WO2021096393A1 - Модуль автоматической генерации расстановки элементов интерьера - Google Patents

Модуль автоматической генерации расстановки элементов интерьера Download PDF

Info

Publication number
WO2021096393A1
WO2021096393A1 PCT/RU2020/050321 RU2020050321W WO2021096393A1 WO 2021096393 A1 WO2021096393 A1 WO 2021096393A1 RU 2020050321 W RU2020050321 W RU 2020050321W WO 2021096393 A1 WO2021096393 A1 WO 2021096393A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
furniture
room
options
placement
templates
Prior art date
Application number
PCT/RU2020/050321
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Елена Владимировна ХЛАПИНА
Original Assignee
Елена Владимировна ХЛАПИНА
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Елена Владимировна ХЛАПИНА filed Critical Елена Владимировна ХЛАПИНА
Publication of WO2021096393A1 publication Critical patent/WO2021096393A1/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/13—Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation

Definitions

  • the present technical solution relates to the field of computer-aided design, in particular, to the method of automatic arrangement of furniture.
  • patent documents that describe methods of online planning of apartment interiors can be considered as solutions at the current state of the art that locally solve the issues of arranging furniture in a room plan.
  • the essence of these solutions is that they allow you to draw volumetric floor plans, plan the premises, virtually arrange furniture and display the result for viewing by the user.
  • Such solutions are, for example, disclosed in the following documents: US8668498B2; US7523411B2; US20160300293A1; KR100735676B1;
  • the technical problem to be solved by the claimed technical solution is the creation of a computer-implemented method for the automatic arrangement of furniture, which is described in the independent claim. Additional embodiments of the present invention are presented in the dependent claim.
  • the technical result achieved by solving the above problem is to create a solution for the automatic arrangement of furniture.
  • a computer-implemented method for automatically arranging furniture which consists in performing the steps at which, using a computing device: - receive data from the user, containing: the plan of the room or the size of the room, as well as: the number of adults living, the number of children and the style of the layout;
  • the templates are automatically selected based on the placement rules, in accordance with the number of people living in each room, for the selection of certain types of furniture is marked according to the number of seats;
  • the position of each element is calculated based on the sizes of all objects in this option
  • the gender and age of the residents are additionally indicated.
  • FIG. 1 illustrates an example of a basic questionnaire
  • FIG. 2 illustrates an example of an extended questionnaire
  • FIG. 3 illustrates an example of a style selection questionnaire
  • FIG. 4 illustrates an example of a table of criteria for attributing furniture to a certain style of FIG. 5 illustrates a block diagram of the automatic furniture arrangement algorithm;
  • FIG. 6 illustrates the validation of the width of the passages;
  • FIG. 7 illustrates the original BTI plan
  • FIG. 8 illustrates the result of the furniture recognition and placement algorithms. DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
  • the present invention is directed to providing a computer-implemented method for automatically arranging furniture for living quarters, in accordance with the principles of ergonomics.
  • Ceilings and walls can be simply plastered to match ordinary gray concrete.
  • this style loves brick - use decorative material, but better for one of the walls.
  • the walls in such rooms decorate with graffiti, road signs or a basketball hoop to create the feeling of an exterior wall, raw and sloppy. Ventilation and pipes are also not hidden, but put on display, turning them into decorative elements.
  • furniture is also a subject for zoning.
  • a bookcase can act as a partition between a bedroom and a kitchen, and a bar counter between a kitchen and a living room. It is also possible asymmetry in the arrangement of furniture. Minimalism.
  • the minimalism style does not require specific rules in color. You can use cold metal colors, warm pastel shades, and wood. However, you should definitely take into account that one color is chosen for decoration, and others are added with accents. For example, a contrasting rug on a plain floor. For the arrangement of furniture in minimalism, asymmetry is also characteristic.
  • symmetry is characteristic of the presence of decorative elements of furniture in the furniture, such as cornices, skirting boards, decorative legs
  • FIG. 3 shows examples of a fragment of a questionnaire with a choice of style
  • Fig. 4 shows an example in the form of a table of criteria for attributing furniture to a certain style.
  • zones are distinguished from the walls with a given size
  • the perimeter is cut at the points where the projections of the openings come out and, where there are angles (turns, protrusions, etc.), identifiers are assigned, the length, cosine and sine of the angle to the horizontal coordinate axis are calculated.
  • COMBINATION PART 1) from the templates, those are selected in which the types of subjects selected by the user in the questionnaire are present (in the template, the same type is marked as defining) - a list of candidate templates is obtained;
  • S storage furniture wardrobe, chest of drawers, shelf, cabinet
  • S sitting and lying furniture is designed to accommodate a person in a sitting and lying position: bed, sofa, stool, chair, armchair
  • S furniture for cooking and eating table, stove, dishwasher, oven
  • S children's furniture cradles, cots, playpens, shelves, desks
  • S plumbing bath, shower, toilet, bidet.
  • the middle is half the difference between the length and the sum of the bases
  • the criteria of "geometric correspondence" are calculated - the minimum distance to doors, windows, risers, the direction (cosine of the angle) to the door, windows, the values are multiplied by the weight factors specified for the types of objects (for irrelevant parameters, the weight is set to 0) and add up, add priority (also with weight) other "selection parameters" (price, style, etc.), the amount is the "quality" of the arrangement, the candidate with the maximum points is issued as a result.
  • the claimed solution uses a hybrid system based on the operation of convolutional neural network algorithms and statistical image processing algorithms. Which allows you to load and recognize information from a raster image of BTI plans and classify elements by types such as: external and internal walls, risers, windows, doors, kitchen area, bathroom, furniture, and so on.
  • an RCN neural network is used to recognize the objects of the BTI plan (windows, doors, ventilation ducts, sewers).
  • the work of neural networks is divided into several levels. The first level recognizes basic, primitive elements: doors, windows, etc.
  • the second level of recognition works with furniture primitives (toilet, sink, bed, stove, showers, and so on).
  • the third level of the neural network is used to classify objects according to their belonging to zones, allocation of premises. To recognize the boundaries of rooms (walls), statistical algorithms for image processing based on component analysis, morphological filtering, geometric approximation and spline filtering are used.
  • the algorithm is trained on a variety of real BTI plans (at the moment, on a sample of 10,000 objects generated on the basis of manual marking of 1,000 apartments). After recognition, the plan data is converted to vector format.
  • Zones are determined both depending on direct input parameters, such as, for example, the presence of a riser - determines the "wet zone", and by indirect parameters, such as the area of the room.
  • the resulting zones will become a necessary input parameter, where, depending on the type of zone, different furniture placement algorithms will be applied.
  • Editing a recognized vector image moving walls, doors and windows, manually specifying wet zones, zoning, moving furniture, assigning properties to objects and the ability to create your own plan from scratch.
  • Figure 7 shows the original plan of the BTI, which indicates the numbers, which are the standard designation of the area of the linear dimensions of the plans of the BTI. Moreover, it will give the client the opportunity to interact with the apartment plan directly, where the algorithm did not cope with the personal wishes of the client.
  • the user fills out a questionnaire, on the basis of which the operation of the algorithm is built.
  • the questionnaire contains such items as: the number of people and children in the apartment (see Fig. 1), the rooms that need to be placed (kitchen, bedroom, living room, etc.) and what furniture should be placed in these rooms (see. Fig. 2).
  • the Client is shown the Questionnaire in accordance with the type of recognized / created BTI plan
  • the client fills out a questionnaire (chooses the desired functional zones / rooms, wishes for pieces of furniture for each zone / room);
  • the main module of the platform is a module that allows you to automatically arrange furniture in a room without human intervention, taking into account many parameters for maximum convenience, ergonomics and compliance with the necessary standards.
  • FIG. 8 shows the result of the algorithms for recognizing and arranging furniture.
  • a flexible, extensible algorithm based on the parameterization of input data such as: a piece of furniture (including a set of data such as: dimensions, type, priority of placement, priorities by zones, links with other pieces of furniture, orientation, approach zone) and zone-rooms (including such parameters as: size of the zone, location of windows, doors, priorities of placement, and so on).
  • S Checking accessibility - Checking is carried out by building the visibility graph of the free space of the room and traversing the graph in width in order to determine its one connectivity, as a result confirming the validity of the availability of the entire area of the room
  • Each element of the interior has a clear description of the parameters, such as the type of zone in which the object can be placed, the set of probabilistic parameters and the priority of the placement.
  • the algorithm is iterative, where at each step the zoning is recalculated, taking into account the parameters of all placed primitives. Let's take an example of how to set up a bed in a bedroom:
  • Restricted zones are placed along the projection of the door in the room and along the wall where the door is installed.
  • the zones are recalculated.
  • the bed has a restricted area within a radius of half a meter around its border.
  • the algorithm If there is no information about the internal walls in the BTI plan, then based on the data received from the client in the form of a completed questionnaire, the algorithm generates several options for planning decisions on the placement of walls.
  • the claimed solution provides an opportunity to visualize a 2D layout with arranged furniture in a 3D image of the interior.
  • the module allows you to visually show the client the result of the algorithm's work and see the interior design of a future or existing apartment.
  • this module “raises" walls in 3D, selects the most suitable / similar / accurate 3D models of furniture and interior from the database, and generates a planning solution in 3D for viewing on a computer. At the same time, the arrangement of light sources, the imposition of textures and materials takes place.
  • the 3D model also contains a mode editing, which allows you to create an infrastructure for the client to personalize their interior design.
  • the claimed solution allows you to display the platform's work in a browser, integrate into client sites, process incoming signals through the server and send them back.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

Заявлен способ автоматической расстановки мебели. Компьютерно-реализуемый способ содержит этапы, на которых: получают данные от пользователя, содержащие: план помещения или размеры помещения, а также: количество проживающих взрослых, количество детей и стиль планировки; получают для каждого помещения список типов мебели, выбранной пользователем из анкеты; осуществляется автоматический подбор шаблонов наборов мебели; выстраиваются все возможные варианты размещения шаблонов, содержащих типы мебели в конкретном помещении, при этом линии из шаблонов совмещаются со стенами; для каждой комбинации строятся варианты из конкретных предметов; для каждого варианта рассчитывается положение каждого элемента исходя из размеров всех предметов в данном варианте; отсеивают варианты расстановки мебели не соответствующей геометрическим параметрам помещения; вычисляют количественное значение функции качества расстановки разных вариантов расстановки; выбирают для каждого из подобранных вариантов вариант с максимальным значением функции качества расстановки; отображают варианты созданного интерьера расстановки мебели.

Description

МОДУЛЬ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ГЕНЕРАЦИИ РАССТАНОВКИ ЭЛЕМЕНТОВ
ИНТЕРЬЕРА
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Настоящее техническое решение относится к области автоматизированного проектирования, в частности, к способу автоматической расстановки мебели.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Из уровня техники известен планировщик помещений https://floorpianner.com. Данный планировщик позволяет отрисовывать план каждого этажа и осуществить автоотделку, выбрав предметы мебели из сформированной библиотеки, которая имеет более 1500003D- моделей на выбор.
Кроме того, в качестве решений на текущем уровне техники, локально решающих вопросы расстановки мебели в плане помещений, можно рассматривать патентные документы, в которых описываются способы онлайн-планирования интерьеров квартир. Суть этих решений состоит в том, что они позволяют рисовать объёмные планы помещений, осуществлять планировку помещений, виртуально расставлять мебель и выводить результат для просмотра пользователем. Такие решения, например, раскрыты в следующих документах: US8668498B2; US7523411B2; US20160300293A1; KR100735676B1;
CN106485784A; US20020065635A1.
Недостатками известных решений является отсутствие алгоритма автоматической расстановки мебели во всех типах жилых помещений одновременно и возможность посмотреть несколько автоматических вариантов для одного плана.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Данное техническое решение направлено на устранение недостатков, присущих существующим решениям из известного уровня техники.
Технической проблемой, на решение которой направлено заявленное техническое решение, является создание компьютерно-реализуемого способа автоматической расстановки мебели, который охарактеризован в независимом пункте формулы. Дополнительные варианты реализации настоящего изобретения представлены в зависимом пункте изобретения.
Техническим результатом, достигающимся при решении вышеуказанной задачи, является создание решения автоматической расстановки мебели.
В предпочтительном варианте реализации заявлен компьютерно-реализуемый способ автоматической расстановки мебели, заключающийся в выполнении этапов, на которых с помощью вычислительного устройства: - получают данные от пользователя, содержащие: план помещения или размеры помещения, а также: количество проживающих взрослых, количество детей и стиль планировки;
- получают для каждого помещения список типов мебели, выбранной пользователем из анкеты;
- осуществляется автоматический подбор шаблонов наборов мебели, при этом выполняют условия:
• если заполнена расширенная анкета, то выбираются шаблоны наборов мебели в которых присутствует мебель из расширенной анкеты;
• если заполнена только базовая анкета, то шаблоны автоматически подбираются исходя из правил расстановки, в соответствии с количеством проживающих в каждой комнате, для осуществления подбора мебель некоторых типов размечается по количеству посадочных мест;
- выстраиваются все возможные варианты размещения шаблонов, содержащих типы мебели в конкретном помещении, при этом линии из шаблонов совмещаются со стенами;
- для каждой комбинации строятся варианты из конкретных предметов, одному типу соответствует несколько предметов в базе, в процессе осуществляется предварительное отсеивание вариантов, в которых совокупный размер предметов на том или ином участке стены превышает длину этого участка;
- для каждого варианта рассчитывается положение каждого элемента исходя из размеров всех предметов в данном варианте
- отсеивают варианты расстановки мебели не соответствующей геометрическим параметрам помещения
- вычисляют количественное значение функции качества расстановки разных вариантов расстановки;
- выбирают для каждого из подобранных вариантов вариант с максимальным значением функции качества расстановки;
- отображают варианты созданного интерьера расстановки мебели.
В частном варианте дополнительно указывают пол и возраст проживающих.
ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Реализация изобретения будет описана в дальнейшем в соответствии с прилагаемыми чертежами, которые представлены для пояснения сути изобретения и никоим образом не ограничивают область изобретения. К заявке прилагаются следующие чертежи:
Фиг. 1 иллюстрирует пример базовой анкеты; Фиг. 2 иллюстрирует пример расширенной анкеты;
Фиг. 3 иллюстрирует пример анкеты выбора стиля;
Фиг. 4 иллюстрирует пример таблицы критериев отнесения мебели к определенному стилю Фиг. 5 иллюстрирует блок схему работы алгоритма автоматической расстановки мебели; Фиг. 6 иллюстрирует валидацию ширины проходов;
Фиг. 7 иллюстрирует исходный план БТИ;
Фиг. 8 иллюстрирует результат работы алгоритмов распознания и расстановки мебели. ДЕТАЛЬНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
В приведенном ниже подробном описании реализации изобретения приведены многочисленные детали реализации, призванные обеспечить отчетливое понимание настоящего изобретения. Однако, квалифицированному в предметной области специалисту, будет очевидно каким образом можно использовать настоящее изобретение, как с данными деталями реализации, так и без них. В других случаях хорошо известные методы, процедуры и компоненты не были описаны подробно, чтобы не затруднять понимание особенностей настоящего изобретения.
Кроме того, из приведенного изложения будет ясно, что изобретение не ограничивается приведенной реализацией. Многочисленные возможные модификации, изменения, вариации и замены, сохраняющие суть и форму настоящего изобретения, будут очевидными для квалифицированных в предметной области специалистов.
Настоящее изобретение направлено на обеспечение компьютерно-реализуемого способа автоматической расстановки мебели, для жилых помещений, в соответствии с принципами эргономики.
Ниже приведены примеры вариантов стилей планировки помещений:
Скандинавский стиль.
Интерьеры в скандинавском стиле всегда минималистичные и бюджетные, но при этом домашние и теплые. Стиль достаточно универсален, в нем нет специфических деталей, но много элементов, которые создадут комфорт и уют: светлые стены, минималистичная мягкая мебель, зеленые растения, текстиль и полезный, но красивый декор. Для расстановки мебели в скандинавском стиле свойственно ощущение легкости, достигаемое балансом между объемом занимаемым мебелью и оставшимся свободным местом. В данном стиле возможно использовать непарные предметы, например, разные кресла рядом. Лофт.
Для лофта чем меньше отделки — тем лучше. Потолки и стены могут быть просто оштукатурены, под обычный серый бетон. Также этот стиль любит кирпич — используйте декоративный материал, но лучше для одной из стен. Нередко стены в таких помещениях украшают граффити, дорожными знаками или баскетбольным кольцом — это делается, чтобы создать ощущения наружной стены, необработанной и небрежной. Вентиляцию и трубы также не прячут, а выставляют на показ, превращая их в элементы декора. В таких интерьерах не нужно много мебели, ведь основным украшением является свободное пространство. Часто мебель является и предметом для зонирования. Например, книжный стеллаж может стать перегородкой между спальней и кухней, а барная стойка — между кухней и гостиной. Также возможна несимметричность в расстановке мебели. Минимализм.
Минимализм — это всегда продуманность пространства, сложенная композиция, не просто отсутствие лишнего (хотя, безусловно, выкинуть старую мебель нужно в первую очередь). В комнате должно быть мало вещей, но обязательно функциональных и простых. Преобладают четкие линии и формы. Приверженцы этого стиля считают, что, только отбросив все лишнее, можно увидеть красоту.
Стиль минимализм не требует определенных правил в цвете. Можно использовать и холодные цвета металла, и теплые пастельные оттенки, и дерево. Однако обязательно стоит учесть, что для оформления выбирают один цвет, а акцентами добавляют другие. Например, контрастный ковер на однотонном полу. Для расстановки мебели в минимализме также свойственна несимметричность.
Актуальная классика.
Для расстановки мебели свойственна симметрия присутствие в мебели декоративных элементов мебели таких как карнизы плинтусы декоративные ножки
Также могут быть такие стили, как неоклассика, экостиль, кантри, современный стиль, хай- тек, средиземноморский стиль и возможные другие стили известные из уровня техники.
На фиг. 3 приведены примеры фрагмента анкеты с выбором стиля, а на фиг. 4 приведен пример в виде таблицы критериев отнесения мебели к определенному стилю.
Заявленное решение делится на такие этапы, как:
ПОДГОТОВИТЕЛЬНЫЙ ЭТАП
1) из стен с заданной величиной выделяют зоны;
2) получают периметр, являющийся границей;
3) на эту линию строят проекцию проемов и окон;
4) периметр режется по точкам, где выходят проекции проемов и, где есть углы (повороты, выступы и т.д.) - назначают идентификаторы, вычисляют длину, косинус и синус угла к горизонтальной оси координат.
КОМБИНАТОРНАЯ ЧАСТЬ: 1) из шаблонов выбирают те, в которых присутствуют типы предметов, выбранные пользователем в анкете (в шаблоне этот же тип помечен так определяющий) - получают список шаблонов кандидатов;
Ассортимент мебели характеризуется большой сложностью и разнообразием, поэтому ниже приведены только некоторые возможные примеры типов мебели: S мебель для хранения: шкаф, комод, полка, тумба; S мебель для сидения и лежания предназначена для размещения человека в положении сидя и лежа: кровать, диван, табурет, стул, кресло; S мебель для приготовления и приема пищи: стол, плита, посудомойка, духовой шкаф; S детская мебель: люльки, кроватки, манежи, полки, парты; S сантехника: ванна, душевая, унитаз, биде.
Это приведены некоторые варианты возможных типов мебели, которые используются для расстановки в помещении.
2) строят все возможные варианты, как данный шаблон может быть вписан в конфигурацию комнаты, а именно в те линии, что построены в подготовительной части = Массиву отрезков стен соответствует массив линий из шаблона;
3) переходят от шаблонов к типам (массиву отрезков стен соответствуют массивы типов) как мера оптимизации - считают минимальную базовую ширину предмета + клиренс выкидывают из набора те, что не подходят (сумма баз предметов, назначенных на отрезок больше длины отрезка);
4) переходят от типов к экземплярам для каждого типа подставляют все возможные экземпляры и составляют все возможные комбинации и еще раз отсеивают, но не минимальным, а по реальным базам те, где все предметы не помещаются.
ГЕОМЕТРИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
1) для каждого отрезка находим расстояние до начальной точки - в зависимости от того что указано в шаблоне:
От левого угла - 0;
Середина - половина разницы между длиной и суммой баз;
От правого угла - разница между длиной и суммой баз;
2) для каждого предмета вычисляем смещение от начала отрезка (начальная точка + сумма баз предыдущих предметов на этом же отрезке); 3) применяем affine перемещения (0Дсм.нач,0,0,0), затем affine вращения (cos,- sin,0,sin,cos,0) на "пятно" (проекцию на плоскость пола предмета из БД. таким образом получаем пятно этого предмета в конкретной сцене (комнате).
ВАЛИДАЦИЯ (делается для каждой расстановки - кандидаты, не прошедшие валидацию расстановки исключаются из множества "кандидатов")
1) начальное значение "пространства" - область всей комнаты;
2) берут 1-й предмет из расстановки;
3) проверяют, что предмет содержится (spatial predicate "within") в "пространстве";
4) вычитают (spatial overlay "difference") пятно предмета из "пространства" - получают новое "пространство";
5) если есть следующий предмет - берут его и переходим к пункту 3);
6) вычисляют "отрицательный буфер" от "пространства", если результат распался на несколько полигонов - где-то есть узкие проходы, расстановка не валидна (см. фиг. 6);
7) проверяют расстояние от центров дверей до "пространства" - тем самым проверяют возможность прохода в комнату.
КРИТЕРИИ БИЗНЕС ЛОГИКИ для каждого предмета вычисляются критерии "геометрического соответствия" - минимальное расстояния до дверей, окон, стояков, направление (косинус угла) на дверь, окна, значения умножаются на весовые коэффициенты, заданные для типов предметов (для нерелевантных параметров задан вес 0) и складываются, прибавляется приоритет (тоже с весом) прочие "параметры подбора" (цена, стиль и т.д.), сумма есть "качество" расстановки, кандидат, набравший максимум баллов, выдается как результат.
Кроме того, в заявленном решении используют гибридную систему на основе работы алгоритмов сверточных нейронных сетей и статистических алгоритмов обработки изображения. Которая позволяет загружать и распознавать информацию из растрового изображения планов БТИ и классифицировать элементы по типам таким как: внешние и внутренние стены, стояки, окна, двери, зона кухни, с/у, мебель и так далее.
При этом, для распознавания объектов плана БТИ (окна, двери, вентиляционные каналы, канализация) используется RCN нейронная сеть. Работа нейросетей разбита на несколько уровней. Первый уровень распознает базовые, примитивные элементы: двери, окна и т.д. Второй уровень распознавания работает с мебельными примитивами (унитаз, раковина, кровать, плита, душевые кабины и так далее). Третий уровень нейронной сети используется для классификации объектов по принадлежности к зонам, выделении помещений. Для распознавания границ помещений (стен) используются статистические алгоритмы обработки изображений на основе компонентного анализа, морфологической фильтрации, геометрической аппроксимации и фильтрации сплайнов.
Обучение алгоритма производится на множестве реальных планах БТИ (на данный момент на выборке 10000 объектов сгенерированных на основе ручной разметки 1000 квартир). После распознавания данные о плане конвертируются в векторных формат.
После чего анализируют векторный план и определяют функциональные зоны каждого помещения (не назначенных площадей нет). Зоны определяются как в зависимости от прямых входных параметров, таких как, например, наличие стояка - определяет “мокрую зону”, так и по косвенным параметрам, например, таким как площадь комнаты. Итоговые зоны станут необходимым входным параметром, где в зависимости от типа зоны будет применяться различные алгоритмы расстановки мебели.
Редактирование распознанного векторного изображения: передвижение стен, дверей и окон, указание вручную мокрых зон, зонирование, передвижение мебели, назначение предметам свойств и возможность создать свой план с нуля.
Что позволит избежать расхождений между фактическим планом квартиры и планом БТИ. На фиг.7 представлен исходный план БТИ, на котором указаны цифры, являющиеся стандартным обозначением площади линейных размеров планов БТИ. Более того, даст клиенту возможность взаимодействовать с планом квартиры напрямую, где алгоритм не справился с учетом личных пожеланий клиента.
В заявленном решении пользователь заполняет анкету, на основе которой выстраивается работа алгоритма.
В анкете присутствуют такие пункты как: количество людей и детей в квартире (см. фиг. 1), помещения, которые нужно разместить (кухня, спальня, гостиная и т.д.) и какая мебель должна быть расставлена в этих помещениях (см. фиг. 2).
• Клиенту показывается Анкета в соответствии с типом распознанного/созданного плана БТИ;
• Клиент заполняет анкету (выбирает желаемые функциональные зоны/комнаты, пожелания по предметам мебели для каждой зоны/комнаты);
• Данные из анкеты поступают в модуль Расстановка мебели и расстановка стен на 8 типах помещений.
Основной модуль платформы, это модуль, который позволяет автоматически расставлять мебель в помещении без вмешательства человека с учетом множества параметров для максимального удобства, эргономики и соблюдением необходимых нормативов.
На фиг. 8 представлен результат работы алгоритмов распознания и расстановки мебели. Гибкий, достраиваемый алгоритм, основанный на параметризации входных данных таких как: единица мебели (включающая в себя набор таких данных как: размеры, тип, приоритет расстановки, приоритеты по зонам, связи с другими единицами мебели, ориентация, зона подхода) и зона-комнаты (включающая в себя такие параметры как: размеры зоны, расположение окон, дверей, приоритеты расстановки и так далее).
Ниже приведены принципы алгоритма расстановки: S Проверка доступности - Проверка осуществляется за счёт построения графа видимости свободного пространства комнаты и обход графа в ширину с целью определения его одно связанности, как следствие подтверждающее валидность доступности всей площади комнаты S Контактный периметр объекта интерьера - Каждый элемент интерьера имеет четкое описание параметров, таких, как тип принадлежности зоны в котором объект можно размещать, набор вероятностных параметров и приоритет расстановки. Алгоритм является итерационным, где на каждом шаге происходит перерасчёт зонирования, учитывая параметры всех расставленных примитивов. Возьмём пример расстановки кровати в спальне:
1. Расставляются запретные зоны вдоль проекции двери в помещении и вдоль стены, где установлена дверь.
2. На оставшемся пространстве создаётся несколько вариантов расстановки кровати.
3. После установки кровати осуществляется перерасчёт зон, т.к. кровать имеет запретную зону в радиусе полуметра вокруг своей границы.
4. Переход к следующему примитиву.
В случае, если в плане БТИ нет информации о внутренних стенах, то на основе данных, получаемых от клиента в виде заполненной анкеты, алгоритм формирует несколько вариантов планировочных решений по расстановке стен.
В заявленном решении представлена возможность, позволяющая визуализировать 2D планировку с расставленной мебелью в 3D изображение интерьера. Модуль позволяет наглядно показать клиенту итог работы алгоритма, и разглядеть дизайн-интерьера будущей или существующей квартиры.
На основе векторных данных о планировке данный модуль “поднимает” стены в 3D, выбирает из базы наиболее подходящие/похожие/точные 3D модели мебели и интерьера, и генерирует планировочное решение в 3D для просмотра на компьютере. Параллельно происходит расстановка источников света, накладывание текстур и материалов.
С помощью VR визуализатора пользователю предоставлена возможность визуализировать сгенерированную ранее 3D сцену в VR. 3D модель также содержит в себе режим редактирования, что позволяет создать инфраструктуру для персонализации клиентом своего дизайна интерьера.
Кроме того, заявленное решение позволяет отображать работу платформы в браузере, встраиваться на сайты клиентов, обрабатывать поступающие сигналы через сервер и посылать их обратно.
В настоящих материалах заявки было представлено предпочтительное раскрытие осуществление заявленного технического решения, которое не должно использоваться как ограничивающее иные, частные воплощения его реализации, которые не выходят за рамки испрашиваемого объема правовой охраны и являются очевидными для специалистов в соответствующей области техники.

Claims

ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ
1. Компьютерно-реализуемый способ автоматической расстановки мебели, заключающийся в выполнении этапов, на которых с помощью вычислительного устройства:
- получают данные от пользователя, содержащие: план помещения или размеры помещения, а также: количество проживающих взрослых, количество детей и стиль планировки;
- получают для каждого помещения список типов мебели, выбранной пользователем из анкеты†
- осуществляется автоматический подбор шаблонов наборов мебели, при этом выполняют условия:
• если заполнена расширенная анкета, то выбираются шаблоны наборов мебели в которых присутствует мебель из расширенной анкеты;
• если заполнена только базовая анкета, то шаблоны автоматически подбираются исходя из правил расстановки, в соответствии с количеством проживающих в каждой комнате, для осуществления подбора мебель некоторых типов размечается по количеству посадочных мест;
- выстраиваются все возможные варианты размещения шаблонов, содержащих типы мебели в конкретном помещении, при этом линии из шаблонов совмещаются со стенами;
- для каждой комбинации строятся варианты из конкретных предметов, одному типу соответствует несколько предметов в базе, в процессе осуществляется предварительное отсеивание вариантов, в которых совокупный размер предметов на том или ином участке стены превышает длину этого участка;
- для каждого варианта рассчитывается положение каждого элемента исходя из размеров всех предметов в данном варианте
- отсеивают варианты расстановки мебели не соответствующей геометрическим параметрам помещения
- вычисляют количественное значение функции качества расстановки разных вариантов расстановки;
- выбирают для каждого из подобранных вариантов вариант с максимальным значением функции качества расстановки;
- отображают варианты созданного интерьера расстановки мебели.
2. Способ по п.1, характеризующийся тем, что дополнительно указывают пол и возраст взрослых и детей
PCT/RU2020/050321 2019-11-12 2020-11-12 Модуль автоматической генерации расстановки элементов интерьера WO2021096393A1 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019126966A RU2019126966A (ru) 2019-11-12 2019-11-12 Модуль автоматической генерации расстановки элементов интерьера
RU2019126966 2019-11-12

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2021096393A1 true WO2021096393A1 (ru) 2021-05-20

Family

ID=75912279

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/RU2020/050321 WO2021096393A1 (ru) 2019-11-12 2020-11-12 Модуль автоматической генерации расстановки элементов интерьера

Country Status (2)

Country Link
RU (1) RU2019126966A (ru)
WO (1) WO2021096393A1 (ru)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113205398A (zh) * 2021-07-02 2021-08-03 深圳百里科技有限公司 基于物联网的共享陪护床租借方法及设备
CN113434934A (zh) * 2021-06-28 2021-09-24 杭州群核信息技术有限公司 家居布局摆放方法、装置和存储介质
CN113609557A (zh) * 2021-07-26 2021-11-05 阿里巴巴（中国）有限公司 家装布局方法、设备及存储介质
CN113742804A (zh) * 2021-09-14 2021-12-03 深圳须弥云图空间科技有限公司 家具布局图生成方法、装置、设备及存储介质

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115577439B (zh) * 2022-12-08 2023-05-12 中国电子工程设计院有限公司 一种用于医药工艺多级布局的生成方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2497188C2 (ru) * 2008-06-27 2013-10-27 Майкрософт Корпорейшн Аналитические модели карты
US20160300293A1 (en) * 2013-11-19 2016-10-13 Ron Nagar Device, system and method for designing a space
US10025473B2 (en) * 2014-12-18 2018-07-17 Aditazz, Inc. Room plan generation user interface for room plan selection
CN108694266A (zh) * 2017-04-07 2018-10-23 美宅科技（北京）有限公司 基于机器学习的智能装修设计方法与系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2497188C2 (ru) * 2008-06-27 2013-10-27 Майкрософт Корпорейшн Аналитические модели карты
US20160300293A1 (en) * 2013-11-19 2016-10-13 Ron Nagar Device, system and method for designing a space
US10025473B2 (en) * 2014-12-18 2018-07-17 Aditazz, Inc. Room plan generation user interface for room plan selection
CN108694266A (zh) * 2017-04-07 2018-10-23 美宅科技（北京）有限公司 基于机器学习的智能装修设计方法与系统

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113434934A (zh) * 2021-06-28 2021-09-24 杭州群核信息技术有限公司 家居布局摆放方法、装置和存储介质
CN113205398A (zh) * 2021-07-02 2021-08-03 深圳百里科技有限公司 基于物联网的共享陪护床租借方法及设备
CN113609557A (zh) * 2021-07-26 2021-11-05 阿里巴巴（中国）有限公司 家装布局方法、设备及存储介质
CN113609557B (zh) * 2021-07-26 2023-09-26 阿里巴巴（中国）有限公司 家装布局方法、设备及存储介质
CN113742804A (zh) * 2021-09-14 2021-12-03 深圳须弥云图空间科技有限公司 家具布局图生成方法、装置、设备及存储介质
CN113742804B (zh) * 2021-09-14 2024-04-23 深圳须弥云图空间科技有限公司 家具布局图生成方法、装置、设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
RU2019126966A3 (ru) 2021-05-12
RU2019126966A (ru) 2021-05-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2021096393A1 (ru) Модуль автоматической генерации расстановки элементов интерьера
CN104778756B (zh) 智能家居装饰设计系统
US20110061011A1 (en) Three-Dimensional Shopping Lists
US9019266B2 (en) Systems, methods, and computer program products for home and landscape design
US10430525B2 (en) Reconfigurable spaces
Jones Beginnings of interior environments
KR20200145201A (ko) 가상현실과 삼차원 모델링을 기반으로 하는 심리융합타입 온라인 인테리어 중계 시스템
Sully Interior Design: conceptual basis
Plunkett et al. Furniture for interior design
McGowan Domestic Modern: Redecorating Homes in Bombay in the 1930s
McDonough Building type basics for hospitality facilities
JP2007058577A (ja) 住宅設備建材提案システム及び住宅設備建材提案方法
Rutkin User preference of interior design elements in hotel lobby spaces
CN114417475A (zh) 一种基于虚拟化的室内家居定制搭配效果图生成展示云平台
O'Shea et al. The Interior Design Reference & Specification Book: Everything Interior Designers Need to Know Every Day
Ukabi et al. Comparative Study on Restaurants' Furniture: Ginkgo and Niazi's Restaurants in Famagusta, Cyprus
Pramalystianto et al. The Effect of Interior Elements on The Perception of Privacy of Boarding House Users with The Virtual Reality 360 Method
Fisher et al. New York school of interior design: Home: The foundations of enduring spaces
Murdowo et al. Engaging the Yin-Yang Concept to Produce Comfort and Spatial Experience: An Interior Design for a Chinese Restaurant in Indonesia
Abyzov et al. Methodical approaches to designing cabinet kitchen furniture
WO2021033373A1 (ja) 支援装置及び支援プログラム
Balkarey Myths about interior designers
Grimley et al. Universal Principles of Interior Design: 100 Ways to Develop Innovative Ideas, Enhance Usability, and Design Effective Solutions
Azmi et al. Minimalist Wardrobe for Elderly Inspired by Dupli Casa, Germany
Can et al. Spatial habits in residential kitchens and the searches for flexibility in kitchen design

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 20887679

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 20887679

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1