[发明专利]立体格局图产生方法与系统

权利要求书

1.一种立体格局图产生方法，其特征在于所述的方法包括：

取得涵盖一空间的一或多张影像，该一或多张影像为对应该空间内的一或多个区域的全景图；

利用图像处理技术辨识并标记各区域全景图中的一或多个物件；

分类各全景图中的该一或多个物件，用以辨识各区域的空间型态；

根据该空间内的该一或多个区域的空间型态得出各区域的尺寸与格局；

于各全景图中定位该空间中各区域的点与线，得出该点与线在各区域的位置；以及

结合该空间的各全景图的该一或多个物件，依据各区域的点与线形成一立体格局图。

2.如权利要求1所述的立体格局图产生方法，其特征在于，用以辨识各影像中该一或多个物件以及辨识各区域的空间型态的图像处理技术采用深度学习方法。

3.如权利要求2所述的立体格局图产生方法，其特征在于，采用的深度学习方法根据辨识得出各区域的该一或多个物件的属性辨识出各区域的空间型态。

4.如权利要求3所述的立体格局图产生方法，其特征在于所述的空间包括有多个区域，各区域的全景图定位出的点与线形成该多个区域之间的边界与相对关系，配合各区域中的该一或多个物件与空间型态得出该多个区域之间的连接关系，执行一立体空间建模，以结合该多个区域以形成全局的立体格局图。

5.如权利要求4所述的立体格局图产生方法，其特征在于，各区域内的点与该区域内的一参考点之间具有一角度与一距离关系，使得各区域内多个点之间具有角度与距离的一相对关系，于结合该多个区域时，还依据各区域内该多个点的该相对关系形成该立体格局图。

6.如权利要求5所述的立体格局图产生方法，其特征在于所述的空间的其中的一个区域为一室内区域，由各全景图辨识的各物件为该室内区域内的门、窗、墙、家具与摆设的其中的一个。

7.如权利要求2至6中任一项所述的立体格局图产生方法，其特征在于，辨识各影像中该一或多个物件以及辨识各区域的空间型态的深度学习方法的一个为一双投射网络，其中采用一等距长方全景视图与一透视天花板视图，根据各区域的全景图预测各区域的一立体空间的格局。

8.如权利要求7所述的立体格局图产生方法，其特征在于，于该等距长方全景视图的应用中，根据各区域的全景图，以一深度残差网络的深度学习方法识别与分类出影像中的空间格局，形成一全景机率概图；于该透视天花板视图的应用中，先取得各区域的一天花板视图，以该深度残差网络的深度学习方法识别与分类出该全景图中的关于天花板的空间特征，形成一平面机率概图；之后，结合该全景机率概图与该平面机率概图，形成一二维平面图，经立体空间建模后预测各区域的立体空间格局。

9.如权利要求2至6中任一项所述的立体格局图产生方法，其特征在于，辨识各影像中该一或多个物件以及辨识各区域的空间型态的深度学习方法的一个为一深度残差网络，用于影像识别与分类，以快速地识别与分类各区域的格局。

10.如权利要求9所述的立体格局图产生方法，其特征在于所述的深度残差网络用深度学习从大数据建立描述各种空间型态的数据集，用以判断出各区域的格局。

11.如权利要求2至6中任一项所述的立体格局图产生方法，其特征在于，辨识各影像中该一或多个物件以及辨识各区域的空间型态的深度学习方法的一个为一侦测网络，于分析各区域的全景图后，从影像中特征识别出各区域中该一或多个物件，并执行定位。

12.如权利要求11所述的立体格局图产生方法，其特征在于所述的侦测网络用以识别并定位各域内的多个物件，并在全景图中标记出来，当继续以该侦测网络识别并定位各区域中多个视角的全景图的该多个物件，根据该多个物件的标记得出各区域不同视角的全景图的相互关系，建立包括多个视角的立体格局图。