一种对建筑专业住宅平面图中户型的精准识别方法与流程

1.本发明属于cad图纸识别、计算机视觉技术和图像处理技术领域，具体是一种对建筑专业住宅平面图中户型的精准识别方法。


背景技术：

2.cad施工图是通过autocad等设计软件将工程项目的总体布局，建筑物的外部形状、内部布置、结构构造、内外装修、材料作法以及设备、施工等制作的图样，cad施工图具有图纸齐全、表达准确、要求具体的特点，是进行工程施工、编制施工图预算和施工组织设计的依据，也是进行技术管理的重要技术文件，在施工之前需要对施工图纸进行仔细的审查才能进入施工阶段，目的是保障施工的顺利进行，并且可以避免因图纸有误对完成施工后的使用阶段产生的影响。
3.cad施工图中的建筑专业住宅平面图是将新建建筑物或构筑物的墙、门窗、楼梯、地面及内部功能布局等建筑情况，以水平投影方法和相应的图例所组成的图纸，具体来说，是用一个假想的水平剖切平面沿略高于窗台的位置剖切房屋后，移去上面的部分，对剩下部分向h面做正投影，所得的水平剖面图，建筑住宅平面图作为建筑设计、施工图纸中的重要组成部分，它反映建筑物的功能需要、平面布局及其平面的构成关系，是决定建筑立面及内部结构的关键环节，其主要反映建筑的平面形状、大小、内部布局、地面、门窗的具体位置和占地面积等情况，所以，建筑住宅平面图是新建建筑物的施工及施工现场布置的重要依据，也是设计及规划给排水、强弱电、暖通设备等专业工程平面图和绘制管线综合图的依据，建筑住宅平面图分为首层平面图、标准层平面图、顶层平面图和屋顶平面图等，建筑住宅首层平面图表示第一层房间的布置、建筑入口、门厅及楼梯等，建筑住宅标准层平面图表示中间各层的布置，建筑住宅顶层平面图表示房屋最高层的平面布置图，建筑住宅屋顶平面图表示屋顶平面的水平投影。
4.随着人工智能的广泛应用，一些由人工完成的工作可以用人工智能来完成，cad施工图的审查是一项耗时耗力的重复性工作，且审查人员容易漏审，人工智能可以对cad施工图中的户型进行识别，借助计算机视觉技术和传统图像处理算法可以实现户型精准识别，从而实现户型相关信息的自动审查，如对样板房和货量房相同户型的墙体厚度进行审查，本发明针对获取建筑专业住宅平面施工图的户型信息，提出了一种泛化性能好，准确率高的识别方法。


技术实现要素：

5.本发明的目的是针对以上问题，本发明提供了一种对建筑专业住宅平面图中户型的精准识别方法，具有便于审查的优点。
6.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种对建筑专业住宅平面图中户型的精准识别方法，包括如下步骤：
7.s1、首先需要对cad图纸进行解析获取图纸中的图元、图层等基础信息；
8.s2、然后根据s1步骤中获取的基础信息，将图层推荐到构件的推荐图层；
9.s3、从s2步骤中的推荐图层中获取墙柱、门窗图层；
10.s4、对s3步骤中的门窗图层图元进行合并，得到门窗构件bbox；
11.s5、根据s4步骤中得到的所有门窗构件bbox，从图纸打印的底图上抠出所有门窗小图；
12.s6、将s5步骤中得到的门窗构件小图送入mobilenet v1深度卷积神经网络进行分类；
13.s7、将s3步骤中的墙柱图元打印到一张底图上，结合s6步骤中的门窗构件信息，利用图像处理，进行空间分割，并获取每个空间的功能；
14.s8、从s7步骤中获取的所有客厅出发，识别出所有的户门，得到户门的门线中心点；
15.s9、从s7步骤中每个客厅出发利用bfs算法，获取所有户的套内空间；
16.s10、将s9步骤中每户的所有套内空间画到一个底图上，进行闭运算；
17.s11、对s10步骤中得到的图片进行霍夫变换；
18.s12、计算出s8步骤中的入户门门线中点在s11步骤中得到的图片上的坐标；
19.s13、将s12步骤中的所有户门门线中点固定在同一个位置，并旋转套内空间；
20.s14、对s13步骤中得到的所有套内空间镜像，并将缩放比例统一；
21.s15、根据s14步骤中得到的户型图进行比对，从而确定户型信息。
22.此种识别方法可以在户型存在各种不同形态的情况下识别出图纸中户型信息，泛化性好且准确率高，识别到的户型信息便于审图中对其根据建筑规范进行检查，例如对相同户型的套内墙体厚度的审查等。
23.作为本发明的一种优选技术方案，所述s1步骤中图元指的是组成图形的可见基础元素，比如直线，圆弧，圆等，将实际物体图像化，便于计算和分类工作，提高了工作效率。
24.作为本发明的一种优选技术方案，所述s6步骤中进行分类的目的是得到门窗构件的准确类别，将门窗构件信息化，使其具有独特的特性标识，方便识别，方便算法计算。
25.作为本发明的一种优选技术方案，所述s11步骤中进行霍夫变换的目的是将一户的套内空间矫正，自动矫正，方便bfs算法进行工作，使得工作效率提高，使得整体计算流程流畅。
26.作为本发明的一种优选技术方案，所述s13步骤中套内空间旋转的目的是将所有户门朝向统一，可以精准稳定的获取住宅平面图中所有的户型信息，从而为住宅平面图中户型相关的规则审查提供了很好的条件。
27.与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
28.1、本发明通过一种cad建筑专业住宅平面图中户型的精准识别方法，可以精准稳定的获取住宅平面图中所有的户型信息，从而为住宅平面图中户型相关的规则审查提供了很好的条件，这样便可以达到便于审查的目的。
附图说明
29.图1为本发明公共走廊中心线识别流程示意图。
具体实施方式
30.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
31.如图1所示，本发明提供一种对建筑专业住宅平面图中户型的精准识别方法，包括如下步骤：
32.s1、首先需要对cad图纸进行解析获取图纸中的图元、图层等基础信息；
33.s2、然后根据s1步骤中获取的基础信息，将图层推荐到构件的推荐图层；
34.s3、从s2步骤中的推荐图层中获取墙柱、门窗图层；
35.s4、对s3步骤中的门窗图层图元进行合并，得到门窗构件bbox；
36.s5、根据s4步骤中得到的所有门窗构件bbox，从图纸打印的底图上抠出所有门窗小图；
37.s6、将s5步骤中得到的门窗构件小图送入mobilenet v1深度卷积神经网络进行分类；
38.s7、将s3步骤中的墙柱图元打印到一张底图上，结合s6步骤中的门窗构件信息，利用图像处理，进行空间分割，并获取每个空间的功能；
39.s8、从s7步骤中获取的所有客厅出发，识别出所有的户门，得到户门的门线中心点；
40.s9、从s7步骤中每个客厅出发利用bfs算法，获取所有户的套内空间；
41.s10、将s9步骤中每户的所有套内空间画到一个底图上，进行闭运算；
42.s11、对s10步骤中得到的图片进行霍夫变换；
43.s12、计算出s8步骤中的入户门门线中点在s11步骤中得到的图片上的坐标；
44.s13、将s12步骤中的所有户门门线中点固定在同一个位置，并旋转套内空间；
45.s14、对s13步骤中得到的所有套内空间镜像，并将缩放比例统一；
46.s15、根据s14步骤中得到的户型图进行比对，从而确定户型信息。
47.此种识别方法可以在户型存在各种不同形态的情况下识别出图纸中户型信息，泛化性好且准确率高，识别到的户型信息便于审图中对其根据建筑规范进行检查，例如对相同户型的套内墙体厚度的审查等。
48.其中，s1步骤中图元指的是组成图形的可见基础元素，比如直线，圆弧，圆等，将实际物体图像化，便于计算和分类工作，提高了工作效率。
49.其中，s6步骤中进行分类的目的是得到门窗构件的准确类别，将门窗构件信息化，使其具有独特的特性标识，方便识别，方便算法计算。
50.其中，s11步骤中进行霍夫变换的目的是将一户的套内空间矫正，自动矫正，方便bfs算法进行工作，使得工作效率提高，使得整体计算流程流畅。
51.其中，s13步骤中套内空间旋转的目的是将所有户门朝向统一，可以精准稳定的获取住宅平面图中所有的户型信息，从而为住宅平面图中户型相关的规则审查提供了很好的条件。
52.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实
体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
53.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。