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龙图腾网获悉大庆师范学院申请的专利一种基于光栅图像的房屋户型识别与三维重建方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120279394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510340834.5，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于光栅图像的房屋户型识别与三维重建方法及系统是由吕云蕾;王健;鄢占财;李想;刘丽娜;王承琨;庞昊;刘亚秋设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光栅图像的房屋户型识别与三维重建方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于光栅图像的房屋户型识别与三维重建方法及系统，属于房屋户型图像识别技术领域。本发明包括：步骤1.收集并筛选适合中国地区国情的高质量户型图，构建光栅户型图矢量数据集；步骤2.基于关键点检测网络对户型图中的墙体、门窗、比例尺进行识别，通过轴向对齐规则和约束条件生成并筛选候选基元；步骤3.使用Yolov8和Shi‑Tomasi角点检测结合的方式对比例尺端点进行检测与定位，并通过预训练的多模态光学字符识别模型OFA‑OCR进行比例尺数字文字识别；步骤4.设计并实现基于WebGL框架的户型识别与三维重建系统，支持重建后的墙体与门窗视图的渲染、用户对重建后户型的交互、户型操作历史记录前进与后退功能。

本发明授权一种基于光栅图像的房屋户型识别与三维重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于光栅图像的房屋户型识别与三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.收集并筛选适合中国地区国情的高质量户型图，构建光栅户型图矢量数据集； 步骤2.基于关键点检测网络对户型图中的墙体、门窗、比例尺进行识别，通过轴向对齐规则和约束条件生成并筛选候选基元，具体方法为： 步骤21.对光栅户型图元素关键点定义； 组成户型结构的主要元素为墙壁和门窗，将组成户型结构的主要元素编码为一组具有类别的连接点，定义墙体结构共有4种墙壁的连接类型：I型、L型、T型和十字型；定义门的连接点有8种类别，窗的连接点也有8种类别； 步骤22.采用在Image-21K预训练的ConvNeXt-B作为基础特征提取网络，提取户型多尺度特征； 步骤23.根据步骤22提取的户型多尺度特征，采用双向特征金字塔网络进行神经网络的特征融合，在BiFPN中每次进行特征融合后，均计算一个空间注意力权重，并在融合后的特征图上进行相乘，其中空间注意力计算公式为： ； 其中F为需要计算空间注意力的特征图，Ms是空间注意力特征图，其只有一个通道并且特征宽高与F相同，为卷积核大小为7的卷积层，concat表示按通道拼接操作，AvgPool为在通道方向进行平均池化，MaxPool表示在通道方向进行最大池化； 步骤24.根据步骤S23进行特征融合后的户型尺度特征，采用二元交叉熵损失衡量预测值与真实值之间的差异，二元交叉熵损失函数计算公式为： ； 其中是二元交叉熵目标函数，表示像素位置处第n个类别的真实值，是同一位置处置信度值，N为样本总量，表示N种户型关键点的检测热图； 步骤25.采用非极大值抑制方法，获取模型输出的具体分类点； 步骤26.得到墙体与门窗的关键点后，通过一定阈值内的轴向对齐来获得墙体与门窗候选，其中，墙体基元由两个墙的关键点对齐形成，两个门的关键点形成一个门基元，两个窗的关键点形成一个窗基元； 步骤3.使用Yolov8和Shi-Tomasi角点检测结合的方式对比例尺端点进行检测与定位，并通过预训练的多模态光学字符识别模型OFA-OCR进行比例尺数字文字识别； 步骤4.设计并实现基于WebGL框架的户型识别与三维重建系统，支持重建后的墙体与门窗视图的渲染、用户对重建后户型的交互、户型操作历史记录前进与后退功能。

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