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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國地質(zhì)大學(武漢)申請的專利基于圖形模板與深度學習的室內(nèi)制圖識別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115239995B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210826397.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)基于圖形模板與深度學習的室內(nèi)制圖識別方法及系統(tǒng)是由尚建嘎;邢濟慈;羅倩設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-07-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于圖形模板與深度學習的室內(nèi)制圖識別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及圖像識別領(lǐng)域，提供一種基于圖形模板與深度學習的室內(nèi)制圖識別方法及系統(tǒng)，包括：S1：獲取訓練樣本，構(gòu)建訓練實例分割模型，將所述訓練樣本輸入所述訓練實例分割模型進行訓練，獲得偽樣本圖像；S2：構(gòu)建圖形模板，通過所述圖形模板對所述偽樣本圖像進行修復，獲得修復后的偽樣本圖像；S3：對所述修復后的偽樣本圖像進行數(shù)據(jù)增強，獲得增強后的樣本圖像；S4：將所述增強后的樣本圖像輸入所述訓練實例分割模型進行訓練，獲得增強后的訓練實例分割模型；S5：將待識別圖像輸入所述增強后的訓練實例分割模型進行識別，獲得最終識別預測結(jié)果。本發(fā)明可以恢復規(guī)則或不規(guī)則元素形態(tài)，閉合縫隙，矯正拓撲錯誤。

本發(fā)明授權(quán)基于圖形模板與深度學習的室內(nèi)制圖識別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于圖形模板與深度學習的室內(nèi)制圖識別方法，其特征在于，包括： S1：獲取訓練樣本，構(gòu)建訓練實例分割模型，將所述訓練樣本輸入所述訓練實例分割模型進行訓練，獲得偽樣本圖像； S2：構(gòu)建圖形模板，通過所述圖形模板對所述偽樣本圖像進行修復，獲得修復后的偽樣本圖像； 步驟S2具體為： S21：提取所述偽樣本圖像中的各建筑元素； S22：通過元素補償對類別為墻體的建筑元素進行修復； 步驟S22具體為： 若某一建筑元素的類別為墻體，且該建筑元素的對邊近似平行，且垂直于x或y軸，則取出該建筑元素的包圍盒，丟棄該建筑元素的掩碼； 若該建筑元素的包圍盒的IoU與掩碼的IoU均小于0.7，且均帶有傾斜，則取出該建筑元素的包圍盒和掩碼；計算所述掩碼的最小外接四邊形，選擇所述最小外接四邊形的最長兩條邊作為候選邊，將所述最小外接四邊形沿所述候選邊方向向外擴展直至抵達包圍盒區(qū)域，將四邊形位于包圍盒外部的部分刪除； S23：通過曲線矯正對類別為門或窗的建筑元素進行修復； 步驟S23具體為： 獲取該建筑元素的包圍盒和掩碼，將包圍盒分為兩組：水平組Bl,Br和垂直組Bt,Bb，其中B表示包圍盒，t,b,l,r表示包圍盒內(nèi)上，下，左，右四個子塊； 計算建筑元素掩碼與包圍盒的疊置關(guān)系，計算公式如下： 其中，M表示建筑元素的掩碼；分別計算掩碼M與各子塊Bt,Bb,Bl,Br的交集占據(jù)包圍盒中的比例，獲得四種位置關(guān)系，包括：上左型It、上右型Ib、下左型Il和下右型Ir； 將It、Ib、Il和Ir中的最大值對應的位置關(guān)系作為該建筑元素的位置關(guān)系； S24：對各建筑元素進行拓撲優(yōu)化，獲得所述修復后的偽樣本圖像； 步驟S24具體為： S24：將各建筑元素的最小外接四邊形作為調(diào)節(jié)單元，將相鄰的兩個調(diào)節(jié)單元作為一個調(diào)節(jié)組； S25：根據(jù)調(diào)節(jié)組中兩個調(diào)節(jié)單元之間的位置關(guān)系，將調(diào)節(jié)組分為I形、L形或T形； S26：根據(jù)各調(diào)節(jié)組的類型，通過調(diào)節(jié)方程將各調(diào)節(jié)組中的兩個調(diào)節(jié)單元進行對齊調(diào)整； 若調(diào)節(jié)組為T形，則需要滿足第一約束關(guān)系： 其中，I1,I2和J1,J2分別表示兩個調(diào)節(jié)單元的鄰接邊的兩對頂點，第一約束關(guān)系使得三角形ΔI1,J2,I2與ΔI1,J2,I1的面積趨向于0，最終保證兩個鄰接邊共線； 若調(diào)節(jié)組為I形，則需要同時滿足第一約束關(guān)系和第二約束關(guān)系，第二約束關(guān)系的表達式為： 在第二約束關(guān)系中，避免I1,I2和J1,J2朝相同方向移動，使其縫隙閉合； 若調(diào)節(jié)組為L形，則需要滿足第一約束關(guān)系，使得三角形ΔI1,J2,I2與ΔI1,J2,I1的面積趨向于0，最終保證兩個鄰接邊共線； S3：對所述修復后的偽樣本圖像進行數(shù)據(jù)增強，獲得增強后的樣本圖像； S4：將所述增強后的樣本圖像輸入所述訓練實例分割模型進行訓練，獲得增強后的訓練實例分割模型； S5：將待識別圖像輸入所述增強后的訓練實例分割模型進行識別，獲得最終識別預測結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國地質(zhì)大學(武漢)，其通訊地址為：430000 湖北省武漢市洪山區(qū)魯磨路388號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。