JP7325602B2 - インテリアデザインのための人工知能システム及び方法 - Google Patents
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Description
本出願は2019年7月15日に提出された中国出願番号201910636694.0、2019年7月15日に提出された中国出願番号201910637657.1、2019年7月15日に提出された中国出願番号201910637579.5、2019年7月15日に提出された中国出願番号201910637659.0の優先権を主張しており、これらの出願はすべて引用によりここに組み込まれている。
203 インテリアデザインデバイス
204 ユーザデバイス
212 訓練済み学習モデル
214 画像
216 間取り図
302 通信インターフェース
304 プロセッサ
306 メモリ
308 ストレージ
310 バス
Claims (19)
- 物件における調度品を可視化するためのシステムであって、
3Dスキャナによって取り込まれた前記物件の室内空間の深度画像であって、前記室内空間内の1つ又は複数の既存の調度品を含む深度画像を受信するように構成される通信インターフェースと、
前記深度画像から少なくとも1つの既存の調度品を除去し、除去された既存の調度品の元の位置に対応する少なくとも1つの穴を前記深度画像に残し、
画像修復アルゴリズムで訓練された第1のニューラルネットワークモデルを用いて、前記除去された既存の調度品によって塞がれた前記室内空間のシーンで前記深度画像内の前記少なくとも1つの穴を埋めることにより、前記深度画像を復元し、
復元された画像に少なくとも1つの新しい調度品を挿入し、
前記少なくとも1つの新しい調度品を有する前記室内空間の3Dビューを表示するためにレンダリングするように構成される少なくとも1つのプロセッサと、を含むシステム。 - 前記深度画像から前記少なくとも1つの既存の調度品を除去するために、前記少なくとも1つのプロセッサは、さらに、
第2のニューラルネットワークモデルを用いて、前記深度画像内の前記少なくとも1つの既存の調度品を検出し、
各検出された既存の調度品に関連する画像データを所定の値に置き換えるように構成される、請求項1に記載のシステム。 - 前記深度画像内の前記少なくとも1つの既存の調度品を検出するために、前記少なくとも1つのプロセッサは、さらに、
前記3Dスキャナによって取り込まれた深度情報に基づいて、前記深度画像の3D点群データを決定し、
前記深度画像の前記3D点群データを分割することにより、各検出された既存の調度品のターゲット点群データを識別し、
前記ターゲット点群データに基づいて、前記各検出された既存の調度品の前記深度画像内の位置を決定するように構成される、請求項2に記載のシステム。 - 前記各検出された既存の調度品の位置を決定するために、前記少なくとも1つのプロセッサは、さらに、前記各検出された既存の調度品の前記ターゲット点群データを用いて前記各検出された既存の調度品の輪郭を決定するように構成される、請求項3に記載のシステム。
- 前記復元された画像に前記少なくとも1つの新しい調度品を挿入するために、前記少なくとも1つのプロセッサは、さらに、
前記除去された既存の調度品による穴の領域に関連する、前記復元された画像のターゲット位置に各新しい調度品を挿入し、
前記新しい調度品が前記領域に適合させるように前記新しい調度品をターゲット寸法に調整するように構成される、請求項1~4のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記少なくとも1つのプロセッサは、さらに、前記深度画像から前記少なくとも1つの既存の調度品を除去する前に、
第3のニューラルネットワークモデルを用いて、前記深度画像内の各既存の調度品の属性を決定し、
前記深度画像に取り込まれた前記室内空間のスタイルを決定し、
前記属性が前記室内空間のスタイルとマッチングしない除去対象である前記少なくとも1つの既存の調度品を識別するように構成される、請求項1~5のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記少なくとも1つのプロセッサは、さらに、
前記室内空間のスタイルに基づいて、前記復元された画像に挿入するための前記室内空間用の前記少なくとも1つの新しい調度品を自動的に選択するように構成される、請求項6に記載のシステム。 - 前記少なくとも1つのプロセッサは、さらに、前記少なくとも1つの新しい調度品を前記復元された画像に挿入する前に、
前記少なくとも1つの新しい調度品を指示する提案を生成し、
前記提案をユーザに送信し、
前記少なくとも1つの新しい調度品の挿入に対するユーザの承認を受信するように構成される、請求項7に記載のシステム。 - 物件における調度品を可視化するためのコンピュータに実行される方法であって、
3Dスキャナによって取り込まれた前記物件の室内空間の深度画像であって、前記室内空間内の1つ又は複数の既存の調度品を含む深度画像を受信するステップと、
少なくとも1つのプロセッサによって、前記深度画像から少なくとも1つの既存の調度品を除去し、除去された既存の調度品の元の位置に対応する少なくとも1つの穴を前記深度画像に残すステップと、
前記少なくとも1つのプロセッサによって、画像修復アルゴリズムで訓練された第1のニューラルネットワークモデルを用いて、前記除去された既存の調度品によって塞がれた前記室内空間のシーンで前記深度画像内の前記少なくとも1つの穴を埋めることにより、前記深度画像を復元するステップと、
前記少なくとも1つのプロセッサによって、前記復元された画像に少なくとも1つの新しい調度品を挿入するステップと、
前記少なくとも1つのプロセッサによって、前記少なくとも1つの新しい調度品を有する前記室内空間の3Dビューを表示するためにレンダリングするステップとを含む、方法。 - 前記深度画像から前記少なくとも1つの既存の調度品を除去するステップは、
第2のニューラルネットワークモデルを用いて、前記深度画像内の前記少なくとも1つの既存の調度品を検出するステップと、
各検出された既存の調度品に関連する画像データを所定の値に置き換えるステップとをさらに含む、請求項9に記載のコンピュータに実行される方法。 - 前記深度画像内の前記少なくとも1つの既存の調度品を検出するステップは、
前記3Dスキャナによって取り込まれた深度情報に基づいて、前記深度画像の3D点群データを決定するステップと、
前記深度画像の前記3D点群データを分割することにより、各検出された既存の調度品のターゲット点群データを識別するステップと、
前記ターゲット点群データに基づいて、前記各検出された既存の調度品の前記深度画像内の位置を決定するステップとをさらに含む、請求項10に記載のコンピュータに実行される方法。 - 前記第1のニューラルネットワークモデルは、前記深度画像のうち前記少なくとも1つの穴以外の領域から特徴を抽出し、前記少なくとも1つの穴を埋めるための特徴を学習するように構成される、請求項9~11のいずれか1項に記載のコンピュータに実行される方法。
- 前記復元された画像に前記少なくとも1つの新しい調度品を挿入するステップは、
前記除去された既存の調度品による穴の領域に関連する、前記復元された画像のターゲット位置に各新しい調度品を挿入するステップと、
前記新しい調度品が前記領域に適合させるように、前記新しい調度品をターゲット寸法に調整するステップとをさらに含む、請求項9~12のいずれか1項に記載のコンピュータに実行される方法。 - 前記ターゲット寸法は、前記除去された既存の調度品の物理的寸法と前記新しい調度品の物理的寸法との比率に基づいて決定される、請求項13に記載のコンピュータに実行される方法。
- 前記深度画像から前記少なくとも1つの既存の調度品を除去する前に、
第3のニューラルネットワークモデルを用いて、前記深度画像内の各既存の調度品の属性を決定するステップと、
前記深度画像に取り込まれた前記室内空間のスタイルを決定するステップと、
前記属性が前記室内空間のスタイルとマッチングしない除去対象である前記少なくとも1つの既存の調度品を識別するステップとをさらに含む、請求項9~14のいずれか1項に記載のコンピュータに実行される方法。 - 前記室内空間のスタイルに基づいて、前記復元された画像に挿入するための前記室内空間用の前記少なくとも1つの新しい調度品を自動的に選択するステップをさらに含む、請求項15に記載のコンピュータに実行される方法。
- 物件用の新しい調度品を提案するためのコンピュータに実行される方法であって、
3Dスキャナによって取り込まれた前記物件の室内空間の深度画像であって、前記室内空間内の1つ又は複数の既存の調度品を含む深度画像を受信するステップと、
少なくとも1つのプロセッサによって、ニューラルネットワークモデルを用いて、前記深度画像内の各既存の調度品の属性を決定するステップと、
前記少なくとも1つのプロセッサによって、前記深度画像に取り込まれた室内空間のスタイルを決定するステップと、
前記少なくとも1つのプロセッサによって、属性が前記室内空間のスタイルとマッチングしない少なくとも1つの既存の調度品を識別するステップと、
前記少なくとも1つのプロセッサによって、前記少なくとも1つの既存の調度品を置き換えるために、前記室内空間のスタイルに基づいて前記室内空間用の少なくとも1つの新しい調度品を自動的に選択するステップと、
前記深度画像から前記少なくとも1つの既存の調度品を除去し、前記除去された既存の調度品の元の位置に対応する少なくとも1つの穴を前記深度画像に残すステップと、
画像修復アルゴリズムで訓練された第2のニューラルネットワークモデルを用いて、前記除去された既存の調度品によって塞がれた前記室内空間のシーンで前記深度画像内の前記少なくとも1つの穴を埋めることにより、前記深度画像を復元するステップと、
前記復元された画像に少なくとも1つの新しい調度品を挿入するステップとを含む、方法。 - 前記少なくとも1つの新しい調度品を指示する提案を生成するステップと、
前記提案をユーザに送信するステップと、
前記少なくとも1つの新しい調度品による前記少なくとも1つの既存の調度品の置換に対するユーザの承認を受信するステップとをさらに含む、請求項17に記載のコンピュータに実行される方法。 - 前記室内空間のスタイルは、前記深度画像内の前記既存の調度品の属性に基づいて一括して決定される、請求項17又は18に記載のコンピュータに実行される方法。
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