基于BIM模型的家具布局方法、装置、终端和存储介质与流程

基于bim模型的家具布局方法、装置、终端和存储介质
技术领域
1.本发明属于建筑业信息技术领域，具体涉及一种基于bim模型的家具布局方法、装置、终端和存储介质，尤其涉及一种基于设计模板的家具自动布局方法、装置、终端和存储介质，更具体是涉及一种bim设计模型的设计模板读取和新场景内的家具模型自动排布方法、装置、终端和存储介质。


背景技术：

2.室内设计是建筑施工工作中至关重要的一个阶段。在设计过程中，设计人员主要通过自身经验、设计规范与特定风格对建筑物进行室内家具布置，并进行设计出图以指导施工进行。
3.一些方案中的设计模式，通过室内装饰设计师根据设计规范与优质设计范本，人工绘制二维设计图纸，耗费劳力大，且设计稿质量与设计师个人素质存在较大联系，无法保证一致的设计质量。
4.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于，提供一种基于bim模型的家具布局方法、装置、终端和存储介质，以解决通过人工设计确定室内家具的布置方案，人工劳动量大、且无法保证设计质量的问题，达到通过基于既有bim模型确定室内家具的布置方案，人工劳动量小、且能够保证设计质量的效果。
6.本发明提供一种基于bim模型的家具布局方法，包括：根据待布局建筑的bim模型，确定所述待布局建筑中待布局区域的家具布局原始库和家具模板原始库；获取针对所述待布局区域的设定布局参数，根据所述设定布局参数，自所述家具布局原始库和所述家具模板原始库中，提取所述待布局区域的所有家具类型；根据所述待布局区域的所有家具类型中的不同家具类型，确定所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型；根据所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型，对所述待布局区域的所有家具模板进行放置和渲染，得到所述待布局区域的所有家具模板的布局模型。
7.在一些实施方式中，其中，根据待布局建筑的bim模型，确定所述待布局建筑中待布局区域的家具布局原始库和家具模板原始库，包括：自所述待布局建筑的bim模型中，提取所述待布局建筑的房间类型集合；基于所述待布局建筑的房间类型集合，针对所述待布局建筑中的待布局区域，以设定家具信息为所述待布局区域的房间基点，收集所述待布局区域的房间内家具信息；所述待布局区域的房间内家具信息，包括：家具名称、家具类型、家具模型、中心相对位置；将所述待布局区域的房间内家具信息中的家具类型与中心相对位置进行聚合收集，得到家具布局原始库；并将所述待布局区域的房间内家具信息中的家具类型与家具模型进行聚合收集，形成家具模型原始库；和/或，获取针对所述待布局区域的
设定布局参数，包括：获取由基于室内家具设计规范生成的所述待布局区域的设定布局参数；所述待布局区域的设定布局参数，包括以下至少之一：将所述待布局区域的房间门作为第一优先家具，将所述待布局区域的房间门作为所述待布局区域的坐标原点，将所述待布局区域中的走道作为一种家具实体；和/或，根据所述待布局区域的所有家具类型中的不同家具类型，确定所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型，包括：根据所述待布局区域的所有家具类型中的不同家具类型，确定所述不同家具类型的优先级关系、以及每个家具类型的边缘距离；根据所述不同家具类型的优先级关系、以及每个家具类型的边缘距离，生成所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型；优先地，所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型，包括以下至少之一：家具名称、家具模型、家具尺寸、边缘距离、优先级关系、相对中心位置。
8.在一些实施方式中，根据所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型，对所述待布局区域的所有家具模板进行放置和渲染，得到所述待布局区域的所有家具模板的布局模型，包括：根据所述待布局区域的大小与门窗位置，将所述待布局区域划分为n个子区域，所述n个子区域形成区域集，n为正整数；根据所述待布局区域的所述区域集和所述待布局区域的所述家具模板数据模型，确定所述待布局区域的所述家具模板的放置区域，得到所述待布局区域的所有家具模板的放置方案；基于所述待布局区域的所有家具模板的放置方案，根据所述家具模板原始库，对所述待布局区域的所有家具模板进行渲染，得到所述待布局区域的所有家具模板的布局模型。
9.在一些实施方式中，其中，根据所述待布局区域的大小与门窗位置，将所述待布局区域划分为n个子区域，包括：根据所述待布局区域的大小与门窗位置，对所述待布局区域的门窗和剩余最高优先级的家具模板进行第一次分割，得到所述待布局区域的块状划分区域；对所述待布局区域的块状划分区域进行编号，形成所述待布局区域的n个子区域；确定所述待布局区域的n个子区域中每个区域中心点的相对坐标和相对距离，将所述待布局区域的n个子区域及其编号、以及所述待布局区域的n个子区域中每个区域中心点的相对坐标和相对距离形成集合，作为所述n个子区域形成区域集；和/或，根据所述待布局区域的所述区域集和所述待布局区域的所述家具模板数据模型，确定所述待布局区域的所述家具模板的放置区域，得到所述待布局区域的所有家具模板的放置方案，包括：根据所述待布局区域的所述区域集，确定所述待布局区域的所述区域集中每个子区域与下一级优先级的家具模板的相对距离和相对角度；针对所述待布局区域的所述区域集与所述待布局区域的所有家具模板，对所述相对距离和所述相对角度满足设定参数范围的子区域与家具模板进行匹配放置，以确定所述待布局区域中相应家具模板的放置区域，完成所述待布局区域中相应子区域与相应家具模板的匹配放置；针对所述待布局区域的所述区域集与所述待布局区域的所有家具模板，对所述相对距离和所述相对角度未满足设定参数范围的子区域与家具模板，采用遗传算法对相应的家具模板进行模板缩放、并对相应的子区域进行区域聚合处理，直至完成所述待布局区域中相应子区域与相应家具模板的匹配放置，或无法完成所述待布局区域中相应子区域与相应家具模板的匹配放置；若无法完成所述待布局区域中相应子区域与相应家具模板的匹配放置，则返回将所述待布局区域划分为n个子区域的步骤，具体是根据所述待布局区域的大小与门窗位置，对所述待布局区域中放置后的家具模板进行第一次分割，得到新的所述待布局区域的块状划分区域。
10.与上述方法相匹配，本发明另一方面提供一种基于bim模型的家具布局装置，包括：确定单元，被配置为根据待布局建筑的bim模型，确定所述待布局建筑中待布局区域的家具布局原始库和家具模板原始库；获取单元，被配置为获取针对所述待布局区域的设定布局参数，根据所述设定布局参数，自所述家具布局原始库和所述家具模板原始库中，提取所述待布局区域的所有家具类型；所述确定单元，还被配置为根据所述待布局区域的所有家具类型中的不同家具类型，确定所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型；所述确定单元，还被配置为根据所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型，对所述待布局区域的所有家具模板进行放置和渲染，得到所述待布局区域的所有家具模板的布局模型。
11.在一些实施方式中，其中，所述确定单元，根据待布局建筑的bim模型，确定所述待布局建筑中待布局区域的家具布局原始库和家具模板原始库，包括：自所述待布局建筑的bim模型中，提取所述待布局建筑的房间类型集合；基于所述待布局建筑的房间类型集合，针对所述待布局建筑中的待布局区域，以设定家具信息为所述待布局区域的房间基点，收集所述待布局区域的房间内家具信息；所述待布局区域的房间内家具信息，包括：家具名称、家具类型、家具模型、中心相对位置；将所述待布局区域的房间内家具信息中的家具类型与中心相对位置进行聚合收集，得到家具布局原始库；并将所述待布局区域的房间内家具信息中的家具类型与家具模型进行聚合收集，形成家具模型原始库；和/或，所述获取单元，获取针对所述待布局区域的设定布局参数，包括：获取由基于室内家具设计规范生成的所述待布局区域的设定布局参数；所述待布局区域的设定布局参数，包括以下至少之一：将所述待布局区域的房间门作为第一优先家具，将所述待布局区域的房间门作为所述待布局区域的坐标原点，将所述待布局区域中的走道作为一种家具实体；和/或，所述确定单元，根据所述待布局区域的所有家具类型中的不同家具类型，确定所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型，包括：根据所述待布局区域的所有家具类型中的不同家具类型，确定所述不同家具类型的优先级关系、以及每个家具类型的边缘距离；根据所述不同家具类型的优先级关系、以及每个家具类型的边缘距离，生成所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型；优先地，所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型，包括以下至少之一：家具名称、家具模型、家具尺寸、边缘距离、优先级关系、相对中心位置。
12.在一些实施方式中，所述确定单元，根据所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型，对所述待布局区域的所有家具模板进行放置和渲染，得到所述待布局区域的所有家具模板的布局模型，包括：根据所述待布局区域的大小与门窗位置，将所述待布局区域划分为n个子区域，所述n个子区域形成区域集，n为正整数；根据所述待布局区域的所述区域集和所述待布局区域的所述家具模板数据模型，确定所述待布局区域的所述家具模板的放置区域，得到所述待布局区域的所有家具模板的放置方案；基于所述待布局区域的所有家具模板的放置方案，根据所述家具模板原始库，对所述待布局区域的所有家具模板进行渲染，得到所述待布局区域的所有家具模板的布局模型。
13.在一些实施方式中，其中，所述确定单元，根据所述待布局区域的大小与门窗位置，将所述待布局区域划分为n个子区域，包括：根据所述待布局区域的大小与门窗位置，对所述待布局区域的门窗和剩余最高优先级的家具模板进行第一次分割，得到所述待布局区
域的块状划分区域；对所述待布局区域的块状划分区域进行编号，形成所述待布局区域的n个子区域；确定所述待布局区域的n个子区域中每个区域中心点的相对坐标和相对距离，将所述待布局区域的n个子区域及其编号、以及所述待布局区域的n个子区域中每个区域中心点的相对坐标和相对距离形成集合，作为所述n个子区域形成区域集；和/或，所述确定单元，根据所述待布局区域的所述区域集和所述待布局区域的所述家具模板数据模型，确定所述待布局区域的所述家具模板的放置区域，得到所述待布局区域的所有家具模板的放置方案，包括：根据所述待布局区域的所述区域集，确定所述待布局区域的所述区域集中每个子区域与下一级优先级的家具模板的相对距离和相对角度；针对所述待布局区域的所述区域集与所述待布局区域的所有家具模板，对所述相对距离和所述相对角度满足设定参数范围的子区域与家具模板进行匹配放置，以确定所述待布局区域中相应家具模板的放置区域，完成所述待布局区域中相应子区域与相应家具模板的匹配放置；针对所述待布局区域的所述区域集与所述待布局区域的所有家具模板，对所述相对距离和所述相对角度未满足设定参数范围的子区域与家具模板，采用遗传算法对相应的家具模板进行模板缩放、并对相应的子区域进行区域聚合处理，直至完成所述待布局区域中相应子区域与相应家具模板的匹配放置，或无法完成所述待布局区域中相应子区域与相应家具模板的匹配放置；若无法完成所述待布局区域中相应子区域与相应家具模板的匹配放置，则返回将所述待布局区域划分为n个子区域的步骤，具体是根据所述待布局区域的大小与门窗位置，对所述待布局区域中放置后的家具模板进行第一次分割，得到新的所述待布局区域的块状划分区域。
14.与上述装置相匹配，本发明再一方面提供一种终端，包括：以上所述的基于bim模型的家具布局装置。
15.与上述方法相匹配，本发明再一方面提供一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行以上所述的基于bim模型的家具布局方法。
16.由此，本发明的方案，通过自bim模型中提取家具摆放位置、家具模型信息，生成家具摆放样板库和家具模型库，进而结合房间大小、门窗位置、家具优先级等布局参数，设计完成基于样板的家具布局方案，从而，通过基于既有bim模型确定室内家具的布置方案，人工劳动量小、且能够保证设计质量。
17.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
18.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
19.图1为本发明的基于bim模型的家具布局方法的一实施例的流程示意图；
20.图2为本发明的方法中确定所述待布局建筑中待布局区域的家具布局原始库和家具模板原始库的一实施例的流程示意图；
21.图3为本发明的方法中确定所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型的一实施例的流程示意图；
22.图4为本发明的方法中对所述待布局区域的所有家具模板进行放置和渲染的一实施例的流程示意图；
23.图5为本发明的方法中将所述待布局区域划分为n个子区域的一实施例的流程示意图；
24.图6为本发明的方法中确定所述待布局区域的所述家具模板的放置区域的一实施例的流程示意图；
25.图7为本发明的基于bim模型的家具布局装置的一实施例的结构示意图；
26.图8为本发明的基于设计模板的家具自动布局方法的一实施例的流程示意图；
27.图9为家具模板数据模型的结构示意图；
28.图10为模板布局样例，其中，(a)为样例一的模板布局示意图，(b)为样例二的模板布局示意图；
29.图11为渲染效果图，其中，(a)为样例一的渲染效果示意图，(b)为样例二的渲染效果示意图。
30.结合附图，本发明实施例中附图标记如下：
31.102-获取单元；104-控制单元。
具体实施方式
32.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
33.考虑到，通过深度学习所实现的室内自动设计方法，可以得到符合相应风格的设计方案，但深度学习的室内设计方案需要利用现有风格的已有设计模型作为训练集进行学习，随后根据学习结果匹配房间面积、房间形状等特征生成室内家具排布方案。同时，为应对不同的设计风格要求，深度学习方案需要对各种布局风格进行训练集准备，无法轻易获取相应风格的轻量化训练集；意味着对于不同风格场景的设计，需要针对特定设计风格进行训练集收集，无法满足简便通用的泛用需求；另外，二维的自动家具布局方案，限制了设计的展示效果，三维渲染依靠第三方模型转化引擎，家具布局的三维模型质量无法保证。
34.而bim(building information model，建筑信息模型)技术，是对建筑全生命周期信息的三维数字化表达，在建筑设计、施工阶段应用广泛。bim模型中包含的建筑物室内家具模型的位置信息及模型数据，可为家具自动布局提供不同房型的布局模板库与家具模型库。本发明的方案，提出一种基于bim模型的家具布局方法，更具体是一种基于bim模型中的家具模板自动生成家具布局的方法，适用于对个性化无较高要求的自动化室内设计。
35.根据本发明的实施例，提供了一种基于bim模型的家具布局方法，如图1所示本发明的方法的一实施例的流程示意图。该基于bim模型的家具布局方法可以包括：步骤s110至步骤s140。
36.在步骤s110处，根据待布局建筑的bim模型，确定所述待布局建筑中待布局区域的家具布局原始库和家具模板原始库，如确定对应房间的家具布局数据集合原始库f、以及家具模型原始库m。所述待布局建筑，如当前需要进行家具布局的房屋。所述待布局区域，如该房屋中的一个房间、一个区域等。
37.在一些实施方式中，步骤s110中根据待布局建筑的bim模型，确定所述待布局建筑
中待布局区域的家具布局原始库和家具模板原始库的具体过程，参见以下示例性说明。
38.下面结合图2所示本发明的方法中确定所述待布局建筑中待布局区域的家具布局原始库和家具模板原始库的一实施例流程示意图，进一步说明步骤s110中确定所述待布局建筑中待布局区域的家具布局原始库和家具模板原始库的具体过程，可以包括：步骤s210至步骤s230。
39.步骤s210，自所述待布局建筑的bim模型中，提取所述待布局建筑的房间类型集合。
40.步骤s220，基于所述待布局建筑的房间类型集合，针对所述待布局建筑中的待布局区域，以设定家具信息为所述待布局区域的房间基点，收集所述待布局区域的房间内家具信息(即房间内关键家具信)。所述待布局区域的房间内家具信息，包括：家具名称、家具类型、家具模型、中心相对位置。
41.步骤s230，将所述待布局区域的房间内家具信息中的家具类型与中心相对位置进行聚合收集，得到家具布局原始库。并将所述待布局区域的房间内家具信息中的家具类型与家具模型进行聚合收集，形成家具模型原始库。
42.图8为本发明的基于设计模板的家具自动布局方法的一实施例的流程示意图。如图8所示，本发明的方案提供的一种基于设计模板的家具自动布局方法，包括：
43.步骤1：从特定项目的bim模型中，根据房间类型提取对应房间的家具布局数据集合原始库f、以及家具模型原始库m。
44.从特定项目的bim模型中提取房间类型集合，可以是利用bim模型的二次开发脚本提取房间类型聚合，例如使用revit的二次开发插件对模型文件中的房间类型、房间坐标字段，建立包含房间及其在空间位置的集合。基于提取的房间类型集合，针对特定类型房间，以房间门为房间基点，收集房间内关键家具信息。例如：针对某bim模型中的主卧室，已提取到房间门、主卧床、衣橱、入门走道、床头柜、电视柜、梳妆台、卧室沙发、卧室灯等家具类型数据。
45.其中，房间内关键家具信息，包括：家具名称、家具类型、家具模型、中心相对位置等bim信息。将bim信息中的每种家具类型fi与位置信息px、py、pxy进行聚合收集，形成家具布局原始库(即家具布局数据集合原始库f)。同样的，将bim信息中的家具类型fi与家具模型进行聚合收集，形成家具模型原始库m。
46.其中，中心相对位置，为某一家具实例的中心点相对房间门(空间坐标原点)的位置。聚类收集，指根据家具类型对模型聚合，例如模型库中存在大量模型，将所有的电视柜类型的模型聚合组成电视柜的模型库。家具名称，作为家具唯一标识、例如类型为床头柜的家具于某房间存在两个，名称床头柜1与床头柜2为区分的依据。
47.在步骤s120处，获取针对所述待布局区域的设定布局参数，根据所述设定布局参数，自所述家具布局原始库和所述家具模板原始库中，提取所述待布局区域的所有家具类型。
48.在一些实施方式中，步骤s120中获取针对所述待布局区域的设定布局参数，包括：获取由基于室内家具设计规范生成的所述待布局区域的设定布局参数。所述待布局区域的设定布局参数，包括以下至少之一：将所述待布局区域的房间门作为第一优先家具，将所述待布局区域的房间门作为所述待布局区域的坐标原点，将所述待布局区域中的走道作为一
种家具实体。
49.如图8所示，本发明的方案提供的一种基于设计模板的家具自动布局方法，还包括：
50.步骤2：约定房间布局基本假设条件，提取所有家具类型。
51.其中，约定指前提条件/方法，即在认同下述3条规则假定的前提下，提取房间类型，提取方法同上：例如使用revit的二次开发插件对模型文件中的房间类型、房间坐标字段。
52.具体地，根据室内家具设计规范，定义如下模板生成规则：(1)房间门为所有房间第一优先家具。(2)房间门被作为每一个房间模板的坐标原点。(3)走道同样被作为一种家具实体。
53.在步骤s130处，根据所述待布局区域的所有家具类型中的不同家具类型，确定所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型。
54.在一些实施方式中，步骤s130中根据所述待布局区域的所有家具类型中的不同家具类型，确定所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型的具体过程，参见以下示例性说明。
55.下面结合图3所示本发明的方法中确定所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型的一实施例流程示意图，进一步说明步骤s130中确定所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型的具体过程，可以包括：步骤s310和步骤s320。
56.步骤s310，根据所述待布局区域的所有家具类型中的不同家具类型，确定所述不同家具类型的优先级关系、以及每个家具类型的边缘距离。
57.步骤s320，根据所述不同家具类型的优先级关系、以及每个家具类型的边缘距离，生成所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型。
58.优先地，所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型，包括以下至少之一：家具名称、家具模型、家具尺寸、边缘距离、优先级关系、相对中心位置。
59.如图8所示，本发明的方案提供的一种基于设计模板的家具自动布局方法，还包括：
60.步骤3：根据不同家具类型，设定特定家具具有优先级和边缘距离。
61.具体地，根据读取得到的bim家具模型与家具类型，输入各类家具的期望优先级importance、期望边缘距离edge。
62.步骤4：针对步骤3中的不同家具类型，生成如图9所示的家具模板数据模型。
63.具体地，生成以name(家具名称)、model(家具模型)、size(家具尺寸)、edge(边缘距离)、importance(优先级)、position(相对位置)为核心属性的家具模板数据模型。
64.在步骤s140处，根据所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型，对所述待布局区域的所有家具模板进行放置和渲染，得到所述待布局区域的所有家具模板的布局模型。
65.本发明的方案，通过既有bim模型中的家具布局信息，从bim模型中精确提取家具摆放位置、家具模型信息，生成家具布局样板库与家具模型库。随后通过简单参数(如房间大小、门窗位置、家具优先级)设计完成基于样板的家具布局方案，实现自动化家具布局的轻量化与高效三维表达，从而有效的降低人工设计所带来的时间问题和质量差异。
66.在一些实施方式中，步骤s140中根据所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型，对所述待布局区域的所有家具模板进行放置和渲染，得到所述待布局区域的所有家具模板的布局模型的具体过程，参见以下示例性说明。
67.下面结合图4所示本发明的方法中对所述待布局区域的所有家具模板进行放置和渲染的一实施例流程示意图，进一步说明步骤s140中对所述待布局区域的所有家具模板进行放置和渲染的具体过程，包括：步骤s410至步骤s430。
68.步骤s410，根据所述待布局区域的大小与门窗位置，将所述待布局区域划分为n个子区域，所述n个子区域形成区域集，n为正整数。
69.在一些实施方式中，步骤s410中根据所述待布局区域的大小与门窗位置，将所述待布局区域划分为n个子区域的具体过程，参见以下示例性说明。
70.下面结合图5所示本发明的方法中将所述待布局区域划分为n个子区域的一实施例流程示意图，进一步说明步骤s410中将所述待布局区域划分为n个子区域的具体过程，包括：步骤s510至步骤s530。
71.步骤s510，根据所述待布局区域的大小与门窗位置，对所述待布局区域的门窗和剩余最高优先级的家具模板进行第一次分割，得到所述待布局区域的块状划分区域。
72.步骤s520，对所述待布局区域的块状划分区域进行编号，形成所述待布局区域的n个子区域。
73.步骤s530，确定所述待布局区域的n个子区域中每个区域中心点的相对坐标和相对距离，将所述待布局区域的n个子区域及其编号、以及所述待布局区域的n个子区域中每个区域中心点的相对坐标和相对距离形成集合，作为所述n个子区域形成区域集。
74.如图8所示，本发明的方案提供的一种基于设计模板的家具自动布局方法，还包括：
75.步骤5：设定房间大小与门窗位置，将房间划分为区域集b，获取区域大小信息size(bik)，并获取位置信息px(bjk)、py(bjk)、pxy(bjk)。
76.具体地，设定房间大小与门窗位置，以门窗与剩余最高优先级家具模板做第一次分割，获得类井字形的块状划分，对特定区域b
jk
编号，获得区域中心点的相对坐标px(bjk)、py(bjk)，并获取区域中心点的相对距离pxy(bjk)。
77.步骤s420，根据所述待布局区域的所述区域集和所述待布局区域的所述家具模板数据模型，确定所述待布局区域的所述家具模板的放置区域，得到所述待布局区域的所有家具模板的放置方案。
78.在一些实施方式中，步骤s420中根据所述待布局区域的所述区域集和所述待布局区域的所述家具模板数据模型，确定所述待布局区域的所述家具模板的放置区域，得到所述待布局区域的所有家具模板的放置方案的具体过程，参见以下示例性说明。
79.下面结合图6所示本发明的方法中确定所述待布局区域的所述家具模板的放置区域的一实施例流程示意图，进一步说明步骤s420中确定所述待布局区域的所述家具模板的放置区域的具体过程，包括：步骤s610至步骤s650。
80.步骤s610，根据所述待布局区域的所述区域集，确定所述待布局区域的所述区域集中每个子区域与下一级优先级的家具模板的相对距离和相对角度。
81.步骤s620，针对所述待布局区域的所述区域集与所述待布局区域的所有家具模
板，对所述相对距离和所述相对角度满足设定参数范围的子区域与家具模板进行匹配放置，以确定所述待布局区域中相应家具模板的放置区域，完成所述待布局区域中相应子区域与相应家具模板的匹配放置。
82.步骤s630，针对所述待布局区域的所述区域集与所述待布局区域的所有家具模板，对所述相对距离和所述相对角度未满足设定参数范围的子区域与家具模板，采用遗传算法对相应的家具模板进行模板缩放、并对相应的子区域进行区域聚合处理，直至完成所述待布局区域中相应子区域与相应家具模板的匹配放置，或无法完成所述待布局区域中相应子区域与相应家具模板的匹配放置。
83.步骤s640，若无法完成所述待布局区域中相应子区域与相应家具模板的匹配放置，则返回将所述待布局区域划分为n个子区域的步骤，具体是根据所述待布局区域的大小与门窗位置，对所述待布局区域中放置后的家具模板进行第一次分割，得到新的所述待布局区域的块状划分区域。
84.如图8所示，本发明的方案提供的一种基于设计模板的家具自动布局方法，还包括：
85.步骤6：计算区域与下一优先级家具模板的相对距离dis和相对角度dir，对满足角度要求的区域与模板进行匹配放置。
86.具体地，求下一优先级家具模板位置与区域位置的相对距离dis(ijk)，具体参见公式(1)：
[0087][0088]
求下一优先级家具模板位置与区域位置的相对角度dir(ijk)，具体参见公式(2)：
[0089][0090]
若dir(ijk)＜dir
max
，则表示fi家具适合放入b
jk
区域。优选dir
max
＝10
°
，相对距离小的区域优先。
[0091]
步骤7：对于步骤6无法完成的放置方案，采用遗传算法进行模板缩放与区域聚合，直到完成区域-模板匹配或无法完成放置。
[0092]
具体地，若遍历所有满足要求网格后仍无法满足家具模板放置，进入区域变异遗传算法，以区域集b、家具模板边缘距离edge(fi)与角度阈值dir
max
＝10
°
为第一代种群g0，以区域大小满足家具模板放置要求和相对角度满足放置要求为适应度函数，通过区域bjk的四周整合、家具模板边缘距离的有限缩小、家具尺寸的有限缩小与角度阈值dir
max
的增加作为遗传变异操作，输出家具模板放置方案。
[0093]
步骤8：以放置后的家具模板再次进行分割，获得新的区域集b
′
，迭代执行步骤6和步骤7，直到无法实现下一家具的放置，即当上述过程无法得到一个合适的家具模板放置区域时，迭代停止，进入步骤9。
[0094]
其中，以放置后的家具模板再次进行分割，是针对剩余区域再次进行分割。例如一个房间很小，从模板采集的所有家具，仅根据优先级放置了一扇门、一张床(即无法放置下一优先级的家具)，随后以床的外框为线外延切割房间的剩余区域(假设床靠墙、沿3条边框
切成5块，利用剩余5块放置其他低优先级家具)。
[0095]
图9为家具模板数据模型的结构示意图。图10为模板布局样例，其中，(a)为样例一的模板布局示意图，(b)为样例二的模板布局示意图。如图9所示的例子，以主卧室为例，将bim模型提取出的床、衣橱、床头柜、座凳、电视柜、梳妆台、走道，分别设定布置优先级为：100、90、60、50、80、70、90，模板边缘距离为0.25m-1m，生成如图10所示的家具模板布局样例。
[0096]
其中，布置优先级，是数值越大越优先；即对该用户使用该方法，他自主设定他的房间中床一定需要，随后最希望有衣橱、走道(指较宽敞)、梳妆台，
……
，等等。
[0097]
步骤s430，基于所述待布局区域的所有家具模板的放置方案，根据所述家具模板原始库，对所述待布局区域的所有家具模板进行渲染，得到所述待布局区域的所有家具模板的布局模型。
[0098]
如图8所示，本发明的方案提供的一种基于设计模板的家具自动布局方法，还包括：
[0099]
图11为渲染效果图，其中，(a)为样例一的渲染效果示意图，(b)为样例二的渲染效果示意图。分别以同样设定通过5m
×
5m与5m
×
3m生成模板布局，并根据家具模型库进行家具三维渲染，生成如图11所示的三维家具自动布局效果图。
[0100]
如图8所示，本发明的方案提供的一种基于设计模板的家具自动布局方法，还包括：
[0101]
步骤9：通过家具模型库，对特定种类的家具进行三维模型渲染。具体地，根据家具模板的家具类别与缩放比例，从模型库三维渲染家具模型，完成家具自动布局的三维展示。
[0102]
本发明的方案，先通过bim模型提取特定房间的家具布局信息与家具模型生成家具布置模板，后通过设定如房间形状、房间类别、家具优先级等简单参数自动生成家具排布模板，解决了人工设计时人工劳动量大且无法保证设计质量的问题，也解决了基于深度学习的室内家具排布技术存在的训练集收集困难、训练时间长的问题，人工劳动量小、无训练成本、且设计风格趋近一致。
[0103]
采用本实施例的技术方案，通过自bim模型中提取家具摆放位置、家具模型信息，生成家具摆放样板库和家具模型库，进而结合房间大小、门窗位置、家具优先级等布局参数，设计完成基于样板的家具布局方案，达到了无训练成本、设计风格趋近一致的技术效果。
[0104]
根据本发明的实施例，还提供了对应于基于bim模型的家具布局方法的一种基于bim模型的家具布局装置。参见图7所示本发明的装置的一实施例的结构示意图。该基于bim模型的家具布局装置可以包括：获取单元102和确定单元104。
[0105]
其中，确定单元104，被配置为根据待布局建筑的bim模型，确定所述待布局建筑中待布局区域的家具布局原始库和家具模板原始库，如确定对应房间的家具布局数据集合原始库f、以及家具模型原始库m。所述待布局建筑，如当前需要进行家具布局的房屋。所述待布局区域，如该房屋中的一个房间、一个区域等。该确定单元104的具体功能及处理参见步骤s110。
[0106]
在一些实施方式中，所述确定单元104，根据待布局建筑的bim模型，确定所述待布局建筑中待布局区域的家具布局原始库和家具模板原始库，包括：
[0107]
所述确定单元104，具体还被配置为自所述待布局建筑的bim模型中，提取所述待布局建筑的房间类型集合。该确定单元104的具体功能及处理还参见步骤s210。
[0108]
所述确定单元104，具体还被配置为基于所述待布局建筑的房间类型集合，针对所述待布局建筑中的待布局区域，以设定家具信息为所述待布局区域的房间基点，收集所述待布局区域的房间内家具信息(即房间内关键家具信)。所述待布局区域的房间内家具信息，包括：家具名称、家具类型、家具模型、中心相对位置。该确定单元104的具体功能及处理还参见步骤s220。
[0109]
所述确定单元104，具体还被配置为将所述待布局区域的房间内家具信息中的家具类型与中心相对位置进行聚合收集，得到家具布局原始库。并将所述待布局区域的房间内家具信息中的家具类型与家具模型进行聚合收集，形成家具模型原始库。该确定单元104的具体功能及处理还参见步骤s230。
[0110]
图8为本发明的基于设计模板的家具自动布局装置的一实施例的流程示意图。如图8所示，本发明的方案提供的一种基于设计模板的家具自动布局装置，包括：
[0111]
步骤1：从特定项目的bim模型中，根据房间类型提取对应房间的家具布局数据集合原始库f、以及家具模型原始库m。
[0112]
从特定项目的bim模型中提取房间类型集合。基于提取的房间类型集合，针对特定类型房间，以房间门为房间基点，收集房间内关键家具信息。例如：针对某bim模型中的主卧室，已提取到房间门、主卧床、衣橱、入门走道、床头柜、电视柜、梳妆台、卧室沙发、卧室灯等家具类型数据。
[0113]
其中，房间内关键家具信息，包括：家具名称、家具类型、家具模型、中心相对位置等bim信息。将bim信息中的每种家具类型fi与位置信息px、py、pxy进行聚合收集，形成家具布局原始库(即家具布局数据集合原始库f)。同样的，将bim信息中的家具类型fi与家具模型进行聚合收集，形成家具模型原始库m。
[0114]
获取单元102，被配置为获取针对所述待布局区域的设定布局参数，根据所述设定布局参数，自所述家具布局原始库和所述家具模板原始库中，提取所述待布局区域的所有家具类型。该获取单元102的具体功能及处理参见步骤s120。
[0115]
在一些实施方式中，所述获取单元102，获取针对所述待布局区域的设定布局参数，包括：所述获取单元102，具体还被配置为获取由基于室内家具设计规范生成的所述待布局区域的设定布局参数。所述待布局区域的设定布局参数，包括以下至少之一：将所述待布局区域的房间门作为第一优先家具，将所述待布局区域的房间门作为所述待布局区域的坐标原点，将所述待布局区域中的走道作为一种家具实体。
[0116]
如图8所示，本发明的方案提供的一种基于设计模板的家具自动布局装置，还包括：
[0117]
步骤2：约定房间布局基本假设条件，提取所有家具类型。
[0118]
具体地，根据室内家具设计规范，定义如下模板生成规则：(1)房间门为所有房间第一优先家具。(2)房间门被作为每一个房间模板的坐标原点。(3)走道同样被作为一种家具实体。
[0119]
所述确定单元104，还被配置为根据所述待布局区域的所有家具类型中的不同家具类型，确定所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型。该确定单元104的
具体功能及处理还参见步骤s130。
[0120]
在一些实施方式中，所述确定单元104，根据所述待布局区域的所有家具类型中的不同家具类型，确定所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型，包括：
[0121]
所述确定单元104，具体还被配置为根据所述待布局区域的所有家具类型中的不同家具类型，确定所述不同家具类型的优先级关系、以及每个家具类型的边缘距离。该确定单元104的具体功能及处理还参见步骤s310。
[0122]
所述确定单元104，具体还被配置为根据所述不同家具类型的优先级关系、以及每个家具类型的边缘距离，生成所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型。该确定单元104的具体功能及处理还参见步骤s320。
[0123]
优先地，所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型，包括以下至少之一：家具名称、家具模型、家具尺寸、边缘距离、优先级关系、相对中心位置。
[0124]
如图8所示，本发明的方案提供的一种基于设计模板的家具自动布局装置，还包括：
[0125]
步骤3：根据不同家具类型，设定特定家具具有优先级和边缘距离。
[0126]
具体地，根据读取得到的bim家具模型与家具类型，输入各类家具的期望优先级importance、期望边缘距离edge。
[0127]
步骤4：针对步骤3中的不同家具类型，生成如图9所示的家具模板数据模型。
[0128]
具体地，生成以name(家具名称)、model(家具模型)、size(家具尺寸)、edge(边缘距离)、importance(优先级)、position(相对位置)为核心属性的家具模板数据模型。
[0129]
所述确定单元104，还被配置为根据所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型，对所述待布局区域的所有家具模板进行放置和渲染，得到所述待布局区域的所有家具模板的布局模型。该确定单元104的具体功能及处理还参见步骤s140。
[0130]
本发明的方案，通过既有bim模型中的家具布局信息，从bim模型中精确提取家具摆放位置、家具模型信息，生成家具布局样板库与家具模型库。随后通过简单参数(如房间大小、门窗位置、家具优先级)设计完成基于样板的家具布局方案，实现自动化家具布局的轻量化与高效三维表达，从而有效的降低人工设计所带来的时间问题和质量差异。
[0131]
在一些实施方式中，所述确定单元104，根据所述待布局区域中所述不同家具类型的家具模板数据模型，对所述待布局区域的所有家具模板进行放置和渲染，得到所述待布局区域的所有家具模板的布局模型，包括：
[0132]
所述确定单元104，具体还被配置为根据所述待布局区域的大小与门窗位置，将所述待布局区域划分为n个子区域，所述n个子区域形成区域集(如形成区域集b)，n为正整数。该确定单元104的具体功能及处理还参见步骤s410。
[0133]
在一些实施方式中，所述确定单元104，根据所述待布局区域的大小与门窗位置，将所述待布局区域划分为n个子区域，包括：
[0134]
所述确定单元104，具体还被配置为根据所述待布局区域的大小与门窗位置，对所述待布局区域的门窗和剩余最高优先级的家具模板进行第一次分割，得到所述待布局区域的块状划分区域。该确定单元104的具体功能及处理还参见步骤s510。
[0135]
所述确定单元104，具体还被配置为对所述待布局区域的块状划分区域进行编号，形成所述待布局区域的n个子区域。该确定单元104的具体功能及处理还参见步骤s520。
[0136]
所述确定单元104，具体还被配置为确定所述待布局区域的n个子区域中每个区域中心点的相对坐标和相对距离，将所述待布局区域的n个子区域及其编号、以及所述待布局区域的n个子区域中每个区域中心点的相对坐标和相对距离形成集合，作为所述n个子区域形成区域集。该确定单元104的具体功能及处理还参见步骤s530。
[0137]
如图8所示，本发明的方案提供的一种基于设计模板的家具自动布局装置，还包括：
[0138]
步骤5：设定房间大小与门窗位置，将房间划分为区域集b，获取区域大小信息size(bik)，并获取位置信息px(bjk)、py(bjk)、pxy(bjk)。
[0139]
具体地，设定房间大小与门窗位置，以门窗与剩余最高优先级家具模板做第一次分割，获得类井字形的块状划分，对特定区域b
jk
编号，获得区域中心点的相对坐标px(bjk)、py(bjk)，并获取区域中心点的相对距离pxy(bjk)。
[0140]
所述确定单元104，具体还被配置为根据所述待布局区域的所述区域集和所述待布局区域的所述家具模板数据模型，确定所述待布局区域的所述家具模板的放置区域，得到所述待布局区域的所有家具模板的放置方案。该确定单元104的具体功能及处理还参见步骤s420。
[0141]
在一些实施方式中，所述确定单元104，根据所述待布局区域的所述区域集和所述待布局区域的所述家具模板数据模型，确定所述待布局区域的所述家具模板的放置区域，得到所述待布局区域的所有家具模板的放置方案，包括：
[0142]
所述确定单元104，具体还被配置为根据所述待布局区域的所述区域集，确定所述待布局区域的所述区域集中每个子区域与下一级优先级的家具模板的相对距离和相对角度。该确定单元104的具体功能及处理还参见步骤s610。
[0143]
所述确定单元104，具体还被配置为针对所述待布局区域的所述区域集与所述待布局区域的所有家具模板，对所述相对距离和所述相对角度满足设定参数范围的子区域与家具模板进行匹配放置，以确定所述待布局区域中相应家具模板的放置区域，完成所述待布局区域中相应子区域与相应家具模板的匹配放置。该确定单元104的具体功能及处理还参见步骤s620。
[0144]
所述确定单元104，具体还被配置为针对所述待布局区域的所述区域集与所述待布局区域的所有家具模板，对所述相对距离和所述相对角度未满足设定参数范围的子区域与家具模板，采用遗传算法对相应的家具模板进行模板缩放、并对相应的子区域进行区域聚合处理，直至完成所述待布局区域中相应子区域与相应家具模板的匹配放置，或无法完成所述待布局区域中相应子区域与相应家具模板的匹配放置。该确定单元104的具体功能及处理还参见步骤s630。
[0145]
所述确定单元104，具体还被配置为若无法完成所述待布局区域中相应子区域与相应家具模板的匹配放置，则返回将所述待布局区域划分为n个子区域的步骤，具体是根据所述待布局区域的大小与门窗位置，对所述待布局区域中放置后的家具模板进行第一次分割，得到新的所述待布局区域的块状划分区域。该确定单元104的具体功能及处理还参见步骤s640。
[0146]
如图8所示，本发明的方案提供的一种基于设计模板的家具自动布局装置，还包括：
[0147]
步骤6：计算区域与下一优先级家具模板的相对距离dis和相对角度dir，对满足角度要求的区域与模板进行匹配放置。
[0148]
具体地，求下一优先级家具模板位置与区域位置的相对距离did(ijk)，具体参见公式(1)：
[0149][0150]
求下一优先级家具模板位置与区域位置的相对角度dir(ijk)，具体参见公式(2)：
[0151][0152]
若dir(ijk)＜dir
max
，则表示fi家具适合放入b
jk
区域。优选dir
max
＝10
°
，相对距离小的区域优先。
[0153]
步骤7：对于步骤6无法完成的放置方案，采用遗传算法进行模板缩放与区域聚合，直到完成区域-模板匹配或无法完成放置。
[0154]
具体地，若遍历所有满足要求网格后仍无法满足家具模板放置，进入区域变异遗传算法，以区域集b、家具模板边缘距离edge(fi)与角度阈值dir
max
＝10
°
为第一代种群g0，以区域大小满足家具模板放置要求和相对角度满足放置要求为适应度函数，通过区域bjk的四周整合、家具模板边缘距离的有限缩小、家具尺寸的有限缩小与角度阈值dir
max
的增加作为遗传变异操作，输出家具模板放置方案。
[0155]
步骤8：以放置后的家具模板再次进行分割，获得新的区域集b
′
，迭代执行步骤6和步骤7，直到无法实现下一家具的放置，即当上述过程无法得到一个合适的家具模板放置区域时，迭代停止，进入步骤9。
[0156]
图9为家具模板数据模型的结构示意图。图10为模板布局样例，其中，(a)为样例一的模板布局示意图，(b)为样例二的模板布局示意图。如图9所示的例子，以主卧室为例，将bim模型提取出的床、衣橱、床头柜、座凳、电视柜、梳妆台、走道，分别设定布置优先级为：100、90、60、50、80、70、90，模板边缘距离为0.25m-1m，生成如图10所示的家具模板布局样例。
[0157]
所述确定单元104，具体还被配置为基于所述待布局区域的所有家具模板的放置方案，根据所述家具模板原始库，对所述待布局区域的所有家具模板进行渲染，得到所述待布局区域的所有家具模板的布局模型。该确定单元104的具体功能及处理还参见步骤s430。
[0158]
如图8所示，本发明的方案提供的一种基于设计模板的家具自动布局装置，还包括：
[0159]
图11为渲染效果图，其中，(a)为样例一的渲染效果示意图，(b)为样例二的渲染效果示意图。分别以同样设定通过5m
×
5m与5m
×
3m生成模板布局，并根据家具模型库进行家具三维渲染，生成如图11所示的三维家具自动布局效果图。
[0160]
如图8所示，本发明的方案提供的一种基于设计模板的家具自动布局装置，还包括：
[0161]
步骤9：通过家具模型库，对特定种类的家具进行三维模型渲染。具体地，根据家具模板的家具类别与缩放比例，从模型库三维渲染家具模型，完成家具自动布局的三维展示。
[0162]
本发明的方案，先通过bim模型提取特定房间的家具布局信息与家具模型生成家具布置模板，后通过设定如房间形状、房间类别、家具优先级等简单参数自动生成家具排布模板，解决了人工设计时人工劳动量大且无法保证设计质量的问题，也解决了基于深度学习的室内家具排布技术存在的训练集收集困难、训练时间长的问题，人工劳动量小、无训练成本、且设计风格趋近一致。
[0163]
由于本实施例的装置所实现的处理及功能基本相应于前述方法的实施例、原理和实例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。
[0164]
采用本发明的技术方案，通过自bim模型中提取家具摆放位置、家具模型信息，生成家具摆放样板库和家具模型库，进而结合房间大小、门窗位置、家具优先级等布局参数，设计完成基于样板的家具布局方案，能够实现自动化家具布局的轻量化与高效三维表达，且工作量小。
[0165]
根据本发明的实施例，还提供了对应于基于bim模型的家具布局装置的一种终端。该终端可以包括：以上所述的基于bim模型的家具布局装置。
[0166]
由于本实施例的终端所实现的处理及功能基本相应于前述装置的实施例、原理和实例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。
[0167]
采用本发明的技术方案，通过自bim模型中提取家具摆放位置、家具模型信息，生成家具摆放样板库和家具模型库，进而结合房间大小、门窗位置、家具优先级等布局参数，设计完成基于样板的家具布局方案，从而有效的降低人工设计所带来的时间问题和质量差异。
[0168]
根据本发明的实施例，还提供了对应于基于bim模型的家具布局方法的一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行以上所述的基于bim模型的家具布局方法。
[0169]
由于本实施例的存储介质所实现的处理及功能基本相应于前述方法的实施例、原理和实例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。
[0170]
采用本发明的技术方案，通过自bim模型中提取家具摆放位置、家具模型信息，生成家具摆放样板库和家具模型库，进而结合房间大小、门窗位置、家具优先级等布局参数，设计完成基于样板的家具布局方案，从而，通过基于既有bim模型确定室内家具的布置方案，人工劳动量小、且能够保证设计质量。
[0171]
综上，本领域技术人员容易理解的是，在不冲突的前提下，上述各有利方式可以自由地组合、叠加。
[0172]
以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。