[發明專利]家具擺放方案生成方法、裝置以及設備、存儲介質

有效

• 申請號: 201910637657.1
• 申請日: 2019-07-15
• 公開（公告）號: CN110363853B
• 公開（公告）日: 2020-09-01
• 發明（設計）人: 楊彬;胡亦朗;朱毅;辛承聰;邊疆;楊鈺柯
• 申請（專利權）人: 貝殼找房(北京)科技有限公司
• 主分類號: G06T17/10
• 分類號: G06T17/10;G06N3/04
• 代理公司: 北京思源智匯知識產權代理有限公司 11657
• 代理人: 毛麗琴

1.一種基于戶型的家具擺放方案生成方法，包括：

獲取與第一樣本戶型圖相對應的樣本戶型結構數據；

獲取與所述第一樣本戶型圖相對應的、擺放有家具的第二樣本戶型圖，對所述第二樣本戶型圖中擺放的家具進行標注，生成第一家具信息；

根據所述第一樣本戶型圖、所述第二樣本戶型圖、所述第一家具信息以及所述樣本戶型結構數據，利用預設的家具擺放決策規則對需要裝修的戶型圖進行處理，獲取與所述需要裝修的戶型圖相對應的家具擺放方案；

其中，根據所述第一樣本戶型圖、所述第二樣本戶型圖、所述第一家具信息以及所述樣本戶型結構數據生成訓練樣本集；

根據所述訓練樣本集進行神經網絡的訓練，得到神經網絡模型；

將需要裝修的戶型圖以及相對應的裝修戶型結構數據輸入所述神經網絡模型，獲取所述神經網絡模型輸出的與所述需要裝修的戶型圖相對應的家具擺放信息，以及與所述家具擺放信息相對應的第二家具信息；

其中，所述家具擺放信息包括：家具擺放熱力圖；所述家具熱力圖包括：在所述需要裝修的戶型圖中建議擺放的家具的位置信息、與所述建議擺放的家具相對應的擺放概率；

利用所述家具擺放決策規則對所述家具擺放信息進行處理，獲取家具擺放圖；包括：

根據家具的排放位置關系獲取與所述建議擺放的家具相對應的能量函數；

基于所述能量函數建立約束條件；

使用蒙特卡羅搜索樹算法對所述家具擺放熱力圖進行遍歷，獲取滿足所述約束條件的所述家具擺放圖；其中，在所述家具擺放圖中擺放的家具的數量位于預設數量區間。

2.如權利要求1所述的方法，還包括：

基于所述第二家具信息獲取與所述家具擺放圖中擺放的家具相對應的展示信息。

3.如權利要求2所述的方法，其中，

所述神經網絡模型包括：輸入層神經元模型、中間層神經元模型和輸出層神經元模型；每層神經元模型的輸出作為下一層神經元模型的輸入；

其中，所述神經網絡模型為具有全連接結構的多個神經網絡層的子網絡結構；所述中間層神經元模型為全連接層。

4.如權利要求3所述的方法，還包括：

基于預設的家具組合策略以及所述展示信息確定與所述家具擺放圖中擺放的家具相對應的配套物品；

基于預設的家具擺放策略并根據所述裝修戶型結構數據，優化所述家具擺放圖中擺放的家具以及相對應的配套物品的擺放位置；

其中，所述家具擺放策略包括：貼墻策略、貼地策略中的一項或者多項。

5.如權利要求4所述的方法，還包括：

根據所述需要裝修的戶型圖以及所述裝修戶型結構數據生成三維戶型模型；

根據所述展示信息生成與在所述家具擺放圖中擺放的家具以及配套物品相對應的三維家具模型；

根據所述家具擺放圖將所述三維戶型模型和所述家具三維模型進行組合處理，生成三維房屋裝修模型；

根據所述展示信息確定裝修風格，基于所述裝修風格對所述三維房屋裝修模型進行渲染處理。

6.如權利要求3所述的方法，其中，

所述樣本戶型結構數據和所述裝修戶型結構數據包括：戶型的墻面分布數據、承重墻分布數據、門窗分布數據、面積數據、層高數據、地理位置數據中的一項或者多項；

所述第一家具信息和所述第二家具信息包括：家具類別、擺放位置、朝向、風格、尺寸中的一項或者多項；

所述展示信息包括：家具類別、擺放位置、朝向、風格、尺寸中的一項或者多項。