公开(公告)号：CN118823818B

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411308427.8

申请日：2024-09-19

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 刘国增 ,  王履华 ,  代文

IPC: G06V30/422 ,  G06V30/19 ,  G06V30/186 ,  G06V30/18 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明公开了基于建筑平面图的不动产户室语义信息提取方法及系统，涉及三维地籍建模技术领域，包括以下步骤：接收建筑平面图，对建筑平面图进行预处理，得到不动产户室图像，将不动产户室图像输入至预先建立的卷积神经网络模型内，输出包含户室关键特征的多尺度特征图，将多尺度特征图进行扁平化处理得到一维特征向量；将一维特征向量输入至预先建立的Transformer Encoder内进行深度增强，输出得到包含增强关键特征的向量；将向量输入至预先建立的Transformer Decoder内进行迭代的多边形查询细化，输出得到代表户室及其部件的多边形顶点坐标，根据代表户室及其部件的多边形顶点坐标生成矢量图。

公开(公告)号：CN118823818A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202411308427.8

申请日：2024-09-19

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 刘国增 ,  王履华 ,  代文

IPC: G06V30/422 ,  G06V30/19 ,  G06V30/186 ,  G06V30/18 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明公开了基于建筑平面图的不动产户室语义信息提取方法及系统，涉及三维地籍建模技术领域，包括以下步骤：接收建筑平面图，对建筑平面图进行预处理，得到不动产户室图像，将不动产户室图像输入至预先建立的卷积神经网络模型内，输出包含户室关键特征的多尺度特征图，将多尺度特征图进行扁平化处理得到一维特征向量；将一维特征向量输入至预先建立的Transformer Encoder内进行深度增强，输出得到包含增强关键特征的向量；将向量输入至预先建立的Transformer Decoder内进行迭代的多边形查询细化，输出得到代表户室及其部件的多边形顶点坐标，根据代表户室及其部件的多边形顶点坐标生成矢量图。