[发明专利]房屋模型的区域分割方法和装置、存储介质、电子设备

权利要求书

1.一种房屋模型的区域分割方法，其特征在于，包括：

对接收的房屋模型数据进行解析，得到待分割房屋模型；

基于预设神经网络对所述待分割房屋模型进行处理，确定所述待分割房屋模型中的至少一条分割线；其中，所述预设神经网络经过训练数据集的训练；通过所述分割线与模型坐标系的原点的角度和距离，确定所述分割线在所述模型坐标系下的位置；所述预设神经网络包括共享分支网络，以及分别与所述共享分支网络连接的第一分支网络、第二分支网络和第三分支网络；所述第一分支网络、第二分支网络和第三分支网络同时对所述共享分支网络输出的房屋模型特征进行处理，以得到分割线的不同信息；

确定所述待分割房屋模型中的至少一条分割线，包括：基于所述预设神经网络中的共享分支网络对所述待分割房屋模型进行特征提取，得到房屋模型特征；基于所述预设神经网络中的第一分支网络对所述房屋模型特征进行分类处理，得到所述至少一条分割线中每条分割线的方向信息；基于所述预设神经网络中的第二分支网络对所述房屋模型特征进行归一化处理，得到所述至少一条分割线中每条分割线的角度信息；基于所述预设神经网络中的第三分支网络对所述房屋模型特征进行归一化处理，得到所述至少一条分割线中每条分割线的距离信息；

基于所述至少一条分割线将所述待分割房屋模型分割为多个属性区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对接收的房屋模型数据进行解析，得到待分割房屋模型，包括：

对所述房屋模型数据进行解析，得到原始房屋模型；

根据设定大小的图片画布的尺寸对所述原始房屋模型进行缩放处理；

将所述缩放处理后的原始房屋模型对齐到所述图片画布上，得到以所述图片画布的左下角为原点的模型坐标系下的所述待分割房屋模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一条分割线将所述待分割房屋模型分割为多个属性区域，包括：

基于所述至少一条分割线中每条分割线的角度信息和距离信息确定所述至少一条分割线在所述待分割房屋模型中的位置；

基于所述至少一条分割线中每条分割线的方向信息，确定每条所述分割线两侧的空间的功能属性；

基于所述至少一条分割线的位置和所述功能属性，将所述待分割房屋模型分割为多个具有所述功能属性的属性区域。

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，在所述基于预设神经网络对所述待分割房屋模型进行处理，确定所述待分割房屋模型中的至少一条分割线之前，还包括：

基于训练数据集对所述预设神经网络进行训练；其中，所述训练数据集包括至少一组训练数据，所述至少一组训练数据中的每组训练数据对应一个已知物品信息的训练房屋模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述基于所述训练数据集对所述预设神经网络进行训练之前，还包括：

对所述训练数据集中的至少一组训练数据进行预处理；

基于预处理的结果确定所述至少一组训练数据中每组训练数据对应的训练房屋模型中的至少一个监督分割线。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述训练数据集中的至少一组训练数据进行预处理，包括：

针对所述至少一组训练数据中的每组训练数据，解析所述训练数据，得到初始训练房屋模型；

根据设定大小的图片画布的尺寸对所述初始训练房屋模型进行缩放处理；

将所述缩放处理后的初始训练房屋模型对齐到所述图片画布上，得到以所述图片画布的左下角为原点的模型坐标系下的所述训练房屋模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述训练数据中包括固定物品的位置信息、活动物品的标识以及所述活动物品的位置信息；

所述解析所述训练数据，得到初始训练房屋模型，包括：

基于所述固定物品的位置确定所述初始训练房屋模型的框架；

基于所述活动物品的标识获得所述活动物品的物品模型和物品属性；

将得到的所述物品模型按照所述活动物品的位置信息放置到所述初始训练房屋模型的框架内，得到所述初始训练房屋模型。