[發明專利]功能區域識別及其模型構建方法、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210938599.8
• 申請日: 2022-08-05
• 公開（公告）號: CN115424287A
• 公開（公告）日: 2022-12-02
• 發明（設計）人: 徐超立
• 申請（專利權）人: 萬翼科技有限公司
• 主分類號: G06V30/422
• 分類號: G06V30/422;G06V30/413;G06V10/82;G06V10/774
• 代理公司: 深圳智匯遠見知識產權代理有限公司 44481
• 代理人: 趙爍

本申請涉及一種功能區域識別及其模型構建方法、設備及存儲介質，涉及圖紙識別領域。該功能區域識別模型構建方法包括：獲取樣本圖紙；將樣本圖紙切割成各個樣本子圖紙，并獲取樣本子圖紙中各個功能區域的類別和功能區域在樣本子圖紙中的第一位置信息；將樣本子圖紙、類別和第一位置信息輸入至初始功能區域識別模型，進行訓練，獲得功能區域識別模型，其中，初始功能區域識別模型輸出功能區域的預測樣本類別和功能區域在樣本子圖紙中的預測樣本位置信息。本申請用以解決不能自動識別建筑圖紙中各個功能區域的位置及類別的問題。

技術領域

本申請涉及圖紙識別領域，尤其涉及一種功能區域識別及其模型構建方法、設備及存儲介質。

背景技術

建筑圖紙中存在多個功能區域，例如，功能區域是指平面戶型圖中的公共區域、洞口等區域，公共區域是指客廳、餐廳等區域，洞口是電井、風井等區域。目前，未發現自動識別建筑圖紙中各個功能區域的位置及類別的方案。

發明內容

本申請提供了一種功能區域識別及其模型構建方法、設備及存儲介質，用以解決不能自動識別建筑圖紙中各個功能區域的位置及類別的問題。

第一方面，本申請實施例提供了一種功能區域識別模型構建方法，包括：

獲取樣本圖紙；

將所述樣本圖紙切割成各個樣本子圖紙，并獲取所述樣本子圖紙中各個功能區域的類別和所述功能區域在所述樣本子圖紙中的第一位置信息；

將所述樣本子圖紙、所述類別和所述第一位置信息輸入至初始功能區域識別模型，進行訓練，獲得功能區域識別模型，其中，所述初始功能區域識別模型輸出所述功能區域的預測樣本類別和所述功能區域在所述樣本子圖紙中的預測樣本位置信息。

可選地，所述將所述樣本圖紙切割成各個樣本子圖紙之前，所述方法還包括：

對所述樣本圖紙進行數據增強。

可選地，所述對所述樣本圖紙進行數據增強，包括：

對所述樣本圖紙進行旋轉；

和/或，

對所述樣本圖紙進行縮放；

和/或，

對所述樣本圖紙進行鏡像；

和/或，

對所述樣本圖紙進行顏色抖動；

和/或，

對所述樣本圖紙進行不改變空間完整性的幾何變換。

可選地，所述初始功能區域識別模型包括特征提取網絡層、區域生成網絡層、感興趣區域對齊層和PointRend層；

所述將所述樣本子圖紙、所述類別和所述第一位置信息輸入至初始功能區域識別模型，進行訓練，獲得功能區域識別模型，包括：

將所述樣本子圖紙輸入至所述特征提取網絡層，獲得所述特征提取網絡層輸出的所述樣本子圖紙的特征；

將所述樣本子圖紙的特征輸入至所述區域生成網絡層，獲得所述區域生成網絡層輸出的候選框的位置信息；

將所述樣本子圖紙的特征和所述候選框的位置信息輸入至所述感興趣區域對齊層，獲得所述感興趣區域對齊層輸出的預設尺寸的預測檢測框內部特征；

將所述預測檢測框內部特征輸入至所述PointRend層，獲得所述PointRend層輸出的所述預測樣本類別和所述預測樣本位置信息；

根據所述預測樣本類別、所述類別、所述預測樣本位置信息和所述第一位置信息，獲得整體損失；