本发明涉及一种房屋工程图的建模方法，尤其涉及一种基于图像识别技术的3d房屋批量建模方法。
背景技术：
现阶段对于大部分用户来说，无论房屋交易、家装设计、家具购买等场景，2d的户型图应用非常的普遍。可是随着3d技术的普遍应用，2d的户型图越来越不能适应时代的发展需求。市场上迫切的需要更多的3d房屋模型的数据支撑，让用户的体验更佳直接和简单。
技术实现要素：
本发明的目的是为了解决现有技术中对于房屋工程图的3d建模所存在的缺陷，提供一种基于图像识别技术的3d房屋批量建模方法来解决上述问题。
为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种基于图像识别技术的3d房屋批量建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
((1)搜集2d户型图，建立云端服务器中的2d户型图数据库；
(2)用户通过客户端连接云端服务器中的2d户型图数据库进行选择所需求的2d户型图；
(3)若步骤(2)中未选择到相匹配的2d户型图，则通过本地扫描已有的2d户型图，并通过客户端上传至云端服务器中的2d户型图数据库，再进行选择；
(4)选择完毕后，云端服务器扫描识别2d户型图，并生成2d户型图的户型形状、尺寸的数据；
(5)云端服务器基于ue4技术，通过步骤(4)中的图像识别的数据，生成房屋的3d模型。
上述的一种基于图像识别技术的3d房屋批量建模方法，其特征在于，步骤(4)中，首先扫描图像，并将图像的比例缩放至预设的统一比例，然后根据2d户型图中每个房间的特征点，生成每一个独立的房间，再将所有的房间根据特征点合并为整体的房间数据，再扫描门、窗、阳台的特征点放在对应的房屋点上。
上述的一种基于图像识别技术的3d房屋批量建模方法，其特征在于，所述步骤(5)中，生成的房屋3d模型根据预设置的墙面、地面、顶部的参数来进行房屋的3d效果呈现。
上述的一种基于图像识别技术的3d房屋批量建模方法，其特征在于，所述步骤(5)中，生成的房屋3d模型的房屋高度可修改。
上述的一种基于图像识别技术的3d房屋批量建模方法，其特征在于，生成房屋3d模型后，用户通过客户端进行对房屋3d模型的游览观察。
上述的一种基于图像识别技术的3d房屋批量建模方法，其特征在于，生成房屋3d模型后，用户通过客户端和vr设备对房屋进行3d模型的沉浸式游览观察。
上述的一种基于图像识别技术的3d房屋批量建模方法，其特征在于，当2d户型图数据库中的2d户型图数据库生成房屋3d模型后，将房屋3d模型存入云端服务器中，建立房屋3d模型数据库，后续如有用户选择已生成过房屋3d模型的2d户型图时，直接呈现其的房屋3d模型。
上述的一种基于图像识别技术的3d房屋批量建模方法，其特征在于，在云端服务器负载低于50％时，自动对2d户型图数据库中还未生成过房屋3d模型的2d户型图进行房屋3d建模。
本发明的有益效果为：(1)图像识别技术，可以将不同比例的2d户型图，变成数据格式统一的3d户型结构；(2)图像识别及转化技术按照标准接口方式输出，可多行业，多方式便捷的应用；(3)游戏级的交互体验，可以让用户简单学习和操作，为未来的行业应用打下坚实的基础。
具体实施方式
为使对本发明的结构特征及所达成的功效有更进一步的了解与认识，用以较佳的实施例配合详细的说明，说明如下：
一种基于图像识别技术的3d房屋批量建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)搜集2d户型图，建立云端服务器中的2d户型图数据库；
(2)用户通过客户端连接云端服务器中的2d户型图数据库进行选择所需求的2d户型图，在本发明中，用java开发基于cs架构的客户端，用户在调取云端服务器中2d户型图数据库里的2d户型图时，客户端通过数据接口连接云端服务器来检索用户需求的房屋户型，然后调取2d户型图数据库；
(3)若步骤(2)中未选择到相匹配的2d户型图，则通过本地扫描已有的2d户型图，并通过客户端上传至云端服务器中的2d户型图数据库，再进行选择；
(4)选择完毕后，云端服务器基于opencv技术的图像识别技术，扫描识别2d户型图，并生成2d户型图的所有数据；
基于opencv技术，首先扫描图像，并将图像的比例缩放至预设的统一比例，然后根据2d户型图中每个房间的特征点，生成每一个独立的房间，再将所有的房间根据特征点合并为整体的房间数据，再扫描门、窗、阳台的特征点放在对应的房屋点上。
opencv是一个基于bsd许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在linux、windows、android和macos操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列c函数和少量c++类构成，同时提供了python、ruby、matlab等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。因此基于opencv技术来进行图像识别2d户型图，既便于客户端的开发，同时又能提高图像识别的准确率。
(5)云端服务器基于虚幻4引擎技术(ue4)，通过基于opencv技术的图像识别的数据，生成房屋的3d模型。生成的房屋3d模型根据预设置的墙面、地面、顶部的参数来进行房屋的3d效果呈现。并且生成的房屋3d模型的房屋高度可修改。
具体的，基于虚幻4引擎技术生成房屋3d模型，包括三维场景构建单元和选材管理单元。三维场景构建单元用于构建虚拟的房屋3d场景，并通过智能穿戴设备即vr设备进行显示；选材管理单元包括客房家具、卧室家具、厨房家具、卫室家具、书房家具、健身房家具和装饰用具，且各家具均包括材质、颜色和结构样式选项。
在生成房屋3d模型后，用户通过客户端进行对房屋3d模型的游览观察或vr设备对房屋进行3d模型的沉浸式游览观察。
当2d户型图数据库中的2d户型图数据库生成房屋3d模型后，将房屋3d模型存入云端服务器中，建立房屋3d模型数据库，后续如有用户选择已生成过房屋3d模型的2d户型图时，直接呈现其的房屋3d模型。
在云端服务器负载低于50％时，自动对2d户型图数据库中还未生成过房屋3d模型的2d户型图进行房屋3d建模。
本发明的有益效果为：(1)图像识别技术，可以将不同比例的2d户型图，变成数据格式统一的3d户型结构；(2)图像识别及转化技术按照标准接口方式输出，可多行业，多方式便捷的应用；(3)游戏级的交互体验，可以让用户简单学习和操作，为未来的行业应用打下坚实的基础。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。