[發明專利]一種戶型參數化建模方法及相關設備有效
| 申請號: | 201911269947.1 | 申請日: | 2019-12-11 |
| 公開(公告)號: | CN111046467B | 公開(公告)日: | 2023-03-24 |
| 發明(設計)人: | 趙偉玉 | 申請(專利權)人: | 萬翼科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F30/13 | 分類號: | G06F30/13;G06F30/20 |
| 代理公司: | 廣州三環專利商標代理有限公司 44202 | 代理人: | 熊永強 |
| 地址: | 519000 廣東省珠海市橫琴新*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 戶型 參數 建模 方法 相關 設備 | ||
1.一種戶型參數化建模方法,其特征在于,應用于電子設備,所述方法包括:
獲取標準戶型模型,以及獲取目標用戶的戶型調整參數信息,所述獲取標準戶型模型包括:獲取所述目標用戶的人臉圖像;根據所述目標用戶的人臉圖像確定所述目標用戶的年齡,并根據所述目標用戶的年齡確定多個第二推薦戶型;將所述多個第二推薦戶型推送給所述目標用戶的終端;接收所述目標用戶通過所述終端返回的反饋結果;根據所述反饋結果從所述多個第二推薦戶型選出第二目標推薦戶型,并根據所述第二目標推薦戶型生成所述標準戶型模型;其中,所述根據所述目標用戶的人臉圖像確定所述目標用戶的年齡,包括:對所述目標用戶的人臉圖像的關鍵特征進行特征提取,得到第一特征點集;對所述目標用戶的人臉圖像的全局特征進行特征點提取,得到第二特征點集;將所述第一特征點集輸入到預設神經網絡模型,得到第一評估值;將所述第二特征點集輸入到所述預設神經網絡模型,得到第二評估值;獲取所述關鍵特征對應的第一權重值、所述全局特征對應的第二權重值,所述第一權重值大于所述第二權重值,且所述第一權重值與所述第二權重值之和為1;根據所述第一評估值、所述第二評估值、所述第一權重值、所述第二權重值進行加權運算,得到目標評估值;獲取所述目標用戶的人臉圖像對應的目標圖像質量評價值;按照預設的圖像質量評價值與年齡評估調整系數之間的映射關系,確定所述目標圖像質量評價值對應的目標年齡評估調整系數;根據所述目標年齡評估調整系數對所述目標評估值進行調整,得到最終評估值;按照預設的評估值與年齡之間的映射關系,確定所述最終評估值對應的所述目標用戶的人臉圖像對應的年齡;
根據所述戶型調整參數信息在所述標準戶型模型中確定至少兩個參照點,并根據所述至少兩個參照點在所述標準戶型模型中設置至少一條參照線,其中,所述參照點包括所述標準戶型模型中承重柱的位置和頂點位置;
根據所述戶型調整參數信息和所述至少一條參照線對所述標準戶型模型進行調整,得到目標戶型模型。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述戶型調整參數信息在所述標準戶型模型中確定至少兩個參照點,包括:
根據所述戶型調整參數信息確定待調整的至少一個第一構件,以及確定第一構件的移動方向;
根據所述第一構件的移動方向在所述第一構件的同一側確定至少兩個參照點。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述根據所述至少兩個參照點在所述標準戶型模型中設置至少一條參照線,包括:
根據所述至少兩個參照點在所述第一構件的移動方向上設置至少一條與所述第一構件的移動方向垂直的參照線。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述戶型調整參數信息和所述至少一條參照線對所述標準戶型模型進行調整,得到目標戶型模型,包括:
根據所述至少一條參照線中的任一條參照線,鎖定所述參照線一側的每個第二構件在所述標準戶型模型中的位置;
根據所述戶型調整參數信息在所述標準戶型模型中調整所述參照線另一側的待調整的每個第一構件與所述參照線的距離;
鎖定調整后的每個第一構件在所述標準戶型模型中的位置,得到所述目標戶型模型。
5.根據權利要求1-4任一項所述的方法,其特征在于,所述獲取標準戶型模型,包括:
根據第一預設條件從戶型數據庫中篩選出多個熱門戶型,并根據第二預設條件從所述戶型數據庫中篩選出當前業務設計的多個計劃戶型,其中,所述第一預設條件與所述第二預設條件不同;
對所述多個熱門戶型和所述多個計劃戶型進行特征提取,得到多個第一戶型特征和多個第二戶型特征,其中,所述多個熱門戶型與所述多個第一戶型特征一一對應,所述多個計劃戶型與所述多個第二戶型特征一一對應;
計算每個第一戶型特征與每個第二戶型特征的相似度,并篩選出相似度大于預設相似度閾值的第二戶型特征;
將所述相似度大于預設相似度閾值的第二戶型特征對應的計劃戶型選出,得到多個第一推薦戶型;
從所述多個第一推薦戶型中選出第一目標推薦戶型,并根據所述第一目標推薦戶型生成所述標準戶型模型。
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