本发明涉及工程造价的技术领域，尤其是涉及一种基于大数据的工程造价估价方法、系统及其存储介质。
背景技术：
工程造价是评价总投资和分项投资合理性和投资效益的主要依据之一。在评价土地价格、建筑安装产品和设备价格的合理性时，就必须利用工程造价资料，在评价建设项目偿贷能力、获利能力和宏观效益时，也可依据工程造价。工程造价也是评价建筑安装企业管理水平和经营成果的重要依据。
相关技术中，工程造价包括装修计算，在家装中，每个户型的情况都不相同，导致，因此，很难准确地说出具体的数字。
技术实现要素：
本发明目的一是提供一种基于大数据的工程造价估价方法，具有具有根据大数据与现有户型模型数据对比获得均价的特点。
本发明的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：
一种基于大数据的工程造价估价方法，所述方法包括如下步骤：获取户型信息，所述户型信息包括户型图，所述户型图包含户型面积、户型层高和户型外轮廓长度；调用模型数据库，所述模型数据库预存有户型模型和模型均价，所述户型模型包含模型面积、模型层高和模型外轮廓长度；根据筛选条件，筛选出符合条件的户型模型；比对户型图与所有符合比对条件的户型模型相似度，筛选出相似度大于预设相似度阈值的户型模型；呈现经过相似度比对后筛选出的户型模型装饰效果和与户型模型对应的模型均价。
通过采用上述技术方案，根据相似度比对，筛选出与用于输入的户型图相似的户型模型，并且关联得到户型模型对应的户型均价，使用户可在较为相似的户型模型中挑选喜欢的装修风格，并且对应得到较为准确的装修造价。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：所述户型图与所有户型模型的相似度的具体方法为：提取户型图的外轮廓和户型模型的外轮廓，通过外轮廓相似度算法计算获得相似度。
通过采用上述技术方案，以户型图的外轮廓和户型模型的外轮廓来勾勒出户型图的形状和户型模型的形状，通过外轮廓相似度算法比较得到户型图的形状和户型模型的形状之间的相似度，计算方式可较为准确得计算出户型图与户型模型之间的相似度。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据筛选条件，筛选出符合条件的户型模型包括：判断户型模型的模型面积是否在户型面积预设的面积范围内，若是，则户型面积对应的户型模型符合比对条件。
通过采用上述技术方案，由于户型图的外轮廓和户型模型的外轮廓相似度比对只能比对户型图的形状与户型模型的形状，就可能会发生户型图面积与户型模型面积相差较大的情况，如户型图的面积能做三个卧室两个卫生间，而户型模型的面积只能做两个卧室一个卫生间，这样户型模型对于户型图来说就不再具备参考意义，因此这样的户型模型需要被排除。设置户型面积预设面积范围，则可以降低上述情况的发生。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：所述户型信息还包括户型房间信息，所述户型数据模型还包括模型房间信息，所述根据筛选条件，筛选出符合条件的户型模型包括：还包括判断户型房间信息和模型房间信息是否相同，若是，则模型房间信息对应的户型模型符合比对条件。
通过采用上述技术方案，户型房间信息包括卧室数量、卫生间数量和客厅数量，模型房间信息则包括模型卧室数量、模型卫生间数量和模型客厅数量。判断户型房间信息和模型房间信息相同，指的是卧室数量与模型卧室数量、卫生间数量与模型卫生间数量和客厅数量与模型客厅数量都相等，反之，当有其中一项不相等，则户型房间信息和模型房间信息不相同。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：所述模型均价为：(模型墙面均价×模型外轮廓长度×模型层高 模型面积×模型地面屋顶均价)/模型面积。
通过采用上述技术方案，由于地面、墙面和屋顶的价格都不相同，并且墙面的价格与模型面积并不是呈正比的，而地面和屋顶的价格与模型面积呈正比，因此上述模型均价计算的公式相对更加合理。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：所述方法还包括根据模型均价计算户型均价，所述户型均价为：(模型墙面均价×户型外轮廓长度×户型层高 户型面积×模型地面屋顶均价)/户型面积。
通过采用上述技术方案，由于模型均价的计算公式给出了模型墙面均价和模型地面屋顶均价，而即便是面积相同的户型图和户型模型，由于长宽的不同，假设层高相同，墙面面积也是不同的，因此采用上述户型均价计算公式相对更加准确。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：所述方法还包括呈现与模型均价对应的户型均价。
通过采用上述技术方案，用户可获知与户型图相对应的更加准确的均价作为参考。
本发明目的二是提供一种基于大数据的工程造价估价系统，具有具有根据大数据与现有户型模型数据对比获得均价的特点。
本发明的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：
一种基于大数据的工程造价估价系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取户型信息，所述户型信息包括户型图，所述户型图包含户型面积、户型层高和户型外轮廓长度；
调用模块，调用模型数据库，所述模型数据库预存有户型模型和模型均价，所述户型模型包含模型面积、模型层高和模型外轮廓长度；
筛选模块，根据筛选条件，筛选出符合条件的户型模型；
所述筛选模块包括面积筛选子模块，用于判断户型模型的模型面积是否在户型面积预设的面积范围内，若是，则户型面积对应的户型模型符合比对条件；
所述筛选模块还包括房间信息筛选子模块，用于判断户型房间信息和模型房间信息是否相同，若是，则模型房间信息对应的户型模型符合比对条件。
比对模块，用于比对户型图与所有符合比对条件的户型模型相似度，筛选出相似度大于预设相似度阈值的户型模型；
呈现模块，用于呈现经过相似度比对后筛选出的户型模型和与呈现户型模型对应的模型均价。
本发明目的三是提供一种计算机存储介质，能够存储相应的程序，具有便于实现具有根据大数据与现有户型模型数据对比获得均价的特点。
本发明的上述发明目的四是通过以下技术方案得以实现的：
一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述任一种基于大数据的工程造价估价方法的计算机程序。
综上所述，本发明包括以下至少一种有益技术效果：
1.根据相似度比对，筛选出与用于输入的户型图相似的户型模型，并且关联得到户型模型对应的户型均价，使用户可在较为相似的户型模型中挑选喜欢的装修风格，并且对应得到较为准确的装修造价；
2.由于模型均价的计算公式给出了模型墙面均价和模型地面屋顶均价，而即便是面积相同的户型图和户型模型，由于长宽的不同，假设层高相同，墙面面积也是不同的，因此采用本申请的户型均价计算公式使户型均价相对更加准确。
附图说明
图1是本申请实施例的方法流程图；
图2是本申请实施例的系统框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。
本发明实施例提供一种基于大数据的工程造价估价方法，参照图1，包括：
获取户型信息，户型信息包括户型图，户型图包含户型面积、户型层高和户型外轮廓长度。
在本申请实施例中，户型信息通过人工输入。户型图是一个平面图形，具有由地面各条边的边长构成。而人工输入的信息中的户型面积和户型外轮廓长度可以是直接通过人工输入，也可以是人工输入的户型图中的各个边长长度，通过各个边长长度计算得到户型面积和户型外轮廓长度。户型图包含的户型外轮廓长度为户型图中各个边长的总和。户型层高则需要人工进行输入。除此之外，户型信息还可以包括户型房间信息，户型房间信息具体为卧室数量、卫生间数量和客厅数量。即人们常说的3室1厅1卫。
调用模型数据库，模型数据库预存有户型模型和模型均价，户型模型包含模型面积、模型层高和模型外轮廓长度。
在本申请的实施例中，模型均价与户型模型相关联，一一对应。模型数据库是一个按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。模型面积、模型层高和模型外轮廓长度都是已经输入或已经计算的结果。模型数据库可不断更新，增加数据、修改数据和删除数据。除此之外，模型数据还包括模型房间信息，模型房间信息具体为模型卧室数量、模型卫生间数量和模型客厅数量。
根据筛选条件，筛选出符合条件的户型模型。
比对户型图与所有符合比对条件的户型模型相似度，筛选出相似度大于预设相似度阈值的户型模型。
在本申请的实施例中，筛选条件可以是户型面积预设的面积范围，具体为：判断户型模型的模型面积是否在户型面积预设的面积范围内，若是，则户型面积对应的户型模型符合比对条件。该面积范围是低于户型面积一定百分比和高于户型面积一定百分比的一个数值范围。以户型面积为100平方米、上下浮动百分比为5%为例，那么面积范围就是95平方米至105平方米，包括95平方米和105平方米这两个端值。设置上述筛选条件的原因是，由于户型图的外轮廓和户型模型的外轮廓相似度比对只能比对户型图的形状与户型模型的形状，就可能会发生户型图面积与户型模型面积相差较大的情况，如户型图的面积能做三个卧室两个卫生间，而户型模型的面积只能做两个卧室一个卫生间，这样户型模型对于户型图来说就不再具备参考意义，因此这样的户型模型需要被排除。设置户型面积预设面积范围，则可以降低上述情况的发生。
在本申请的实施利中，筛选条件也可以是户型房间信息，具体为：判断户型模型的模型面积是否在户型面积预设的面积范围内，若是，则户型面积对应的户型模型符合比对条件。判断户型房间信息和模型房间信息相同，指的是卧室数量与模型卧室数量、卫生间数量与模型卫生间数量和客厅数量与模型客厅数量都相等，反之，当有其中一项不相等，则户型房间信息和模型房间信息不相同。设置上述筛选条件的原因是，如果用户输入的户型图户型房间信息与模型房间信息不同，那么就无法将户型模型的装饰结构借鉴于用户输入的户型图中。因此设置了上述筛选条件。
在一些实施方式中，可选择户型面积预设的面积范围和户型房间信息中的一种作为筛选条件，也可以同时选择上述两种筛选条件。
在本申请的实施例中，户型图与所有户型模型的相似度的具体方法为：提取户型图的外轮廓和户型模型的外轮廓，通过外轮廓相似度算法计算获得相似度。外轮廓相似度算法可以通过opencv软件实现，对户型图的地面平面图片和户型模型的地面平面图片进行边缘检测、轮廓提取之后，进行不同轮廓之间的相似比较。也可以是通过hu矩阵计算两个轮廓的相似度。相似度阈值作为一个判定条件，当户型图与户型模型的相似度大于相似度阈值后，才被认为户型图与弧形模型相似，只有与户型图相似的户型模型才被认为是可以将户型模型的装饰匹配到户型图上的。
呈现经过相似度比对后筛选出的户型模型装饰效果和与户型模型对应的模型均价。
在本申请的实施例中，呈现户型模型装饰效果和模型均价，通过具有图像显示功能的显示器显示实现。
在本申请的实施例中，除显示模型均价以外，为提高与户型图对应的均价准确性。对模型均价的公式进行了定义：(模型墙面均价×模型外轮廓长度×模型层高 模型面积×模型地面屋顶均价)/模型面积。对户型均价进行了定义：(模型墙面均价×户型外轮廓长度×户型层高 户型面积×模型地面屋顶均价)/户型面积。最终计算得到的户型均价可作为最终的参考。由于地面、墙面和屋顶的价格都不相同，并且墙面的价格与模型面积并不是呈正比的，而地面和屋顶的价格与模型面积呈正比，因此上述模型均价计算的公式相对更加合理。由于模型均价的计算公式给出了模型墙面均价和模型地面屋顶均价，而即便是面积相同的户型图和户型模型，由于长宽的不同，假设层高相同，墙面面积也是不同的，因此采用上述户型均价计算公式相对更加准确。举个例子，如面积相同的户型图和户型模型，户型图为一个矩形，长为8米，宽为5米，层高为4米，那么户型图中的墙面面积则为104平方米。户型模型的长为10米，宽为4米，层高也为4米，那么户型模型的墙面面积为112平方米。户型模型的墙面面积比户型图的墙面面积多了8平方米，而地面和屋顶面积相同。那么户型图的装修成本是比户型模型的装修成本要低的。如采用现有的均价呈现方式，只根据装修总价除以户型面积的方式输出均价，是无法避免上述误差的。而本申请提供的模型均价计算公式和户型均价计算公式，则可以克服上述误差问题，使均价更加准确。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请还给提供了一种基于大数据的工程造价估价系统，参照图2，包括：
获取模块，用于获取户型信息，户型信息包括户型图，户型图包含户型面积、户型层高和户型外轮廓长度；
调用模块，调用模型数据库，模型数据库预存有户型模型和模型均价，户型模型包含模型面积、模型层高和模型外轮廓长度；
筛选模块，根据筛选条件，筛选出符合条件的户型模型；
筛选模块包括面积筛选子模块，用于判断户型模型的模型面积是否在户型面积预设的面积范围内，若是，则户型面积对应的户型模型符合比对条件；
筛选模块还包括房间信息筛选子模块，用于判断户型房间信息和模型房间信息是否相同，若是，则模型房间信息对应的户型模型符合比对条件。
比对模块，用于比对户型图与所有符合比对条件的户型模型相似度，筛选出相似度大于预设相似度阈值的户型模型；
呈现模块，用于呈现经过相似度比对后筛选出的户型模型装置效果和与户型模型对应的模型均价和户型均价。
关于基于大数据的工程造价估价系统的具体限定可以参见上文中对于基于大数据的工程造价估价方法的限定，在此不再赘述。上述基于大数据的工程造价估价系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取户型信息，户型信息包括户型图，户型图包含户型面积、户型层高和户型外轮廓长度；
调用模型数据库，模型数据库预存有户型模型和模型均价，户型模型包含模型面积、模型层高和模型外轮廓长度；
根据筛选条件，筛选出符合条件的户型模型；
比对户型图与所有符合比对条件的户型模型相似度，筛选出相似度大于预设相似度阈值的户型模型；
呈现经过相似度比对后筛选出的户型模型装饰效果和与户型模型对应的模型均价。
计算机可读存储介质例如包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
1.一种基于大数据的工程造价估价方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
获取户型信息，所述户型信息包括户型图，所述户型图包含户型面积、户型层高和户型外轮廓长度；
调用模型数据库，所述模型数据库预存有户型模型和模型均价，所述户型模型包含模型面积、模型层高和模型外轮廓长度；
根据筛选条件，筛选出符合条件的户型模型；
比对户型图与所有符合比对条件的户型模型相似度，筛选出相似度大于预设相似度阈值的户型模型；
呈现经过相似度比对后筛选出的户型模型装饰效果和与户型模型对应的模型均价。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述户型图与所有户型模型的相似度的具体方法为：提取户型图的外轮廓和户型模型的外轮廓，通过外轮廓相似度算法计算获得相似度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据筛选条件，筛选出符合条件的户型模型包括：判断户型模型的模型面积是否在户型面积预设的面积范围内，若是，则户型面积对应的户型模型符合比对条件。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述户型信息还包括户型房间信息，所述户型数据模型还包括模型房间信息，所述根据筛选条件，筛选出符合条件的户型模型包括：还包括判断户型房间信息和模型房间信息是否相同，若是，则模型房间信息对应的户型模型符合比对条件。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型均价为：(模型墙面均价×模型外轮廓长度×模型层高 模型面积×模型地面屋顶均价)/模型面积。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括根据模型均价计算户型均价，所述户型均价为：(模型墙面均价×户型外轮廓长度×户型层高 户型面积×模型地面屋顶均价)/户型面积。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括呈现与模型均价对应的户型均价。
8.一种基于大数据的工程造价估价系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取户型信息，所述户型信息包括户型图，所述户型图包含户型面积、户型层高和户型外轮廓长度；
调用模块，调用模型数据库，所述模型数据库预存有户型模型和模型均价，所述户型模型包含模型面积、模型层高和模型外轮廓长度；
筛选模块，根据筛选条件，筛选出符合条件的户型模型；
所述筛选模块包括面积筛选子模块，用于判断户型模型的模型面积是否在户型面积预设的面积范围内，若是，则户型面积对应的户型模型符合比对条件；
所述筛选模块还包括房间信息筛选子模块，用于判断户型房间信息和模型房间信息是否相同，若是，则模型房间信息对应的户型模型符合比对条件；
比对模块，用于比对户型图与所有符合比对条件的户型模型相似度，筛选出相似度大于预设相似度阈值的户型模型；
呈现模块，用于呈现经过相似度比对后筛选出的户型模型装置效果和与户型模型对应的模型均价和户型均价。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至7中任一种方法的计算机程序。
技术总结