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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种自动生成矢量化户型平面图的方法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：CN119962044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510042531.5，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种自动生成矢量化户型平面图的方法是由吴文明;郑利平;徐本柱;胡斯哲设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动生成矢量化户型平面图的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动生成矢量化户型平面图的方法，包括以下步骤：步骤1、采用节点生成模型生成表示户型平面图中墙交叉点的节点集合，每个节点包含其位置坐标、周围房间的语义标签，同时通过新颖的损失函数项提高了生成节点集合的几何质量；步骤2、以步骤1得到的节点集合中的节点组合形成的侯选边集合作为输入，预测得到边缘集合，同时通过新颖的随机自监督几何增强方法提高了预测边缘集合的几何质量；步骤3、基于和角点关联的房间的语义信息，通过遍历图的最小环操作得到所有的最小环即为所有的房间。本发明减少繁琐的人工设计，智能化程度高。

本发明授权一种自动生成矢量化户型平面图的方法在权利要求书中公布了：1.一种自动生成矢量化户型平面图的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、使用基于扩散模型的节点生成模型，采用从标准高斯分布采样的随机噪声作为节点生成模型的输入，由所述节点生成模型生成初步节点集合，初步节点集合中的每个节点代表一个墙交叉点，每个节点具有位置坐标、周围房间的语义信息以及背景属性； 然后，根据初步节点集合中每个节点的背景属性值判断相应节点是否为填充节点，并去除初步节点集合中的填充节点，以剩余的节点形成平面图的节点集合； 步骤2、使用基于神经网络的边缘预测模型，以步骤1得到的平面图的节点集合中任意两两节点组合形成的候选边构建候选边集合，并以候选边集合作为所述边缘预测模型的输入，由所述边缘预测模型预测每一对节点之间是否存在边缘，由此得到平面图的边缘集合，边缘集合中的边缘表示平面图中的墙，将所述平面图的节点集合与边缘集合结合，由此得到平面图的结构图； 步骤3、通过遍历平面图的结构图的最小环操作，对所述结构图进行遍历，得到所有的最小环即为所有的房间，由此从所述结构图中提取得到房间集合；将所述结构图与所述房间集合结合，由此得到矢量化户型平面图； 步骤2中所述基于神经网络的边缘预测模型采用训练好的Transformer，记为边缘Transformer； 所述边缘Transformer训练时引入随机自监督几何增强方法，对于每个候选边缘，在边缘上随机插入一个点，并要求边缘Transformer预测该插入点的随机系数，由此强化边缘Transformer对边缘整体几何特征的理解。

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