[发明专利]一种新型室内装修智能设计方法

说明书

本发明属于室内装修技术领域，公开了一种新型室内装修智能设计方法，首先，获取户型矢量图，获取封闭居室及功能区的信息，然后，按照家庭装修设计经验规则，结合每个功能区的信息和/或用户的需求调研信息，最后，进行基层材料按顺序切割分类包装，饰面材料按放线、放大样的规格组织材料，基层搬运现场按顺序组织安装，饰面材料按顺序摆放现场、按序号完成安装。本发明解决了装修无燥音污染、不产生大量的装修垃圾、无脏乱差、便于装修成果的成品保护；具有安全环保快速操作、降低基层、饰面材料的损耗，提高原材料使用率的室内装修的方法；同时本发明可满足个性化户型形状、尺寸结构、个性化的用户需求而自动实现设计工作。

技术领域

本发明属于室内装修技术领域，尤其涉及一种新型室内装修智能设计方法。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

室内装修包括房间设计、装修、家具布置及各种小装点。偏重于建筑物里面的装修建设，不仅在装修设计施工期间，还包括住进去之后长期的不断装饰以及后期的维护等。目前，我们在进行装修时，通常是人工化的使用的各种装饰材料进行装修，在装修过程中，材料越多、越复杂，对人工的操作性越难，装修花费的时间越长，另外没有预算好量的装饰材料的后期堆积，很可能造成环境的脏乱差。还有在装饰过程中，各种人工使用的机器，给室内的空间也带来了一定的污染。如切割声、灰尘满屋、燥音大等，已逐渐不能满足用户的需求。因此，发明一种新型的室内设计装修方法，以满足用户的大部分需求将成为未来设计的发展趋势。

交互式抠图技术在有限的用户交互下抠取图像的前景，被广泛的应用在图像及视频编辑、三维重建等领域中，有极高的应用价值。近年来的抠图技术中，拉氏矩阵给出alpha图上像素间的线性关系，对alpha图的估计起到了重要作用。交互式抠图是在有限的用户交互下，计算前景的alpha图，从而将前景从背景中分离出来。抠图问题的输入是原图像I和用户提供的三分图，输出是alpha图及前景F、背景B，因此是典型的病态问题，需要引入假设条件求解alpha图。抠图算法可分为三类：基于采样的方法、基于传播的方法、采样和传播结合的方法。

对图形的认知与理解是人类获取外部信息并做出判断和反映的重要基础。其中，自动识别图形的相似性是实现提高人类视觉认知效率和拓展智能化认知领域的重要技术之一。它广泛应用于工业技术、图形图像处理、模式识别和人工智能领域，对我们的日常生活起着未知的深远影响。开发出一套图形相似度识别技术是十分必要的。随着计算机数字化和图形技术的日益发展，图形几何特征信息的数字化处理效率也得到了很大提高。合理、高效的算法和环境平台的支持，也使得研究具有充分的可行性。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)在装饰过程中，各种人工使用的机器，给室内的空间也带来了一定的污染。

(2)现有的室内装修后的家居控制系统智能化水平低。

(3)现有技术推导出的拉氏抠图矩阵给出邻域像素的alpha值间的线性关系，被广泛的应用在抠图算法中；拉氏抠图矩阵有其局限性，拉氏抠图矩阵表示空间邻域内像素间的关系，但不能体现非邻域间像素间的关系；拉氏抠图矩阵建立在空间连续的假设基础上，在某些前景和背景分量突变的区域，拉氏抠图矩阵难以得到理想的效果。

现有的图形相似度常用识别方法有概率统计算法、特征值的最小均方误差和几何外观特征必要条件的加权平均算法等。虽然取得了一定的效率，但也存在一些不足：算法的实现过程和视觉分辨的匹配性不直观；算法复杂，导致数据处理量大，运行成本高；算法的平均性分析导致图形中重要几何特征的变化对整体相似度的影响，导致准确性和稳定性存在一定偏差。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种新型室内装修智能设计方法。

本发明是这样实现的，一种新型室内装修智能设计方法，包括以下步骤：