[发明专利]临摹图识别方法、装置、终端设备及存储介质

说明书

本申请属于计算机视觉技术领域，提供一种临摹图识别方法、装置、终端设备及存储介质，该临摹图识别方法包括：通过从获取的临摹图中提取房间类型特征图和房间边界特征图，根据房间类型特征图确定注意力权重，并根据房间类型特征图和注意力权重，对房间边界特征图进行融合，以输出房间边界的分类结果，由于注意力权重通过学习房间类型特征，并进一步与房间边界特征图融合，使得房间类型的特征和房间边界的特征进行关联，即由于注意力权重具有建模各个特征通道的重要程度，以及针对不同的任务增强或者抑制不同的通道的特点，使得房间边界的检测准确率大大提高。

技术领域

本申请属于计算机视觉技术领域，尤其涉及一种临摹图识别方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

在临摹图识别的领域上一般采用传统的识别的方法，比如通过图片的图形学方法来检测形状，再通过形状来推测墙和门还有房间的类型；或者筛选掉文本内容后通过检测各种粗细线条，进而将检测到的细条定位为墙体和门窗；或者采用其他启发式的检测方法，利用直线检测将所有的轮廓提取出来，再根据颜色来识别出墙体、门窗以及房间类型。

启发式的检测方法有很多缺陷，例如，很多标尺线的干扰信息、有不规则的墙体、有不同风格的临摹图等等，这些因素严重影响检测精度，进而影响整个的检测效果。深度学习的现有方法，例如卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)虽然可以提高检测精度，但是对临摹图像素的分类精度有限，如果仅仅通过提升像素类别的判别数，则容易导致检测精度下降，这样对于墙体、门窗和房间类型来说整体的关联度不够，进而降低房间边界的检测准确率。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了临摹图识别方法、装置、终端设备及存储介质，以提高现有技术中临摹图识别的检测准确率。

本申请实施例的第一方面提供了一种临摹图识别方法，包括：

从获取的临摹图中提取房间类型特征图和房间边界特征图；

根据房间类型特征图确定注意力权重；

根据房间类型特征图和注意力权重，对房间边界特征图进行融合，以输出房间边界的分类结果。

在一些实施方式中，根据所述房间类型特征图获取注意力权重包括：

对房间类型特征图进行特征映射，以获取房间子特征图；

将房间子特征图的权重作为第一注意力权重；

将第一注意力权重和预设的方向感知卷积核进行聚合，以得到第二注意力权重。

在一些实施方式中，根据房间类型特征图和注意力权重，对房间边界特征图进行融合，以输出房间边界的分类结果包括：

获取房间边界特征图的边界子特征图；

对边界子特征图与第二注意力权重执行第一聚合，得到第一边界图；

对第一边界图与第一注意力权重执行第二聚合，得到第二边界图；

根据房间边界特征图和第二边界图，确定房间边界分类结果。

在一些实施方式中，根据房间边界特征图和第二边界图，确定房间边界分类结果包括：

对房间边界特征图和第二边界图进行串联，得到边界分类图；

将边界分类图输入到预设的分类网络中，并输出该边界分类图对应的分类概率；

将最大分类概率对应的边界结果确定为房间边界分类结果。

在一些实施方式中，从获取的临摹图中提取房间类型特征图和房间边界特征图包括：

对临摹图进行卷积池化处理，以获取第一共享特征图；