うことにより、間取り上の部屋に相当する部屋領域を特定する処理と、
前記間取り図画像に含まれる文字列を認識する処理と、
前記間取り図画像に含まれる設置物記号を検出する処理と、
特定された前記部屋領域と、前記文字列の認識結果及び前記設置物記号の検出結果とに基づいて前記部屋領域の部屋の種類を特定すると共に、前記部屋領域と前記線分検出部による検出結果とに基づいて部屋構造を補完する処理と
を含み、
前記第4処理は、
前記間取り情報により特定される間取りと、前記物件情報に含まれる前記広さ情報とに基づき、前記間取りの縮尺を推定する処理と、
前記間取り情報により特定される間取りと、前記縮尺と、推定される天井高とに基づいて、前記不動産物件の3次元モデルを生成する処理と
を含む、プログラム。
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