一种基于深度学习的建筑专业卧室空间中家具构件的识别方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的建筑专业卧室空间中家具构件的识别方法，该方法包括以下步骤：模型训练；模型部署；模型训练具体包括以下步骤：准备好建筑专业图纸，通过CAD服务打印图片；利用传统图像处理技术，获取住宅平面中封闭的空间轮廓；并根据图纸中文本标注，找到平面图中卧室空间的位置；截取卧室图片，并标注其中家具构件的位置；检测模型训练；检测模型部署。本发明通过使用基于深度学习的目标检测方法来对建筑专业住宅平面图中卧室空间内部家具的识别，能够有效的解决由于构件图层混乱，构件合并逻辑复杂且构件识别准确率有限导致家具构件数量和位置获取不准确的问题；能有效的提高卧室内部家具构件的识别准确率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的建筑专业卧室空间中家具构件的识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114494716A
申请号 ：
CN202111559425.2
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2021-12-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
马玄李一帆彭靖田
申请人 ：
上海品览数据科技有限公司
申请人地址 ：
上海市静安区广中西路777弄55号801、805室
代理机构 ：
上海互顺专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
韦志刚
优先权 ：
CN202111559425.2
主分类号 ：
G06V10/44
IPC分类号 ：
G06V10/44
法律状态
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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