CN112801620B - 工程信息处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
工程信息处理方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112801620B CN112801620B CN202110126954.7A CN202110126954A CN112801620B CN 112801620 B CN112801620 B CN 112801620B CN 202110126954 A CN202110126954 A CN 202110126954A CN 112801620 B CN112801620 B CN 112801620B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- engineering
- information
- analyzed
- attribute
- acquiring
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims abstract description 30
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 48
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 25
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 19
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 4
- 238000011960 computer-aided design Methods 0.000 description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 7
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 5
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 4
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 2
- 238000009435 building construction Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000009428 plumbing Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/13—Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/08—Construction
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Geometry (AREA)
- Marketing (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Economics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Architecture (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请提供了一种工程信息处理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待分析工程对象的至少两个工程图纸，其中，每个工程图纸中均包含有与待分析对象相关联的至少一个待分析区域，每个待分析区域中均包含有组成待分析工程对象的一个或多个元素；识别每个待分析区域中的所有元素；获取工程图纸的轴网信息；根据轴网信息，确定与每个元素相关的关联工程图纸，其中，关联工程图纸中包含相关的元素的属性信息；在关联工程图纸中获取每个元素的属性信息，并生成待分析对象的属性信息集合。本申请用以解决在多个工程图纸中查阅一个对象的信息时，效率低下且查阅结果不准确的问题。
Description
技术领域
本申请涉及信息处理领域，尤其涉及一种工程信息处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
建筑行业中，工程图纸是建筑设计、建筑施工等多个环节的重要基础。工程图纸中含有图元、图框、标注、属性、坐标信息、轴网信息等多种信息。利用工程图纸中的多种信息，工程人员可以准确获得需要的对象的信息，例如，建筑物的设计结构、大小、性能、位置关系等，以完成其他相关工作。随着社会的飞速发展，工程图纸的表达方式与图纸种类也越来越多，例如，根据建筑专业分为建筑、结构、给排水、暖通、电气等图纸类别，根据空间类型分为总说明、总平图、标准层、地下室等。针对同一对象的图纸可能存在几百张甚至几千张。图纸数量越多，图纸中的信息越多。
现有技术中，当工程人员需要查阅某个对象的相关信息时，需要人为通过查阅图纸名称，找到相关的图纸，再查找该对象的信息。但是，这个过程既浪费时间和人力，信息获取过程的效率低下，还可能出现信息遗漏或者查找错误等情况，造成查阅结果的不准确。
发明内容
本申请提供了一种工程信息处理方法，用以解决在多个工程图纸中查阅一个对象的信息时，效率低下且查阅结果不准确的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种工程信息处理方法，包括：获取待分析工程对象的至少两个工程图纸，其中，每个所述工程图纸中均包含有与所述待分析对象相关联的至少一个待分析区域，每个所述待分析区域中均包含有组成所述待分析工程对象的一个或多个元素；识别每个所述待分析区域中的所有元素；获取工程图纸的轴网信息；根据所述轴网信息，确定与每个所述元素相关的关联工程图纸，其中，所述关联工程图纸中包含相关的所述元素的属性信息；在所述关联工程图纸中获取每个所述元素的所述属性信息，并生成所述待分析对象的属性信息集合。
可选地，所述方法还包括：获取工程项目的多个工程图纸；分析所述多个工程图纸中包含的所有参考工程对象，并确定所有所述参考工程对象之间的类别关系；将每个所述参考工程对象分别作为一个所述待分析工程对象。
可选地，所述方法还包括：按照所述类别关系为建立信息索引；建立每个所述待分析工程对象的所述属性信息集合与所述信息索引的对应关系。
可选地，所述根据所述轴网信息，确定与每个所述元素相关的关联工程图纸，包括：获取每个所述元素在所述工程图纸中的第一空间信息；根据所述轴网信息和所述第一空间信息，确定每个所述元素的第二空间信息；将所述第二空间信息相同的元素作为同一元素；将所述同一元素所在的工程图纸，确定为所述同一元素的所述关联工程图纸。
可选地，所述识别每个所述待分析区域中的所有元素，包括：生成每个所述待分析区域对应的区域图像；分别将每个所述区域图像输入到智能图像识别模型中，获得所述智能图像识别模型输出的、所述图像区域中的所有元素。
可选地，确定每个所述工程图纸中包含的至少一个所述待分析区域的过程如下：获取预设的边框信息；根据所述边框信息，识别所述工程图纸中的区域边框；将每一个所述区域边框围成的封闭区域作为一个所述待分析区域。
可选地，所述工程图纸为图像图纸；所述在所述关联工程图纸中获取每个所述元素的所述属性信息，包括：分别对每一张所述关联工程图纸中待分析区域对应的区域图像进行如下处理：对所述区域图像中的每个属性框进行定位，所述属性框中包含所述属性信息；分别将所述区域图像中的所述元素作为目标元素，获取所述目标元素与每个所述属性框的间隔距离，确定所述间隔距离最小的属性框，为所述目标元素的对应属性框；根据每个所述元素各自的所述对应属性框，获取每个所述元素的所述属性信息。
可选地，所述工程图纸为CAD图纸，其中，所述CAD图纸中的属性框与所述元素存在关联关系，所述属性框中包含所述属性信息；所述在所述关联工程图纸中获取每个所述元素的所述属性信息，包括：对每一张所述关联工程图纸进行以下处理：从所述关联工程图纸中，获取与所述元素存在关联关系的至少一个所述属性框；从至少一个所述属性框中提取所述元素的属性信息。
可选地，所述类别关系包括建筑专业类别关系、空间类型关系和空间位置关系中的至少一种。
第二方面，本申请实施例提供了一种工程信息处理装置，包括：第一获取模块，用于获取待分析工程对象的至少两个工程图纸，其中，每个所述工程图纸中均包含有与所述待分析对象相关联的至少一个待分析区域，每个所述待分析区域中均包含有组成所述待分析工程对象的一个或多个元素；识别模块，用于识别每个所述待分析区域中的所有元素；第二获取模块，用于获取工程图纸的轴网信息；图纸关联模块，用于根据所述轴网信息，确定与每个所述元素相关的关联工程图纸，其中，所述关联工程图纸中包含相关的所述元素的属性信息；信息处理模块，用于在所述关联工程图纸中获取每个所述元素的所述属性信息，并生成所述待分析对象的属性信息集合。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和通信总线，其中，处理器和存储器通过通信总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器中所存储的程序，实现第一方面所述的工程信息处理方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的工程信息处理方法。
本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本申请实施例提供的该方法，在待分析对象中至少两个图纸中，通过确定与每个元素相关的关联工程图纸，提取关联工程图纸中该元素的所有属性信息，最终形成待分析对象的属性信息集合。通过该方法，能够将工程图纸中的多种信息提取出来，并进行整合。在属性信息集合中查阅相关信息时，能够直接获得待分析对象或者元素的属性信息，使图纸信息查阅的过程简单易操作，节省了查阅时间，提高工程图纸中信息获取过程的效率。同时，该方法能够确定所有的关联图纸，并将关联图纸中每个元素的所有属性信息进行整合，在属性信息集合中查阅信息时，避免了信息遗漏或者查找错误等情况，提高查阅结果的准确性。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例中提供的工程信息处理方法的流程步骤示意图；
图2为本申请实施例中提供的智能图像识别模型的训练过程步骤示意图；
图3为本申请实施例中提供的确定关联工程图纸流程步骤示意图；
图4为本申请实施例中提供的工程图纸类别分析流程示意图；
图5为本申请实施例中提供的工程信息处理装置结构连接示意图；
图6为本申请实施例中提供的电子设备结构连接示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例中提供的工程信息处理方法，应用于多种计算机设备，例如，智能手机(如Android手机、iOS手机、Windows Phone手机等)、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑、视频矩阵、监控平台、移动互联网设备(MID，Mobile Internet Devices)或穿戴式设备等。上述计算机设备还可以为服务器，例如，本地服务器、云服务器等。该方法能够在多种类型计算机设备的处理器中进行具体步骤的执行。本申请的保护范围不以计算机设备的具体类型，以及处理器的具体实现形式为限制。
一个实施例中，如图1所示，工程信息处理方法的流程，包括以下步骤：
S101，获取待分析工程对象的至少两个工程图纸，其中，每个工程图纸中均包含有与待分析对象相关联的至少一个待分析区域，每个待分析区域中均包含有组成待分析工程对象的一个或多个元素。
本实施例中，工程图纸可以为多种格式的图纸，例如，文件扩展名为.dwg或.sat的计算机辅助设计(Computer Aided Design，简称CAD)图纸，文件扩展名为.jpg或.tif的图像图纸等，本申请的保护范围不以工程图纸的具体格式为限制。
本实施例中，待分析对象指的是工程图纸所描述的对象，例如，两个工程图纸所描述的对象均是1号小区2号楼1层的建筑物，则待分析对象为1号小区2号楼1层的建筑物，或者，三张图纸所描述的对象均是1号汽车，则待分析对象为1号汽车。获取的工程图纸均是包含待分析对象的图纸，但是需要说明的是，待分析对象可以为多种类型的对象，本申请的保护范围不以待分析对象的具体类型为限制。
本实施例中，元素指的是预先规定的组成待分析对象的最小单位，例如，当待分析对象为1号小区2号楼1层的建筑物时，元素则包括墙、门、窗等，当待分析对象为1号汽车时，元素则包括车门、车轮、车窗等。这里所指的元素是在工程实际中根据实际情况和需规定的最小单位，本申请的保护范围不以元素的具体内容和规定方式为限制。
一个实施例中，确定每个工程图纸中包含的至少一个待分析区域的过程如下：
获取预设的边框信息；根据边框信息，识别工程图纸中的区域边框；将每一个区域边框围成的封闭区域作为一个待分析区域。
本实施例中，工程图纸在绘制时，会绘制一个待分析工程对象的边框，由该边框组成封闭区域，在该区域中绘制图纸的具体内容。绘制边框时使用的线条一般为固定格式，包含线条的固定信息，通过该边框信息，能够确定边框包围的区域。
当工程图纸为CAD图纸时，绘制边框所使用线条的线型和粗细等信息是一定的，从CAD图纸中能够直接通过边框信息获得区域边框，进而获得待分析区域。当工程图纸为图像图纸时，可以识别线条的位置和粗细等，从而在图像图纸中确定区域边框，进而确定待分析区域。
S102，识别每个待分析区域中的所有元素。
本实施例中，一张工程图纸可能是包含待分析对象的一个待分析区域，也可能是包含多个待分析区域，每个待分析区域均包含待分析对象，例如，作为一个文件的CAD图纸中，包含待分析对象的俯视图和正视图对应的两个待分析区域。将待分析区域作为一个单元进行元素的识别，比将整张工程图纸作为一个单元进行元素识别，能够提高识别过程的效率。
一个实施例中，识别每个待分析区域中的所有元素，是通过智能图像识别模型实现的。具体过程为：生成每个待分析区域对应的区域图像；分别将每个区域图像输入到智能图像识别模型中，获得智能图像识别模型输出的、图像区域中的所有元素。
本实施例中，智能图像识别模型是采用样本数据对原始智能图像识别模型进行训练得到的，其中，样本数据包括N个样本图像，以及与N个样本图像一一对应的样本识别结果，其中，N为大于1的整数。
具体的，如图2所示，智能图像识别模型的训练过程如下：
S201，获取样本图像；
S202，将样本图像输入到原始智能图像识别模型，获得原始智能图像识别模型输出的样本图像对应的预测识别结果；
S203，将预测识别结果与样本识别结果比较，判断比较结果是否一致，若否，执行S204，若是，执行S205；
S204，调整原始智能图像识别模型的参数，执行S202；
S205，将原始智能图像识别模型作为最终的智能图像识别模型。
本实施例中，当工程图纸为建筑行业的图纸时，样本数据中的样本图像可以为标准的建筑单元图像，例如，墙的建筑单元图像绘制时，形状和线条的型号是一定的，变压器在绘制时为固定的形状。利用标准的建筑当单元图像对智能图像识别模型进行训练，能够使训练好的模型得出的结果更准确。样本图像也可以为已知的某一层的水暖图像，或者，某栋楼的某一层的平面图等，样本识别结果规定的识别结果。
本实施例中，原始智能图像识别模型可以为卷积神经网络模型，也可以类型的智能模型。利用已有的智能模型架构，能够更快捷的获得图像识别的结果，同时，保证识别结果的准确性。
S103，获取工程图纸的轴网信息。
本实施例中，对于包含同一个待分析对象的不同工程图纸，包含有相同的轴网信息。在绘制图纸之前，要先画轴网。轴网指的是是由轴线组成的网，是人为地在建筑图纸中为了标示构件的详细尺寸，按照一般的习惯标准虚设的。轴网信息指的是工程图纸中轴网所表示的信息。在具体应用中，轴网信息是为工程图纸提供空间位置基准，进而不同的工程图纸能够通过轴网信息，将代表同一个实际物体的图形关联起来。
例如：10层建筑的第2层的轴网信息中高度为3.5m-5m，那么在第2层的平面图、第2层的水暖示意图、消防管道示意图等的轴网信息的高度也是3.5m-5m，为此，在水暖示意图中，某一个开关和距离第2层的地面为50cm，同样，消防管道示意图该开关距离地面的高度也是50cm，因此，通过轴网信息，就可以为不同图中中确定同一个物品提供了空间位置基准。
S104，根据轴网信息，确定与每个元素相关的关联工程图纸，其中，关联工程图纸中包含相关的元素的属性信息。
一个实施例中，如图3所示，根据轴网信息，确定与每个元素相关的关联工程图纸，具体实现过程如下：
S301，获取每个元素在工程图纸中的第一空间信息。
第一空间信息是指工程图纸自己的坐标系中的空间信息，例如：10层建筑的第2层的轴网信息中高度为3.5m-5m，这里以高度为Z轴，在大地坐标系中，第2层底面的Z轴起始值为3.5m，最大值为5m。
但在第二层的示意图中，第2层的底面的z轴起始值为0，最大值为1.5m。
S302，根据轴网信息和第一空间信息，确定每个元素的第二空间信息。
解释说一下，第二空间坐标系，在本申请实施例中，可以为大地坐标系。另外，在可选的实施例中，第一坐标系和第二坐标系中X轴的轴线相同，Y轴的指向相同，Z轴的指向也相同。
通过第二层的轴网信息，以及元素在第二层中的第一空间信息，就可以计算出元素，基于第一空间坐标系的空间信息。
例如：同样，第二层中的基点(第二层空间底面的一个角，例如：西北角)，在第一坐标系中，基点的坐标为(0，0，0)，根据轴网信息，可以确定基点在第二坐标系中的坐标为(0，0，3.5)，那么在第一坐标系中，某一个元素的坐标为(0，1，1)，通过换算，就可以得到该元素在第二坐标系中的坐标为(0，1,4.5)。
S303，将第二空间信息相同的元素作为同一元素。
本实施例中，获取轴网信息后，确定每个元素在工程图纸中的第一空间信息。结合轴网信息和元素的第一空间信息，能够确定元素的第二空间信息，一个元素的第二空间信息是唯一的。所以，不同工程图纸中第二空间信息相同的元素为同一元素。
S304，将同一元素所在的工程图纸，确定为同一元素的关联工程图纸。
对于每一个元素，确定其在不同图纸中存在的同一元素，将该同一元素所在的工程图纸，确定为同一元素的关联工程图纸。
S105，在关联工程图纸中获取每个元素的属性信息，并生成待分析对象的属性信息集合。
本实施例中，通过轴网信息，确定每个元素相关的关联工程图纸，这样，当提起图纸中元素的属性信息时，只需要对关联工程图纸进行处理，避免了对不包含该元素的图纸进行无意义的处理，节约了处理过程所有的资源，避免资源浪费。
本实施例中，属性信息指的是元素包含属性的具体信息，例如，当元素指的是墙时，元素的属性指的是长、宽、高、抗震等级以及其他实际情况下的属性，属性信息指的是墙的长为3米，抗震等级为3级等。
元素的每一个关联工程图纸包含的属性信息不同，例如，当一个元素是墙，该元素的关联工程图纸存在2个，一个关联工程图纸中包含属性长为3米，宽为2米，另一个关联工程图纸中包含高为2米，则整合后，获得墙的属性信息为长为3米，宽为2米，高为2米。
获得待分析工程对象包含的每一个元素的属性信息后，则可以获得该待分析共工程对象的属性信息集合。也就是说，该属性信息集合中，包含组成待分析工程对象的所有元素的属性信息。
一个实施例中，工程图纸为CAD图纸时，CAD图纸中的属性框与元素存在关联关系，属性框中包含属性信息；
在关联工程图纸中获取每个元素的属性信息，包括：对每一张关联工程图纸进行以下处理：从关联工程图纸中，获取与元素存在关联关系的至少一个属性框；从至少一个属性框中提取元素的属性信息。
本实施例中，当工程图纸为CAD图纸时，大部分CAD图纸的对应文件中包含属性框和图纸中某个线条的关联关系。确定由该线条组成的元素后，即可获得该元素与属性框的关联关系。直接通过该关联关系，获得与元素存在关联关系的所有属性框，从而获得元素的属性信息。
当CAD图纸的对应文件中没有属性框和图纸中某个线条的关联关系时，对CAD图纸对应的区域图像进行处理，获得元素的对应属性框。
一个实施例中，当工程图纸为图像图纸时，图像图纸中绘制有属性框，属性框中包含属性信息。在关联工程图纸中获取每个元素的属性信息的具体过程如下：
分别对每一张关联工程图纸中待分析区域对应的区域图像进行如下处理：对区域图像中的每个属性框进行定位，属性框中包含属性信息；分别将区域图像中的元素作为目标元素，获取目标元素与每个属性框的间隔距离，确定间隔距离最小的属性框，为目标元素的对应属性框；
根据每个元素各自的对应属性框，获取每个元素的属性信息。
本实施例中，工程图纸中的属性框绘制在具体元素最近的位置，所以通过确定属性框和元素之间的间隔距离，即可确定元素的对应属性框，进而获得元素的属性信息。
一个实施例中，在实际中绘制工程图纸时，大多数情况下是针对一个工程项目的，该工程项目对应的工程图纸中会包含多个工程对象，此时，就需要确定出每一个工程对象进行处理。具体的，如图4所示，获取待分析工程对象的至少两个工程图纸之前，还包括以下步骤：
S401，获取工程项目的多个工程图纸；
S402，分析多个工程图纸中包含的所有参考工程对象，并确定所有参考工程对象之间的类别关系；
S403，将每个参考工程对象分别作为一个待分析工程对象。
本实施例中，将工程项目中的每个参考对象分别作为待分析工程对象进行处理，执行图1中的步骤，获得工程项目中每个工程对象的属性信息集合。也就是说，将工程项目中所有工程图纸，按照所有参考工程对象之间的类别关系进行一个分类，将包含同一个参考共工程对象的工程图纸作为一个集合进行处理。由此，能够全面的获得该工程项目对应的工程图纸中包含的所有信息，为用户查阅时获得准确且全面的信息提供可靠基础。
一个实施例中，确定参考对象时获得的类别关系是建筑专业类别关系、空间类型关系和空间位置关系中的至少一种。其中，建筑专业类别关系、空间类型关系和空间位置关系分别可以包含更具体的类别。例如，当工程图纸为建筑行业的图纸时，建筑专业类别包括建筑、结构、给排水、暖通、电气以及根据需要划分的其他专业。空间类型包括标准层、平面、侧面以及其他根据需要划分的类型。空间位置包括小区号、楼栋号、楼层号以其他根据需要划分的位置。
本实施例中，当工程图纸为建筑行业的工程图纸时，由于建筑图纸在绘制时有固定的规则，显示图纸类别关系的信息会在图纸的固定位置，大部分信息的表达形式为文字形式。当工程图纸为建筑行业的CAD图纸时，可以直接从CAD图纸对应的文件中提取这些类别关系；当工程图纸为建筑行业的图像图纸时，可以通过图像识别出固定位置的文字信息，以获得该图像图纸的类型信息。
一个实施例中，分别将工程项目中的每个工程对象作为待分析工程对象，并生成每个工程对象的属性信息集合后，按照类别关系为建立信息索引，建立每个待分析工程对象的属性信息集合与信息索引的对应关系。按照该对应关系将每个待分析工程对象的属性信息集合进行保存。当用户需要查询工程项目中的信息，能够通过索引快速准确的找到需要的信息，进一步保证了信息查阅结果的准确性，同时提高用户的使用体验感。
本实施例中，属性信息集合可以保存在预设的存储器中，该存储器可以为集成在计算机设备上的存储器，也可以为独立的存储器。存储器的类型可以是只读存储器、随机存取存储器、硬盘等多种类型的存储器。本申请的保护范围不以存储器的所在位置和具体类型为限制。
本申请提供的工程信息处理方法，在待分析对象中至少两个图纸中，通过确定与每个元素相关的关联工程图纸，提取关联工程图纸中该元素的所有属性信息，最终形成待分析对象的属性信息集合。通过该方法，能够将工程图纸中的多种信息提取出来，并进行整合。在属性信息集合中查阅相关信息时，能够直接获得待分析对象或者元素的属性信息，使图纸信息查阅的过程简单易操作，节省了查阅时间，提高工程图纸中信息获取过程的效率。同时，该方法能够确定所有的关联图纸，并将关联图纸中每个元素的所有属性信息进行整合，在属性信息集合中查阅信息时，避免了信息遗漏或者查找错误等情况，提高查阅结果的准确性。
对于一个工程项目中的工程图纸，首先根据工程图纸中的类别信息对所有的工程图纸进行分类，分别对每一个待分析工程对象的相关工程图纸进行分析，获得该待分析工程对象的属性信息集合。这样可以避免大量图像进行处理时出现重复识别等情况，简化处理过程，提高图纸处理效率。
同时，在将属性信息集合进行保存时，可以将确定参考对象时获得的类别关系作为索引，保存各个待分析工程对象的属性信息集合。当用户需要查询时，可以通过索引方便简洁的获得目标元素或者目标工程对象的属性信息，进一步提高信息查询的效率，提升用户体验感。
基于同一构思，本申请实施例中提供了一种工程信息处理装置，该装置的具体实施可参见方法实施例部分的描述，重复之处不再赘述，如图5所示，该装置主要包括：
第一获取模块501，用于获取待分析工程对象的至少两个工程图纸，其中，每个工程图纸中均包含有与待分析对象相关联的至少一个待分析区域，每个待分析区域中均包含有组成待分析工程对象的一个或多个元素；
识别模块502，用于识别每个待分析区域中的所有元素；
第二获取模块503，用于获取工程图纸的轴网信息；
图纸关联模块504，用于根据轴网信息，确定与每个元素相关的关联工程图纸，其中，关联工程图纸中包含相关的元素的属性信息；
信息处理模块505，用于在关联工程图纸中获取每个元素的属性信息，并生成待分析对象的属性信息集合。
一个实施例中，上述装置还包括类别分析模块506，用于获取工程项目的多个工程图纸；分析多个工程图纸中包含的所有参考工程对象，并确定所有参考工程对象之间的类别关系；将每个参考工程对象分别作为一个待分析工程对象。
本实施例中，信息处理模块505，还用于按照类别关系为建立信息索引；建立每个待分析工程对象的属性信息集合与信息索引的对应关系。
一个实施例中，图纸关联模块504，还用于获取每个元素在工程图纸中的第一空间信息；根据轴网信息和第一空间信息，确定每个元素的第二空间信息；将第二空间信息相同的元素作为同一元素；将同一元素所在的工程图纸，确定为同一元素的关联工程图纸。
一个实施例中，识别模块502，还用于生成每个待分析区域对应的区域图像；分别将每个区域图像输入到智能图像识别模型中，获得智能图像识别模型输出的、图像区域中的所有元素。
一个实施例中，第一获取模块501，还用于获取预设的边框信息；根据边框信息，识别工程图纸中的区域边框；将每一个区域边框围成的封闭区域作为一个待分析区域。
信息处理模块505，还用于当工程图纸为图像图纸时，分别对每一张关联工程图纸中待分析区域对应的区域图像进行如下处理：对区域图像中的每个属性框进行定位，属性框中包含属性信息；分别将区域图像中的元素作为目标元素，获取目标元素与每个属性框的间隔距离，确定间隔距离最小的属性框，为目标元素的对应属性框；根据每个元素各自的对应属性框，获取每个元素的属性信息。
信息处理模块505，还用于工程图纸为CAD图纸时，对每一张关联工程图纸进行以下处理：从关联工程图纸中，获取与元素存在关联关系的至少一个属性框；从至少一个属性框中提取元素的属性信息，其中，CAD图纸中的属性框与元素存在关联关系，属性框中包含属性信息。
基于同一构思，本申请实施例中还提供了一种电子设备，如图6所示，该电子设备主要包括：处理器601、存储器602和通信总线603，其中，处理器601和存储器602通过通信总线603完成相互间的通信。其中，存储器602中存储有可被至处理器601执行的程序，处理器601执行存储器602中存储的程序，实现如下步骤：获取待分析工程对象的至少两个工程图纸，其中，每个工程图纸中均包含有与待分析对象相关联的至少一个待分析区域，每个待分析区域中均包含有组成待分析工程对象的一个或多个元素；识别每个待分析区域中的所有元素；获取工程图纸的轴网信息；根据轴网信息，确定与每个元素相关的关联工程图纸，其中，关联工程图纸中包含相关的元素的属性信息；在关联工程图纸中获取每个元素的属性信息，并生成待分析对象的属性信息集合。
上述电子设备中提到的通信总线603可以是外设部件互连标准(PeripheralComponent Interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended IndustryStandard Architecture，简称EISA)总线等。该通信总线603可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器602可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选地，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器601的存储装置。
上述的处理器601可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等，还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
一个实施例中，该电子设备还包括交互界面604，该交互界面604可以为触摸屏幕，也可以为其他实现形式，本申请的保护防范围不以交互界面的实现形式为限制。
该交互界面604，用于获取并显示上述中的索引，并接收用户根据索引生成的查询信息，并将该查询信息传输给处理器601，接收并显示处理器601返回的查询信息对应的属性信息内容。
在本申请的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当该计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中所描述的工程信息处理方法，该方法主要包括如下步骤：获取待分析工程对象的至少两个工程图纸，其中，每个工程图纸中均包含有与待分析对象相关联的至少一个待分析区域，每个待分析区域中均包含有组成待分析工程对象的一个或多个元素；识别每个待分析区域中的所有元素；获取工程图纸的轴网信息；根据轴网信息，确定与每个元素相关的关联工程图纸，其中，关联工程图纸中包含相关的元素的属性信息；在关联工程图纸中获取每个元素的属性信息，并生成待分析对象的属性信息集合。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。该计算机可以时通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程装置。该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令从一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、微波等)方式向另外一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是磁性介质(例如软盘、硬盘、磁带等)、光介质(例如DVD)或者半导体介质(例如固态硬盘)等。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种工程信息处理方法，其特征在于，包括：
获取待分析工程对象的至少两个工程图纸，其中，每个所述工程图纸中均包含有与所述待分析工程对象相关联的至少一个待分析区域，每个所述待分析区域中均包含有组成所述待分析工程对象的一个或多个元素；
识别每个所述待分析区域中的所有元素；
获取工程图纸的轴网信息；
根据所述轴网信息，确定与每个所述元素相关的关联工程图纸，其中，所述关联工程图纸中包含相关的所述元素的属性信息；
在所述关联工程图纸中获取每个所述元素的所述属性信息，并生成所述待分析工程对象的属性信息集合。
2.根据权利要求1所述的工程信息处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取工程项目的多个工程图纸；
分析所述多个工程图纸中包含的所有参考工程对象，并确定所有所述参考工程对象之间的类别关系；
将每个所述参考工程对象分别作为一个所述待分析工程对象。
3.根据权利要求2所述的工程信息处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
按照所述类别关系为建立信息索引；
建立每个所述待分析工程对象的所述属性信息集合与所述信息索引的对应关系。
4.根据权利要求1所述的工程信息处理方法，其特征在于，所述根据所述轴网信息，确定与每个所述元素相关的关联工程图纸，包括：
获取每个所述元素在所述工程图纸中的第一空间信息；
根据所述轴网信息和所述第一空间信息，确定每个所述元素的第二空间信息；
将所述第二空间信息相同的元素作为同一元素；
将所述同一元素所在的工程图纸，确定为所述同一元素的所述关联工程图纸。
5.根据权利要求1所述的工程信息处理方法，其特征在于，所述识别每个所述待分析区域中的所有元素，包括：
生成每个所述待分析区域对应的区域图像；
分别将每个所述区域图像输入到智能图像识别模型中，获得所述智能图像识别模型输出的、所述区域图像中的所有元素。
6.根据权利要求1所述的工程信息处理方法，其特征在于，确定每个所述工程图纸中包含的至少一个所述待分析区域的过程如下：
获取预设的边框信息；
根据所述边框信息，识别所述工程图纸中的区域边框；
将每一个所述区域边框围成的封闭区域作为一个所述待分析区域。
7.根据权利要求1所述的工程信息处理方法，其特征在于，所述工程图纸为CAD图纸，其中，所述CAD图纸中的属性框与所述元素存在关联关系，所述属性框中包含所述属性信息；
所述在所述关联工程图纸中获取每个所述元素的所述属性信息，包括：
对每一张所述关联工程图纸进行以下处理：
从所述关联工程图纸中，获取与所述元素存在关联关系的至少一个所述属性框；
从至少一个所述属性框中提取所述元素的属性信息。
8.一种工程信息处理装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取待分析工程对象的至少两个工程图纸，其中，每个所述工程图纸中均包含有与所述待分析工程对象相关联的至少一个待分析区域，每个所述待分析区域中均包含有组成所述待分析工程对象的一个或多个元素；
识别模块，用于识别每个所述待分析区域中的所有元素；
第二获取模块，用于获取工程图纸的轴网信息；
图纸关联模块，用于根据所述轴网信息，确定与每个所述元素相关的关联工程图纸，其中，所述关联工程图纸中包含相关的所述元素的属性信息；
信息处理模块，用于在所述关联工程图纸中获取每个所述元素的所述属性信息，并生成所述待分析工程对象的属性信息集合。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和通信总线，其中，处理器和存储器通过通信总线完成相互间的通信；
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于执行所述存储器中所存储的程序，实现权利要求1至7任一项所述的工程信息处理方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的工程信息处理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110126954.7A CN112801620B (zh) | 2021-01-29 | 2021-01-29 | 工程信息处理方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110126954.7A CN112801620B (zh) | 2021-01-29 | 2021-01-29 | 工程信息处理方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112801620A CN112801620A (zh) | 2021-05-14 |
| CN112801620B true CN112801620B (zh) | 2022-08-19 |
Family
ID=75812919
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110126954.7A Active CN112801620B (zh) | 2021-01-29 | 2021-01-29 | 工程信息处理方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112801620B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113392453B (zh) * | 2021-06-10 | 2022-10-11 | 万翼科技有限公司 | 工程图纸中的空间提取方法、装置、电子设备和存储介质 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101882225A (zh) * | 2009-12-29 | 2010-11-10 | 北京中科辅龙计算机技术股份有限公司 | 基于模板的工程图纸材料信息提取方法 |
| CN107045526A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-08-15 | 许昌学院 | 一种电子建筑施工图的图形识别方法 |
| CN110399509A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-11-01 | 万翼科技有限公司 | 一种智能识图系统及方法 |
| CN110909650A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-03-24 | 清华大学 | 基于领域知识和目标检测的cad图纸识别方法和装置 |
| CN111460204A (zh) * | 2020-04-01 | 2020-07-28 | 上海建工四建集团有限公司 | 电子工程图纸的子图提取方法、装置、存储介质及终端 |
| CN111831873A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-10-27 | 万翼科技有限公司 | 图纸审查方法及相关装置 |
| CN113901539A (zh) * | 2021-09-08 | 2022-01-07 | 长沙泛一参数信息技术有限公司 | 一种建筑与结构cad图纸的轴网的自动识别及应用方法 |
-
2021
- 2021-01-29 CN CN202110126954.7A patent/CN112801620B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101882225A (zh) * | 2009-12-29 | 2010-11-10 | 北京中科辅龙计算机技术股份有限公司 | 基于模板的工程图纸材料信息提取方法 |
| CN107045526A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-08-15 | 许昌学院 | 一种电子建筑施工图的图形识别方法 |
| CN110399509A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-11-01 | 万翼科技有限公司 | 一种智能识图系统及方法 |
| CN110909650A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-03-24 | 清华大学 | 基于领域知识和目标检测的cad图纸识别方法和装置 |
| CN111460204A (zh) * | 2020-04-01 | 2020-07-28 | 上海建工四建集团有限公司 | 电子工程图纸的子图提取方法、装置、存储介质及终端 |
| CN111831873A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-10-27 | 万翼科技有限公司 | 图纸审查方法及相关装置 |
| CN113901539A (zh) * | 2021-09-08 | 2022-01-07 | 长沙泛一参数信息技术有限公司 | 一种建筑与结构cad图纸的轴网的自动识别及应用方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112801620A (zh) | 2021-05-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110019616B (zh) | 一种poi现势状态获取方法及其设备、存储介质、服务器 | |
| US9984179B2 (en) | Providing building information modeling data | |
| US20140164072A1 (en) | System and Method for Quantified Quality Analysis and Benchmarking for Building Information Modeling | |
| CN110781537B (zh) | 建筑建模方法、装置、计算机设备及可读存储介质 | |
| CN109543209B (zh) | 一种构件数据库的管理方法及装置 | |
| CN112948951B (zh) | 建筑模型创建方法与装置、处理服务器 | |
| Parsamehr et al. | Building information modeling (BIM)-based model checking to ensure occupant safety in institutional buildings | |
| US11823331B2 (en) | Self drawing tool for a computer-implemented automated design, modeling and manufacturing system | |
| KR102561303B1 (ko) | 건축 설계 bim 데이터 및 시공 스케줄의 연동을 통한 공사 관리 솔루션 제공 방법, 장치 및 시스템 | |
| CN112241565A (zh) | 建模方法及相关装置 | |
| CN114972659B (zh) | 一种二维图纸转换三维模型用于图纸审查的方法及系统 | |
| US20230297911A1 (en) | Automated construction materials management platform | |
| CN113673413A (zh) | 建筑图纸的审图方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
| CN112801620B (zh) | 工程信息处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| Mirzaei et al. | Automatic generation of structural geometric digital twins from point clouds | |
| Rho et al. | Automated BIM generation using drawing recognition and line-text extraction | |
| CN114444168A (zh) | 建筑图纸中墙柱的识别方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| Ali et al. | Correlation between BIM data creation and big data attributes in construction | |
| CN114443034A (zh) | 优化界面布局的方法、装置、设备及介质 | |
| CN112948928A (zh) | 基于建筑信息模型的净空高度计算方法及相关装置 | |
| CN114550187A (zh) | 图纸中门窗的识别方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN111125272B (zh) | 一种区域特征获取方法、装置、计算机设备及介质 | |
| CN111783956A (zh) | 特征维度重要性分析方法、装置、设备及可读存储介质 | |
| Hasannejad et al. | BIM-based Clash Resolution Process Using Fuzzy AHP Methods | |
| CN117682403B (zh) | 智慧工地升降机施工安全监测系统及方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |