基于OpenCV视觉库的户型图自动提取算法的研究文献综述

1. 文献综述（或调研报告）：

2D户型图识别的主要任务是设计算法自动识别与标定门，窗，墙体等户型关键部分，为后续3D户型图建模作为数据输入。三维重建的难点不是在真正的三维构建过程，而是在二维分析理解阶段。二维对象识别是户型图自动识别和三维重建方法中的一个重要步骤，其识别方式及结果的正确性是模型重建方法自动化程度和适用性的重要评价参考[2]。

3D户型图识别在三维游戏室内虚拟环境，展示效果类室内虚拟环境，军事模拟类室内虚拟环境上均被广泛使用，其中2D户型图数据是整个系统的建模基础[1]。由建筑平面图得到三维模型主要有三种方法[2]：

1. 人工读懂平面图后，使用三维绘图软件重新绘制三维模型；
2. 将平面图导入到相关软件中，半自动的绘制三维模型；
3. 使用平面图三维重建技术由平面图自动生成三维模型。

前两种方法均需要建模人员具有一定的专业能力，能够看懂户型图，并且掌握三维软件的基本操作，需要消耗一定数量的人力和时间，成本不可忽视。第三种方法则完全不需要人工去读图，而是由系统自动去完成读图、识别和解析等工作，最后导出三维模型，这将会大大减少建模所需的时间与人力。

因此使用平面图三维重建技术，由平面图直接生成三维模型，是目前相关算法设计的主要目标。但在户型图方面，因为户型图存在颜色，大小等差异，需要进行相应预处理，才能更好的使用。

2D户型图可以分为工程户型图和商用展示户型图，其中工程户型图主要是施工中使用的CAD施工平面图。施工平面图中包含大量的室内施工信息和属性信息，这些信息都是很多在建模阶段使用不到的，对于此类户型图（工程图）在预处理阶段可以直接使用AutoCAD软件中利用简单操作删除，删除后的工程图对墙体，门，窗等部分具有直接标注，并且具有行业统一标准。但商用户型图主要追求的是美观，因此不同的户型图具有不同的颜色风格，并没有通用的预处理方法，因此，本研究旨在设计一种商用展示户型图识别算法，具有实用价值和实际需求。

在国内外研究现状方面，户型图目前只是在符号识别等方面有了成熟的研究成果，但在户型图构件识别，整体结构的分析和利用等高层次的工作方面，所幵展的研究还只是处于起步阶段[2]。究其原因，主要是上文中提到的：商用户型图的表示方法缺乏统一的标准，即使在一国范围内，不同地区、不同公司、甚至每个绘图者都有其独特设计风格和绘图习惯。这对于研制通用的识图系统极为不利。

目前国内外对建筑图纸识别技术研究有很多。国内南京大学路通及其所属科研团队通过扫描建筑图纸的方法，进行建筑图纸矢量化工作。在此基础上，先识别每层建筑结构图中的轴网，然后识别柱、梁、板等建筑构件，再采取构件渐进式整合与重组的方式建立建筑物框架模型。其缺点是模型数据无法导出，也无实际应用。在国外，和Karl Tombre和Christian Ah-Soon在基于网络约束的建筑图符号识别、建筑图的三维模型重建等方面都有许多硏究。上述列举的是针对建筑图纸的识别技术，具有一定的通用性。户型图与建筑图纸并不完全相同，但针对户型图快速识别的研究聊聊无几。

对于户型图的门，窗体，墙体一些通用的标准如下：