[发明专利]一种基于神经网络的室内灯具自动布局设计方法、装置、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于神经网络的室内灯具自动布局设计方法、装置、系统及存储介质，包括：依据三维场景模型获得基于图像的三维场景表示，并标注存在的灯具情况，得到标记的三维场景表示；利用基于神经网络构建的类别设计模型对标记的三维场景表示预测下一个设计灯具的灯具类别和是否停止设计；在不停止设计时，当预测的灯具类别为筒灯时，依据标记的三维场景表示采用基于神经网络的筒灯设计模型获得筒灯设计位置；否则，当预测的灯具类别为壁灯时，依据标记的三维场景表示采用位置设计模型和壁灯设计模型获得壁灯设计位置，其他类别灯具仅使用位置设计模型获得灯具设计位置。这样能够实现对室内灯具的合理和准确布局设计。

技术领域

本发明属于室内场景辅助设计领域，尤其涉及一种基于神经网络的室内灯具自动布局设计方法、装置、系统及存储介质。

背景技术

在室内设计领域，尤其是室内灯光的设计领域，一个自动的灯具布局设计方法有着十分重要的意义。灯具是室内设计中不可缺少的元素，它不仅具有家具的属性，同时决定了发光的位置，从而影响到室内空间的光照效果。但是和室内家具放置不同，灯具的位置往往存在于室内空间的更多地方，比如天花板和墙壁上，而大部分的家具则是放置在地板上。室内灯具设计实际上是一个复杂的任务，它需要考虑房间的整体结构信息，已放置家具的布局信息，一个好的灯具布局设计需要专业丰富的设计经验。即使是在目前最专业的灯光设计软件中，对于灯具布局的设计也需要不停的修改与迭代，这是一个费时费力的过程。

近些年来，人们使用数据驱动的方法对多种设计流程的自动化进行了探索。比如室内的家具放置，户型设计以及建筑与规划设计。与此同时，为了驱动这些方法，人们也构建了一些室内三维场景数据集。这些相关的工作证明了基于深度学习的方法可以从大量的三维场景数据中学习到设计的规则，从而自动的对新的场景进行合理的设计，如公告号为CN108984904A公开的一种基于深度神经网络的家居设计方法。然而，目前并没有针对灯具布局进行设计的方法，考虑到灯具布局的特殊性，直接使用已有的基于数据驱动的自动家具放置方法无法完整的考虑房间信息以及放置到天花板与墙壁上，所以需要一个针对灯具布局的自动设计方法。

公告号为CN107491590A的专利申请公开了一种基于BIM技术模拟室内灯光灯具预排布方法，包括：建立室内空间三维模型；创建天花造型结构模型；采用单位容量法计算室内空间三维模型所需的灯光照度和灯具数量；根据灯光照度和灯具数量，对天花造型结构模型进行虚拟灯具排布；进行室内灯光环境的渲染，模拟室内灯光效果；根据所模拟的室内灯光效果，调整虚拟灯具排布；制作并导出经调整的虚拟灯具排布的工程图。该方法通过渲染结果调整虚拟灯具排布，计算消耗大，实际设计中并不适用。

发明内容

鉴于上述，本发明的目的是提供一种基于神经网络的室内灯具自动布局设计方法、装置、系统及存储介质，能够有效地学习出给定数据集中隐含的灯具布局设计原则，并在新的场景中自动地设计出合理的灯具布局。

为实现上述发明目的，本发明提供以下技术方案：

第一方面，一种基于神经网络的室内灯具自动布局设计方法，包括以下步骤：

依据三维场景模型获得基于图像的三维场景表示，在基于图像的三维场景表示中标注已经存在的灯具情况，得到标记的三维场景表示；

利用基于神经网络构建的类别设计模型对标记的三维场景表示预测下一个设计灯具的灯具类别和是否停止设计；

在不停止设计时，当预测的灯具类别为筒灯时，依据标记的三维场景表示采用基于神经网络的筒灯设计模型获得筒灯设计位置；否则，当预测的灯具类别为壁灯时，依据标记的三维场景表示采用位置设计模型和壁灯设计模型获得壁灯设计位置，其他类别的灯具仅使用位置设计模型获得灯具设计位置，实现对室内灯具自动布局设计。

第二方面，一种基于神经网络的室内灯具自动布局设计装置，包括：