基于AI建筑识图的路径识别方法、系统、设备及存储介质与流程

基于ai建筑识图的路径识别方法、系统、设备及存储介质
技术领域
1.本发明涉及地库停车引导技术领域，特别是涉及一种基于ai建筑识图的路径识别方法、系统、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着信息时代的发展，现有识别方式中，缺少对“地库归家动线”的轨迹和范围识别。其原因在于传统方法没有对归家动线做具体定义，导致ai建筑识图的时候无法确定“归家动线”一词的具体定义和识别点。此方法确定了归家动线的识别要点和规律，进而确定归家动线沿线的车位与归家动线的具体影响范围。为解决对“地库归家动线”的轨迹和范围识别问题。需要提供一种可快速识别出归家动线，将相关识别逻辑可以合理应用到所有和归家动线有关的设计规则上的路径识别方法和系统，以进行归家动线的轨迹和范围识别。


技术实现要素：

3.鉴于此，本技术实施例提供一种基于ai建筑识图的路径识别方法、系统、设备及存储介质，使用ai建筑识图的方式，得到归家动线。
4.为实现上述目的，本发明提供了以下技术方案：
5.第一方面，本发明提供了一种基于ai建筑识图的路径识别方法，应用于地库归家动线的轨迹和范围识别，包括：
6.基于建筑图中建筑轮廓识别出的建筑范围线，其中，建筑范围线包括建筑投影线、停车位、车行通道和地下大堂；
7.寻找所述建筑图中所有建筑投影线中的地下大堂位置，通过停车位围合，找到所有车行通道；
8.找到所述建筑图中所有车行通道与地下大堂的交接位置，通过车行通道中线为起点，地下大堂入口为终点，沿中线绘制出连接线连接至大堂入口，得到归家动线。
9.在本发明的进一步方案中，所述停车位呈长方形并排布置于建筑图中，所述车行通道为停车位区间围合后剩余的通道，所述车行通道设有车道中线提示。
10.在本发明的进一步方案中，所述地下大堂在所述建筑图中中建筑轮廓线有门布置，且门通向电梯间的位置。
11.在本发明的进一步方案中，还包括基于归家动线对地库车辆引导，对所述地库车辆引导的方法，包括：
12.获取地库入口位置信息、入库车辆车牌信息以及若干空余停车位信息；
13.根据所述入库车辆车牌信息对入库车辆分配至少一个空余停车位信息；
14.根据所述地库入口位置信息以及至少一个空余停车位信息生成停车导航路径。
15.在本发明的进一步方案中，对所述地库车辆引导的方法，还包括：
16.获取入库车辆的定位信息，基于入库车辆的定位信息对停车导航路径上灯光亮度调节，其中，灯光亮度调节用于调高所述停车导航路径的灯光亮度。
17.在本发明的进一步方案中，在根据停车导航路径以及入库车辆的定位信息进行灯光亮度调节之后，所述地库车辆引导的方法，还包括：
18.获取所述入库车辆车牌信息所对应的入库车辆实时位置信息；
19.判断所述入库车辆实时位置信息是否位于所述停车导航路径；
20.在所述入库车辆实时位置信息未位于所述停车导航路径的情况下，根据所述入库车辆实时位置信息以及所述空余停车位信息生成第二停车导航路径以及第二导航灯光亮度调节信息，其中，所述第二导航灯光亮度调节信息用于调高所述第二停车导航路径的灯光亮度。
21.第二方面，本发明还提供了一种基于ai建筑识图的路径识别系统，应用于地库归家动线的轨迹和范围识别，包括：
22.轮廓识别模块，用于基于建筑图中建筑轮廓识别出的建筑范围线，其中，建筑范围线包括建筑投影线、停车位、车行通道和地下大堂；
23.车行通道获取模块，用于寻找所述建筑图中所有建筑投影线中的地下大堂位置，通过停车位围合，找到所有车行通道；
24.归家动线生成模块，用于找到所述建筑图中所有车行通道与地下大堂的交接位置，通过车行通道中线为起点，地下大堂入口为终点，沿中线绘制出连接线连接至大堂入口，得到归家动线。
25.在本发明的进一步方案中，还包括，车辆引导模块，所述车辆引导模块包括：
26.入库信息获取单元，用于获取地库入口位置信息、入库车辆车牌信息以及若干空余停车位信息；
27.停车位分配单元，用于根据所述入库车辆车牌信息对入库车辆分配至少一个空余停车位信息；
28.停车导航路径生成模块，用于根据所述地库入口位置信息以及至少一个空余停车位信息生成停车导航路径。
29.第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述基于ai建筑识图的路径识别方法的步骤。
30.第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述基于ai建筑识图的路径识别方法的步骤。
31.本发明提供的技术方案可以包括以下有益效果：
32.本技术提供的一种基于ai建筑识图的路径识别方法、系统、设备及存储介质，基于建筑图中建筑轮廓识别出的建筑范围线，其中，建筑范围线包括建筑投影线、停车位、车行通道和地下大堂；寻找所述建筑图中所有建筑投影线中的地下大堂位置，通过停车位围合，找到所有车行通道；找到所述建筑图中所有车行通道与地下大堂的交接位置，通过车行通道中线为起点，地下大堂入口为终点，沿中线绘制出连接线连接至大堂入口，得到归家动线。针对归家动线进行了具体定义，在ai建筑识图的时候可以确定归家动线的识别要点和规律，进而确定归家动线沿线的车位与归家动线的具体影响范围。可通过此标准快速识别出归家动线，以致相关规则可以快速进行识别建筑图，以便对提高地库内寻车、停车以及归家的效率。
33.本技术的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。应当理解
的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
34.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例。在附图中：
35.图1为本技术实施例提供的一种基于ai建筑识图的路径识别方法的流程图；
36.图2为本技术实施例提供的一种基于ai建筑识图的路径识别方法中地下大堂位置的示意图；
37.图3为本技术实施例提供的一种基于ai建筑识图的路径识别方法中标记停车位围合的示意图；
38.图4为本技术实施例提供的一种基于ai建筑识图的路径识别方法中标记车行通道的流程图；
39.图5为本技术实施例提供的一种基于ai建筑识图的路径识别方法中生成归家动线的示意图；
40.图6为本技术实施例提供的一种基于ai建筑识图的路径识别方法中对地库车辆引导的流程图；
41.图7为本技术实施例提供的一种基于ai建筑识图的路径识别系统的结构框图；
42.图8为本发明一些实施例中一种计算机设备的硬件架构图；
43.本技术目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
44.下面，结合附图以及具体实施方式，对本技术做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
45.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
46.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
47.下面结合附图和实施例对本技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本技术，而非对本技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本技术相关的部分而非全部结构。
48.相关技术中，由于传统方法没有对归家动线做具体定义，导致ai建筑识图的时候无法确定“归家动线”一词的具体定义和识别点。此方法确定了归家动线的识别要点和规律，进而确定归家动线沿线的车位与归家动线的具体影响范围。为解决对“地库归家动线”的轨迹和范围识别问题。
49.鉴于此，本技术提供了一种基于ai建筑识图的路径识别方法、系统、设备及存储介质，使用ai建筑识图的方式，得到归家动线。
50.本技术的一些实施例中，参见图1-5所示，本发明实施例提供了一种基于ai建筑识图的路径识别方法，包括步骤s10-步骤s30：
51.步骤s10、基于建筑图中建筑轮廓识别出的建筑范围线，其中，建筑范围线包括建筑投影线、停车位、车行通道和地下大堂；
52.步骤s20、寻找所述建筑图中所有建筑投影线中的地下大堂位置标记为
①
，通过停车位围合标记为
②
，找到所有车行通道标记为
③
；
53.步骤s30、找到所述建筑图中所有车行通道与地下大堂的交接位置，通过车行通道中线为起点，地下大堂入口为终点，沿中线绘制出连接线连接至大堂入口，得到归家动线。
54.在本实施例中，所述停车位呈长方形并排布置于建筑图中，所述车行通道为停车位区间围合后剩余的通道，所述车行通道设有车道中线提示。
55.在本实施例中，所述地下大堂在所述建筑图中中建筑轮廓线有门布置，且门通向电梯间的位置。
56.在本实施例中，参见图6所示，本发明还包括基于归家动线对地库车辆引导，对所述地库车辆引导的方法，包括步骤s101-步骤s103：
57.步骤s101、获取地库入口位置信息、入库车辆车牌信息以及若干空余停车位信息；
58.步骤s102、根据所述入库车辆车牌信息对入库车辆分配至少一个空余停车位信息；
59.步骤s103、根据所述地库入口位置信息以及至少一个空余停车位信息生成停车导航路径。
60.其中，地库入口位置信息为地库入口的位置信息，入库车辆车牌信息为车牌号，空余停车位信息为地库内无车辆停靠的车位。
61.在本发明的进一步方案中，对所述地库车辆引导的方法，还包括：
62.获取入库车辆的定位信息，基于入库车辆的定位信息对停车导航路径上灯光亮度调节，其中，灯光亮度调节用于调高所述停车导航路径的灯光亮度。
63.在其中的一些实施例中，可以获取一个地库入口位置信息以及一个入库车辆车牌信息，然后为该入库车辆车牌信息分配一空余停车位信息，并根据该地库入口位置信息以及一空余停车位信息生成停车导航路径以及灯光亮度调节信息，从而能够使入库车辆车牌信息所对应车辆根据灯光亮度调节信息以及停车导航路径驶入该空余停车位信息，解决了用户需要在地库内盲目寻找车位的问题。
64.在本发明的进一步方案中，在根据停车导航路径以及入库车辆的定位信息进行灯光亮度调节之后，所述地库车辆引导的方法，还包括：
65.获取所述入库车辆车牌信息所对应的入库车辆实时位置信息；
66.判断所述入库车辆实时位置信息是否位于所述停车导航路径；
67.在所述入库车辆实时位置信息未位于所述停车导航路径的情况下，根据所述入库车辆实时位置信息以及所述空余停车位信息生成第二停车导航路径以及第二导航灯光亮度调节信息，其中，所述第二导航灯光亮度调节信息用于调高所述第二停车导航路径的灯光亮度。
68.在其中的一些实施例中，可以同时获取若干个地库入口位置信息以及若干个入库车辆车牌信息，为每一入库车辆车牌信息分配一空余停车位信息，然后根据若干地库入口
位置信息以及若干入库车辆车牌信息所对应的若干空余停车位信息生成若干停车导航路径以及若干灯光亮度调节信息，从而能够在地库内有若干个入口的情况下，对若干个入口进入的车辆进行同时处理，提高对进入地库车辆的处理效率。
69.应该理解的是，上述虽然是按照某一顺序描述的，但是这些步骤并不是必然按照上述顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，本实施例的一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
70.在其中的一些实施例中，在地库内有多个出口的情况下，可以获取一距离最近的出口位置信息，并根据该最近的出口位置信息以及停车车位生成离开导航路径以及第五灯光亮度调节信息。
71.本发明的基于ai建筑识图的路径识别方法，基于建筑图中建筑轮廓识别出的建筑范围线，其中，建筑范围线包括建筑投影线、停车位、车行通道和地下大堂；寻找所述建筑图中所有建筑投影线中的地下大堂位置，通过停车位围合，找到所有车行通道；找到所述建筑图中所有车行通道与地下大堂的交接位置，通过车行通道中线为起点，地下大堂入口为终点，沿中线绘制出连接线连接至大堂入口，得到归家动线。针对归家动线进行了具体定义，在ai建筑识图的时候可以确定归家动线的识别要点和规律，进而确定归家动线沿线的车位与归家动线的具体影响范围。可通过此标准快速识别出归家动线，以致相关规则可以快速进行识别建筑图，以便对提高地库内寻车、停车以及归家的效率。
72.本技术的一些实施例中，参见图7所示，基于ai建筑识图的路径识别系统，应用于地库归家动线的轨迹和范围识别，包括：
73.轮廓识别模块100，用于基于建筑图中建筑轮廓识别出的建筑范围线，其中，建筑范围线包括建筑投影线、停车位、车行通道和地下大堂；
74.车行通道获取模块200，用于寻找所述建筑图中所有建筑投影线中的地下大堂位置，通过停车位围合，找到所有车行通道；
75.归家动线生成模块300，用于找到所述建筑图中所有车行通道与地下大堂的交接位置，通过车行通道中线为起点，地下大堂入口为终点，沿中线绘制出连接线连接至大堂入口，得到归家动线。
76.在本发明的进一步方案中，还包括，车辆引导模块400，所述车辆引导模块包括：
77.入库信息获取单元401，用于获取地库入口位置信息、入库车辆车牌信息以及若干空余停车位信息；
78.停车位分配单元402，用于根据所述入库车辆车牌信息对入库车辆分配至少一个空余停车位信息；
79.停车导航路径生成模块403，用于根据所述地库入口位置信息以及至少一个空余停车位信息生成停车导航路径。
80.需要注意的是，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
81.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
82.本实施例还提供一种计算机设备，如图8所示，该计算机设备包括多个计算机设备1000，在实施例中基于ai建筑识图的路径识别系统的组成部分可分散于不同的计算机设备1000中，计算机设备1000可以是执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。本实施例的计算机设备1000至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信连接的存储器1001、处理器1002。需要指出的是，图8仅示出了具有组件存储器1001和处理器1002的计算机设备1000，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
83.本实施例中，存储器1001(即可读存储介质)包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，sd或dx存储器等)、随机访问存储器(ram)、静态随机访问存储器(sram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、可编程只读存储器(prom)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器1001可以是计算机设备1000的内部存储单元，例如该计算机设备1000的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器1001也可以是计算机设备1000的外部存储设备，例如该计算机设备1000上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmedia card,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。当然，存储器1001还可以既包括计算机设备1000的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器1001通常用于存储安装于计算机设备设备的操作系统和各类应用软件，例如实施例的基于ai建筑识图的路径识别系统等。此外，存储器1001还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
84.处理器1002在一些实施例中可以是中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器1002通常用于控制计算机设备1000的总体操作。本实施例中，处理器1002用于运行存储器1001中存储的程序代码或者处理数据。本实施例计算机设备的多个计算机设备1000的处理器1002共同执行计算机程序时实现实施例的基于ai建筑识图的路径识别方法，该方法包括：
85.基于建筑图中建筑轮廓识别出的建筑范围线，其中，建筑范围线包括建筑投影线、停车位、车行通道和地下大堂；
86.寻找所述建筑图中所有建筑投影线中的地下大堂位置，通过停车位围合，找到所有车行通道；
87.找到所述建筑图中所有车行通道与地下大堂的交接位置，通过车行通道中线为起点，地下大堂入口为终点，沿中线绘制出连接线连接至大堂入口，得到归家动线。
88.通过以上的实施方式的描述，本领域普通技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可匹配存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。
89.本技术的实施例还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，sd或dx存储器等)、随机访问存储器(ram)、静态随机访问存储器(sram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、可编程只读存储器(prom)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、app应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现相应功能。本实施例计算机可读存储介质存储实施例的基于ai建筑识图的路径识别系统10，被处理器执行时实现实施例的基于ai建筑识图的路径识别方法，该方法包括：
90.基于建筑图中建筑轮廓识别出的建筑范围线，其中，建筑范围线包括建筑投影线、停车位、车行通道和地下大堂；
91.寻找所述建筑图中所有建筑投影线中的地下大堂位置，通过停车位围合，找到所有车行通道；
92.找到所述建筑图中所有车行通道与地下大堂的交接位置，通过车行通道中线为起点，地下大堂入口为终点，沿中线绘制出连接线连接至大堂入口，得到归家动线。
93.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。
94.存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如cd-rom、软盘或磁带系统；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如dram、ddrram、sram、edoram，兰巴斯(rambus)ram等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。
95.当然，本技术实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的基于ai建筑识图的路径识别操作，还可以执行本技术任意实施例所提供的基于ai建筑识图的路径识别方法中的相关操作。
96.本发明提供的基于ai建筑识图的路径识别方法、系统、设备及存储介质，基于建筑图中建筑轮廓识别出的建筑范围线，其中，建筑范围线包括建筑投影线、停车位、车行通道和地下大堂；寻找所述建筑图中所有建筑投影线中的地下大堂位置，通过停车位围合，找到所有车行通道；找到所述建筑图中所有车行通道与地下大堂的交接位置，通过车行通道中线为起点，地下大堂入口为终点，沿中线绘制出连接线连接至大堂入口，得到归家动线。针对归家动线进行了具体定义，在ai建筑识图的时候可以确定归家动线的识别要点和规律，进而确定归家动线沿线的车位与归家动线的具体影响范围。可通过此标准快速识别出归家动线，以致相关规则可以快速进行识别建筑图，以便对提高地库内寻车、停车以及归家的效率。
97.以上仅为本技术的优选实施例，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技
术领域，均同理包括在本技术的专利保护范围内。

技术特征：
1.一种基于ai建筑识图的路径识别方法，应用于地库归家动线的轨迹和范围识别，其特征在于，包括：基于建筑图中建筑轮廓识别出的建筑范围线，其中，建筑范围线包括建筑投影线、停车位、车行通道和地下大堂；寻找所述建筑图中所有建筑投影线中的地下大堂位置，通过停车位围合，找到所有车行通道；找到所述建筑图中所有车行通道与地下大堂的交接位置，通过车行通道中线为起点，地下大堂入口为终点，沿中线绘制出连接线连接至大堂入口，得到归家动线。2.根据权利要求1所述的基于ai建筑识图的路径识别方法，其特征在于，所述停车位呈长方形并排布置于建筑图中，所述车行通道为停车位区间围合后剩余的通道，所述车行通道设有车道中线提示。3.根据权利要求2所述的基于ai建筑识图的路径识别方法，其特征在于，所述地下大堂在所述建筑图中中建筑轮廓线有门布置，且门通向电梯间的位置。4.根据权利要求2所述的基于ai建筑识图的路径识别方法，其特征在于，还包括基于归家动线对地库车辆引导，对所述地库车辆引导的方法，包括：获取地库入口位置信息、入库车辆车牌信息以及若干空余停车位信息；根据所述入库车辆车牌信息对入库车辆分配至少一个空余停车位信息；根据所述地库入口位置信息以及至少一个空余停车位信息生成停车导航路径。5.根据权利要求4所述的基于ai建筑识图的路径识别方法，其特征在于，对所述地库车辆引导的方法，还包括：获取入库车辆的定位信息，基于入库车辆的定位信息对停车导航路径上灯光亮度调节，其中，灯光亮度调节用于调高所述停车导航路径的灯光亮度。6.根据权利要求1所述的基于ai建筑识图的路径识别方法，其特征在于，在根据停车导航路径以及入库车辆的定位信息进行灯光亮度调节之后，所述地库车辆引导的方法，还包括：获取所述入库车辆车牌信息所对应的入库车辆实时位置信息；判断所述入库车辆实时位置信息是否位于所述停车导航路径；在所述入库车辆实时位置信息未位于所述停车导航路径的情况下，根据所述入库车辆实时位置信息以及所述空余停车位信息生成第二停车导航路径以及第二导航灯光亮度调节信息，其中，所述第二导航灯光亮度调节信息用于调高所述第二停车导航路径的灯光亮度。7.一种基于ai建筑识图的路径识别系统，应用于地库归家动线的轨迹和范围识别，其特征在于，包括：轮廓识别模块，用于基于建筑图中建筑轮廓识别出的建筑范围线，其中，建筑范围线包括建筑投影线、停车位、车行通道和地下大堂；车行通道获取模块，用于寻找所述建筑图中所有建筑投影线中的地下大堂位置，通过停车位围合，找到所有车行通道；归家动线生成模块，用于找到所述建筑图中所有车行通道与地下大堂的交接位置，通过车行通道中线为起点，地下大堂入口为终点，沿中线绘制出连接线连接至大堂入口，得到
归家动线。8.根据权利要求7所述的基于ai建筑识图的路径识别系统，其特征在于，还包括，车辆引导模块，所述车辆引导模块包括：入库信息获取单元，用于获取地库入口位置信息、入库车辆车牌信息以及若干空余停车位信息；停车位分配单元，用于根据所述入库车辆车牌信息对入库车辆分配至少一个空余停车位信息；停车导航路径生成模块，用于根据所述地库入口位置信息以及至少一个空余停车位信息生成停车导航路径。9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括多个计算机设备，各计算机设备包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述多个计算机设备的处理器执行所述计算机程序时共同实现权利要求1-6任一所述基于ai建筑识图的路径识别方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述存储介质存储的所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述基于ai建筑识图的路径识别方法的步骤。

技术总结
本发明涉及基于AI建筑识图的路径识别方法、系统、设备及存储介质，涉及地库停车引导技术领域，该方法包括基于建筑图中建筑轮廓识别出的建筑范围线，其中，建筑范围线包括建筑投影线、停车位、车行通道和地下大堂；寻找所述建筑图中所有建筑投影线中的地下大堂位置，通过停车位围合，找到所有车行通道；找到所述建筑图中所有车行通道与地下大堂的交接位置，通过车行通道中线为起点，地下大堂入口为终点，沿中线绘制出连接线连接至大堂入口，得到归家动线。可通过此标准快速识别出归家动线，以致相关规则可以快速进行识别建筑图，以便对提高地库内寻车、停车以及归家的效率。停车以及归家的效率。停车以及归家的效率。


技术研发人员：李红卫 庄勇 魏纬 舒艳华 刘辉 孙明 庄田园
受保护的技术使用者：深圳海智创科技有限公司
技术研发日：2022.12.30
技术公布日：2023/5/14