[發(fā)明專利]戶型圖分割方法、分類方法、分割裝置、設備和存儲介質

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010582320.8
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111754526B
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發(fā)明（設計）人: 劉勉勵;曾翔
• 申請（專利權）人: 廣東博智林機器人有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/13;G06T5/30
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種戶型圖分割方法，其特征在于，包括：

獲取待分割戶型圖，其中，所述待分割戶型圖中包括門洞區(qū)域；

基于所述待分割戶型圖中的通行區(qū)域對所述待分割戶型圖進行二值化，得到二值化圖像；

對所述二值化圖像進行開運算，得到所述二值化圖像的門洞區(qū)域，基于所述門洞區(qū)域，確定所述二值化圖像中的區(qū)域分割線；

基于所述區(qū)域分割線對所述待分割戶型圖進行圖像分割，得到所述待分割戶型圖的至少一個目標分割區(qū)域。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述門洞區(qū)域，確定所述二值化圖像中的區(qū)域分割線，包括：

基于對所述二值化圖像開運算得到的腐蝕圖像，得到所述門洞區(qū)域的矩形圖像；

基于所述矩形圖像的第一像素寬度、所述矩形圖像的第一像素高度、每次腐蝕像素數(shù)和墻體厚度的第一預設像素寬度，確定所述二值化圖像中的區(qū)域分割線。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述矩形圖像的第一像素寬度、所述矩形圖像的第一像素高度、每次腐蝕像素數(shù)和所述門洞區(qū)域的墻體厚度的第一預設像素寬度，確定所述二值化圖像中的區(qū)域分割線，包括：

基于所述矩形圖像的第一像素寬度和所述矩形圖像的第一像素高度，確定所述二值化圖像中的區(qū)域分割線的位置；

基于所述矩形圖像的第一像素寬度、每次腐蝕像素數(shù)和所述墻體厚度的第一預設像素寬度，確定所述二值化圖像中的區(qū)域分割線的長度。

4.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，所述待分割戶型圖中包括走廊區(qū)域，所述方法還包括：

當所述門洞區(qū)域的寬度與所述走廊區(qū)域的寬度的差值處于預設寬度范圍內，基于所述二值化圖像進行開運算得到的腐蝕圖像，得到所述待分割戶型圖的“L”形圖像，當所述“L”形圖像中的矩形的第一像素寬度與腐蝕像素寬度的差值的絕對值，大于所述第一預設像素寬度，且小于墻體厚度的第二預設像素寬度時，確定所述“L”形圖像中的所述矩形為門洞區(qū)域；

其中，所述腐蝕像素寬度基于所述每次腐蝕像素數(shù)和腐蝕次數(shù)確定。

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

確定目標分割區(qū)域的長度或寬度所對應的像素寬度；

如果所述目標分割區(qū)域的長度或寬度所對應的像素寬度小于預設寬度閾值，確定所述二值化圖像中該目標分割區(qū)域的分割已完成。

6.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

基于中心擴散法對所述至少一個目標分割區(qū)域進行區(qū)域分割。

7.一種戶型圖分類方法，其特征在于，包括：

將目標分割區(qū)域輸入訓練完成的圖像分類模型中，基于所述圖像分類模型對所述目標分割區(qū)域進行分類；

其中，所述圖像分類模型基于對至少一個歷史目標分割區(qū)域添加標注，對標注的所述至少一個歷史目標分割區(qū)域進行特征提取，確定區(qū)域輪廓信息，基于所述區(qū)域輪廓信息以及所述標注構建訓練樣本集，并基于所述訓練樣本集進行訓練得到的；

所述目標分割區(qū)域和所述至少一個歷史目標分割區(qū)域均基于權利要求1-6中的分割方法得到。

8.一種戶型圖分割裝置，其特征在于，所述戶型圖中包括門洞區(qū)域；所述裝置包括：

待分割戶型圖獲取模塊，用于獲取待分割戶型圖，其中，所述待分割戶型圖中包括門洞區(qū)域；

二值化圖像獲取模塊，用于基于待分割戶型圖中的通行區(qū)域對所述待分割戶型圖進行二值化，得到二值化圖像；

區(qū)域分割線確定模塊，用于對所述二值化圖像進行開運算，得到所述二值化圖像的門洞區(qū)域，基于所述門洞區(qū)域，確定所述二值化圖像中的區(qū)域分割線；

目標分割區(qū)域確定模塊，用于基于所述區(qū)域分割線對所述待分割戶型圖進行圖像分割，得到所述待分割戶型圖的至少一個目標分割區(qū)域。