[發(fā)明專利]家具布局的方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910727013.1 | 申請日: | 2019-08-07 |
| 公開(公告)號: | CN110598252A | 公開(公告)日: | 2019-12-20 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 蘇旭;袁道鳴;吳翔南;胡浩;趙茜 | 申請(專利權(quán))人: | 廣東博智林機器人有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/50 | 分類號: | G06F17/50;G06K9/62;G06N3/00 |
| 代理公司: | 11201 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) | 代理人: | 王艷斌 |
| 地址: | 528311 廣東省佛山市順德區(qū)北滘鎮(zhèn)順江*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 家具 模擬退火算法 室內(nèi) 匹配相似度 存儲介質(zhì) 電子設(shè)備 分類算法 用戶體驗 用戶需求 迭代 預(yù)設(shè) 鄰近 擺放 沖突 | ||
本發(fā)明公開了一種家具布局的方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),其中,方法包括:提取目標房室的室內(nèi)特征;根據(jù)室內(nèi)特征通過K最鄰近分類算法匹配相似度大于預(yù)設(shè)閾值的至少一個相似案例;根據(jù)用戶需求結(jié)合至少一個相似案例呈現(xiàn)至少一個最優(yōu)家具布局。由此,解決了基于模擬退火算法的家具自動擺放,導(dǎo)致約束沖突,并且迭代次數(shù)多,效率低,用戶體驗感不高的同時,用戶選擇家具的效率較低等問題。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及家具布局技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種家具布局的方法、裝置、電子設(shè)備及存 儲介質(zhì)。
背景技術(shù)
傳統(tǒng)家具布局設(shè)計基本由人工完成,如用戶通過試錯的方式實際挪動家具的位置,直 至滿意為止,或由設(shè)計師繪制家具布局設(shè)計。但是,前者限制了用戶對家具的自由選擇及 隨意組合,得到的家具布局往往無法滿足工用和美學方面的要求,且后者對設(shè)計師來說工 作量大、耗時長,及對用戶來說成本較高,不具普適性。
相關(guān)技術(shù)中,隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的進步,高度人工智能的家居布局 將是解決上述問題的有效方法之一,如基于模擬退火算法的家具自動擺放系統(tǒng),其從生活 經(jīng)驗或室內(nèi)設(shè)計學中提取功用或美學原則,將其轉(zhuǎn)化為損失函數(shù),并應(yīng)用模擬退火算法優(yōu) 化出損失函數(shù)最小值,即得到最優(yōu)家具布局,但很容易導(dǎo)致約束沖突,并且迭代次數(shù)多,效率低,用戶體驗感不高的同時,用戶選擇家具的效率較低。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種家具布局的方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),以決基于模擬退火算 法的家具自動擺放,導(dǎo)致約束沖突,并且迭代次數(shù)多,效率低,用戶體驗感不高的同時,用戶選擇家具的效率較低等問題。
本發(fā)明第一方面實施例提供一種家具布局的方法,包括以下步驟:提取目標房室的室 內(nèi)特征;根據(jù)所述室內(nèi)特征通過K最鄰近分類算法匹配相似度大于預(yù)設(shè)閾值的至少一個相 似案例;根據(jù)用戶需求結(jié)合所述至少一個相似案例呈現(xiàn)至少一個最優(yōu)家具布局。
本發(fā)明第二方面實施例提供一種家具布局的裝置,包括:提取模塊,用于提取目標房 室的室內(nèi)特征;匹配模塊,用于根據(jù)所述室內(nèi)特征通過K最鄰近分類算法匹配相似度大于 預(yù)設(shè)閾值的至少一個相似案例;呈現(xiàn)模塊,用于根據(jù)用戶需求結(jié)合所述至少一個相似案例 呈現(xiàn)至少一個最優(yōu)家具布局。
本發(fā)明第三方面實施例提供一種電子設(shè)備,包括:至少一個處理器;以及,與所述至 少一個處理器通信連接的存儲器;其中,所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執(zhí)行 的指令,所述指令被設(shè)置為用于執(zhí)行如上述實施例所述的家具布局的方法。
本發(fā)明第四方面實施例提供一種非臨時性計算機可讀存儲介質(zhì),所述非臨時性計算機 可讀存儲介質(zhì)存儲計算機指令,所述計算機指令用于使所述計算機執(zhí)行如上述實施例所述 的家具布局的方法。
通過K最鄰近分類算法匹配相似度大于一定值的相似案例,從而根據(jù)用戶需求結(jié)合相 似案例得到最優(yōu)家具布局,通過數(shù)據(jù)庫中匹配相似案例,避免忽略家具擺放的功能和視覺 準則,對各種家具布局更加合理,提高用戶選擇家具的效率,有效提升用戶使用體驗,更 加可靠便捷。由此,解決了基于模擬退火算法的家具自動擺放,導(dǎo)致約束沖突,并且迭代次數(shù)多,效率低,用戶體驗感不高的同時,用戶選擇家具的效率較低等問題。
本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出,部分將從下面的描述中變得明 顯,或通過本發(fā)明的實踐了解到。
附圖說明
本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點從下面結(jié)合附圖對實施例的描述中將變得明顯和 容易理解,其中:
圖1為根據(jù)本發(fā)明實施例的家具布局的方法的流程圖;
圖2為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的最優(yōu)家具布局的示意圖;
圖3為根據(jù)本發(fā)明一個實施例的家具布局的方法的流程圖;
圖4為根據(jù)本發(fā)明另一個實施例的家具布局的方法的流程圖;
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