【摘 要】
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近年来,虚拟现实技术（virtual reality,VR）的不断发展,为家装、房地产行业注入了新活力,涌现了一批在线家装设计企业,VR在线看房也受到了房地产商的青睐。传统方法获取三维房屋模型一般是通过3d Max等软件设计,或是通过人工描绘的方式从二维平面户型图中获取矢量房屋结构,再生成模型。但是这两种方法耗时长,效率较低,不利于快速生成模型。因此自动从平面户型图中快速准确提取房屋结构变得尤为重
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近年来,虚拟现实技术（virtual reality,VR）的不断发展,为家装、房地产行业注入了新活力,涌现了一批在线家装设计企业,VR在线看房也受到了房地产商的青睐。传统方法获取三维房屋模型一般是通过3d Max等软件设计,或是通过人工描绘的方式从二维平面户型图中获取矢量房屋结构,再生成模型。但是这两种方法耗时长,效率较低,不利于快速生成模型。因此自动从平面户型图中快速准确提取房屋结构变得尤为重要。市面上的户型图风格多样,没有统一的制定标准,同时,户型图中还包含了大量装饰性家具,这都为户型图的自动识别增加了难度。本文针对二维平面户型图结构提取的难点设计一种通用方法,主要研究内容如下:（1）基于线框架的墙体边缘提取。线框架提取就是获取图像中显著的直线以及直线间的交点。户型图中房屋的墙体部分存在非单一色彩的情况,但是边缘信息是一种可以通用的特征,本文根据墙体边缘线一般是水平或者竖直的特点提出在网络中加入约束,找到属于墙体边缘的线段,然后寻找平行线组并提取中线作为墙体的矢量化结果。（2）基于目标检测的门、窗、标尺检测。目标检测是深度学习中一类研究任务,通过对标注数据集的学习,可以识别出待检测图片中的同类目标。本文利用目标检测先获得门、窗、标尺的位置,并且根据提取的墙体中线优化门窗的位置,根据canny边缘图优化门窗对象的长度。（3）比例尺识别。比例尺识别主要是识别出标尺的刻度线及其对应的标注数字,户型图中标注数字是印刷体数字,形状较为规则,因此可以通过模板匹配识别。最后再通过聚类方式剔除干扰结果,提高计算的比例尺精度。（4）本文从定量和定性两个角度对本文的方法进行了评价,本文使用线段匹配的方法判定提取的墙体、门、窗对象的正确性,并且与本文作者的以往研究方法进行对比。定性评价采用和现有的两种商用软件的提取结果进行对比的方式,并且分析了各自的优缺点。定量和定性的实验结果都表明了本文方法的有效性。
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