本发明公开了一种基于神经网络的多房间室内户型图重建方法，本发明在室内稠密三维重建模型的基础上使用Mask‑Rcnn神经网络，将拥有多个房间的场景分割为多个单房间小场景，将单个房间中的所有墙面提取出来，将构成墙面所有的点做平面投影，对2D投影平面图的结果做线段拟合，将每面墙用一个2D线段表示，再计算线段与线段的交点得到整体房间的角点，将所得角点按顺序相连，最后将线段沿着Z轴方向拔高得到模型户型图结构。本发明在对场景中的重建时，消除了不同房间之间的干扰，保证了重建后结果的完整性，在对场景中的房间角点计算时，引入了传统的计算方法，对于角点计算的结果相比于神经网络检测的结果更加精确。