CN113094787A - 基于图纸poi的施工图纸数据化方法、装置和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及图纸数据化技术领域,具体公开了一种基于图纸POI的施工图纸数据化方法、装置和电子设备,其中,基于图纸POI的施工图纸数据化方法包括:确定施工图的图纸类型;根据所述图纸类型和预设的匹配规则,确定所述施工图对应的图纸POI提取模型;将所述施工图输入所述图纸POI提取模型,得到所述施工图的图纸POI信息;根据所述图纸POI信息和所述施工图,生成所述施工图的数据化文件。通过本申请所提供的数据化方法,将施工图的核心热点信息转化为图纸POI对该施工图进行标签,从而使施工图在数据化后,不再是一种与外界联系较弱的“黑盒”。同时,通过添加图纸POI,也可以实现对施工图的便利且高效的数据化管理。
Description
技术领域
本发明涉及图纸数据化技术领域,具体涉及一种基于图纸POI的施工图纸数据化方法、装置和电子设备。
背景技术
从八十年代的甩图板到近期的基于二维绘图软件来绘制的二维施工图,施工图从纸质版设计升级为电子版设计。目前,二维施工图设计以点、线、面的方式,利用平面、立面及剖面来表达三维建筑信息,包括建筑、结构、给排水、暖通、电气等专业;二维施工图有国家绘图标准,绘图标准的基调为整个建设期间的人员能够读懂;二维施工图的特点为非结构化、切片式表达、部分信息带有主观性、绘图风格具有主观性等特点。
随着建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)概念的提出,基于BIM理念的建筑三维设计应运而生,BIM可以结构化、集成化的方式展现整个建筑的三维由内到外的空间结构。但是,建筑业由二维设计到三维设计的过度需要一个长期的过程,且直到目前为止,由于政府政策、技术发展及全产业链的协同现状,基于BIM的三维设计仍然没有完全落地,因此,在未来较长时间里仍然会以二维图纸作为建筑业的核心。
因此,二维图纸作为地产企业核心数字资产,到目前为止都是以二维图形文件为单位进行管理的方式,文件和文件之间、文件内部数据之间的关联关系是没有办法进行细粒度的管理的,导致了图纸内部的信息都需要人工手动的去获取,进而再去应用。同时,二维图纸作为核心数字资产,各大地产企业均积累了大量的二维图纸数据,如何对这些数据进行有效的数字化治理,形成企业大数据,也是目前亟需解决的问题。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题,本申请实施方式提供了一种基于图纸POI的施工图纸数据化方法、装置和电子设备,可以实现对施工图的便利且高效的数据化管理。
第一方面,本申请的实施方式提供了一种基于图纸POI的施工图纸数据化方法,包括:
确定施工图的图纸类型;
根据图纸类型和预设的匹配规则,确定施工图对应的图纸POI提取模型;
将施工图输入图纸POI提取模型,得到施工图的图纸POI信息;
根据图纸POI信息和施工图,生成施工图的数据化文件。
在本申请的实施方式中,图纸类型包括:总平图、建筑施工图、结构施工图、给排水施工图、暖通施工图、电气施工图、装修图和园林绿化图。
在本申请的实施方式中,确定施工图的图纸类型,包括:
对施工图进行特征提取,得到图像特征;
根据图像特征确定施工图的标题栏位置;
对标题栏进行文本提取,得到文字信息;
根据文字信息确定施工图的图纸类型。
在本申请的实施方式中,将施工图输入图纸POI提取模型,得到施工图的图纸POI信息,包括:
通过图纸POI提取模型根据预设的多个POI特征对施工图进行扫描统计,得到多个扫描结果,其中,多个扫描结果和多个POI特征一一对应;
通过图纸POI提取模型对多个扫描结果进行分类统计处理,得到施工图的图纸POI信息。
第二方面,本申请的实施方式提供了一种基于图纸POI的施工图纸数据化装置,包括:
类型确定模块,用于确定施工图的图纸类型;
模型确定模块,用于根据图纸类型和预设的匹配规则,确定施工图对应的图纸POI提取模型;
POI确定模块,用于将施工图输入图纸POI提取模型,得到施工图的图纸POI信息;
数据化模块,用于根据图纸POI信息和施工图,生成施工图的数据化文件。
在本申请的实施方式中,图纸类型包括:总平图、建筑施工图、结构施工图、给排水施工图、暖通施工图、电气施工图、装修图和园林绿化图。
在本申请的实施方式中,在确定施工图的图纸类型方面,类型确定模块,具体用于:
对施工图进行特征提取,得到图像特征;
根据图像特征确定施工图的标题栏位置;
对标题栏进行文本提取,得到文字信息;
根据文字信息确定施工图的图纸类型。
在本申请的实施方式中,在将施工图输入图纸POI提取模型,得到施工图的图纸POI信息方面,POI确定模块,具体用于:
通过图纸POI提取模型根据预设的多个POI特征对施工图进行扫描统计,得到多个扫描结果,其中,多个扫描结果和多个POI特征一一对应;
通过图纸POI提取模型对多个扫描结果进行分类统计处理,得到施工图的图纸POI信息。
第三方面,本申请实施方式提供一种电子设备,包括:处理器,处理器与存储器相连,存储器用于存储计算机程序,处理器用于执行存储器中存储的计算机程序,以使得电子设备执行如第一方面的方法。
第四方面,本申请实施方式提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有计算机程序,计算机程序使得计算机执行如第一方面的方法。
第五方面,本申请实施方式提供一种计算机程序产品,计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,计算机可操作来使计算机执行如第一方面的方法。
实施本申请实施方式,具有如下有益效果:
可以看出,在本申请实施方式中,通过施工图的图纸类型匹配对应的图纸POI模型,从而对该施工图的图纸POI信息进行提取,继而结合图纸POI信息和施工图生成施工图的数据化文件。由此,将施工图的核心热点信息转化为图纸POI对该施工图进行标签,从而使施工图在数据化后,不再是一种与外界联系较弱的“黑盒”。同时,通过添加图纸POI,也可以实现对施工图的便利且高效的数据化管理。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施方式中的技术方案,下面将对实施方式描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本申请的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施方式提供的一种基于图纸POI的施工图纸数据化方法的流程示意图;
图2为本申请实施方式提供的一种施工图中标题栏的示意图;
图3为本申请实施方式提供的一种标题栏的单元的示意图;
图4为本申请实施方式提供的一种施工图中的图例说明的示意图;
图5为本申请实施方式提供的一种基于图纸POI的施工图纸数据化装置的功能模块组成框图;
图6为本申请实施方式提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施方式中的附图,对本申请实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施方式是本申请一部分实施方式,而不是全部的实施方式。基于本申请中的实施方式,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方式,都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本文中提及“实施方式”意味着,结合实施方式描述的特定特征、结果或特性可以包含在本申请的至少一个实施方式中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施方式,也不是与其它实施方式互斥的独立的或备选的实施方式。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施方式可以与其它实施方式相结合。
首先说明,本申请中的基于图纸POI(Property Of Interest,兴趣属性)的施工图纸数据化方法可以应用到施工图、美术作品、数据图表等数据化管理的场景。本申请中主要以施工图中的二维施工图的数据化管理的场景为例说明该基于图纸POI的施工图纸数据化方法,其他场景中的数据化方法与二维施工图的数据化管理的场景下的实现方式类似,在此不再叙述。
目前,二维施工图主要以文件方式进行协作、存储及管理,使得文件内部的数据形成了黑盒,不能读取也不能结构化某些属性,更不能进行进一步的数据应用。
因此,基于当前信息化时代到数字化时代转变的契机,将二维施工图的数字化治理是地产企业数字化转型的核心关键所在;由于二维图纸的非结构化特性,完全由计算机全自动读懂二维图纸难度是非常大的。因此,借助地图中兴趣点(POI,Point Of Interest)的概念,本申请提出了图纸中的兴趣属性或热点属性(POI,Property Of Interest)的概念(简称图纸POI),实现图纸中核心关注属性的自动化识别与应用。
基于此,本申请提出了一种基于图纸POI的施工图纸数据化方法,可以打破目前施工图数据化后形成黑盒的现状,实现对施工图的便利且高效的数据化管理。该方法具体如下:
参阅图1,图1为本申请实施方式提供的一种基于图纸POI的施工图纸数据化方法的流程示意图。该基于图纸POI的施工图纸数据化方法包括以下步骤:
101:确定施工图的图纸类型。
在本实施方式中,图纸类型包括:总平图、建筑施工图、结构施工图、给排水施工图、暖通施工图、电气施工图、装修图和园林绿化图共八大专业的。这些图纸包含了项目地块的宏观设计、园区道路、园区绿化、地下车库、楼栋排布、楼栋层数、楼栋层高及各楼栋/楼层的建筑、结构、水、暖、电五大专业的详细设计内容。
通常而言,施工图的类型会标记在施工图到的标题栏中。因此,在本实施方式中,可以通过对施工图进行图像特征提取,得到该施工图的图像特征。继而基于该图像特征确定该施工图中标题栏的位置。在确定标题栏的位置后,可以通过诸如光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)的手法,对标题栏进行信息提取,从而根据所提取出的文本信息,确定该工程图的图纸类型。
示例性的,本实施方式提出了一种以单元为基本粒度的标题栏信息提取方法。具体而言,标题栏在施工图上通常以二维表的形式存在,基本构成单元是线段和字符串,如图2所示。其中,字符串所包含的文本数据即为标题栏信息的主要内容,线段则是将表区域划分为多个简单矩形。由此,可以简单认为,每个矩形和其中的字符串(包括空字符串)共同构成一个单元,如图3所示,其中,线段构成了单元的边界,字符串构成了单元的内容。字符串在单元中的位置是浮动的,但不会超出由线段所构成的边界的范围。基于此,可以认定标题栏是由一组单元构成的有序集合。
基于此,从施工图中提取的标题栏的原始数据是线段和字符串的混合体,其中,对于线段,为了避免在后续操作中需要对线段求交计算,继而提高处理效率。在本实施方式中,采用对线段编号,而非对交点编号的方式来表示线段。示例性的,图3所示的单元中由线段组成的边界即可唯一表达为[ijpq]。
在本实施方式中,可以根据一定的顺序,例如,从左至右、从上至下的顺序,以单元为基本粒度对标题栏进行信息提取,并记录每个单元之间的位置关系。其中,每个单元可以表示为x(ijpq,y),y为字符串。
示例性的,对图2所示的标题栏进行信息提取后,可以得到:x1(1212,审定)、x2(1223,樊叔晗)、x3(1234,项目负责人)、x4(1245,唐一昕)、x5(1256,工程编号)、x6(1267,2020SJ041-02)、x7(1278,专业)、x8(1289,电气)、x9(2312,审核)、x10(2323,马文晓)、x11(2334,专业负责人)、x12(2345,朱国壮)、x13(2356,设计阶段)、x14(2367,施工图)、x15(2378,日期)、x16(2389,2020.06)、x17(3412,复核)、x18(3423,朱国壮)、x19(3434,设计)、x20(3445,陈冠吉)、x21(3456,版本编号)、x22(3467,01)、x23(3478,图号)、x24(3489,LD-02/6)。
通常而言,二维表中的单元常以相邻的两个为一组,其中位于前面的单元用于记录标题,位于后面的单元则用于记录前一个单元中的标题所对应的值。基于此,在本实施方式中,可以通过计算每个单元中的字符串与常用的表示图纸类型的标题名,例如:专业、专业类型等的相似度,确定记载图纸类型的单元的位置。
示例性的,可以分别对单元中的字符串进行词嵌入处理,得到对应于每个单元的第一词向量。再对预设的常用的表示图纸类型的标题名进行词嵌入处理,得到第二词向量。最后,计算每个第一词向量和第二词向量之间的相似度,将相似度最高的第一词向量对应的单元作为目标位置。根据二维表的排布方式,即可确定该目标位置相邻的下一个单元即为记载图纸类型的单元的位置。
具体而言,可以通过点积计算第一词向量和第二词向量之间的夹角余弦值,并用该夹角余弦值作为第一语音特征和第二语音特征之间的相似度。
具体而言,对于第一词向量A=[a1,a2,…,ai,…,an],和第二词向量B=[b1,b2,…,bi,…,bn],其中,i=1,2,…,n。夹角余弦值可以通过公式①表示:
其中,A·B表示第一词向量A和第二词向量B的内积,丨丨为取模符号,丨A丨表示第一词向量A的模,丨B丨表示第二词向量B的模。
进一步的,第一词向量A和第二词向量B的内积可以通过公式②表示:
进一步的,第一词向量A的模可以通过公式③表示:
最后,将该夹角余弦值作为第一词向量A和第二词向量B之间的相似度。示例性的,第一词向量A和第二词向量B之间的相似度可以通过公式④表示:
d=cosθ…………④
由于余弦值的取值范围为【-1,1】,这使得余弦值在高维的情况下依然拥有相同时为1、正交时为0、相反时为-1的性质。即,余弦值越趋近于1,代表两个向量之间的方向越接近,相关性越大;越趋近于-1,他们的方向越相反,相关性越小;接近于0,表示两个向量近乎于正交,可以体现两个特征方向上的相对差异。由此,采用余弦值作为第一词向量A和第二词向量B之间的相似度,可以精确的表示第一词向量A和第二词向量B之间的相似程度。
102:根据图纸类型和预设的匹配规则,确定施工图对应的图纸POI提取模型。
在本实施方式中,由于不同的图纸类型所关注的核心也不同,因此,在本实施方式中,针对不同的图纸类型对应有相匹配的图纸POI提取模型。具体而言,每个专业对应一个专业POI提取模型,例如,对于总平图专业,其对应于总平图专业POI提取模型。此外,由于总平图和建筑施工图中还包括建筑的空间属性,例如:地块位置、楼栋排布、楼栋层数、楼层层高等属性,因此,在可选的实施方式中,总平图专业和建筑施工图专业还分别对应一个基础POI提取模型。
103:将施工图输入图纸POI提取模型,得到施工图的图纸POI信息。
在本实施方式中,可以通过图纸POI提取模型根据预设的多个POI特征对施工图进行扫描统计,得到和多个POI特征一一对应的多个扫描结果。然后,再通过图纸POI提取模型对多个扫描结果进行分类统计处理,即可得到施工图的图纸POI信息。
示例性的,对于建筑施工图,POI特征可以是门、窗等,基于此,在建筑施工图对应的专业POI提取模型中,可以预先存储一些建筑施工图中常用的门、窗的图像特征,从而在建筑施工图输入后,通过预先存储的图像特征对该建筑施工图进行扫描匹配,从而确定该建筑施工图中是否包含相应的POI特征,以及每个POI特征的数量及方位。由此,可以将统计分析结果与国家规范要求进行比对,进而判断其是否满足企业规范要求,实现对核心设计指标的重点监测,达到设计的安全性、合规性等要求。
在可选的实施方式中,还可以对施工图进行图像特征提取,得到该施工图的图像特征。继而基于该图像特征确定该施工图中图例说明的位置。该图例说明用于标识施工图中部分图标的含义,如图4所示。因此,在确定该施工图中图例说明的位置后,可以通过对图例说明中的符号及文字进行识别分析,提取相应的特征作为POI特征,以补充原模型中的POI特征,从而实现对施工图更加全面、精确的POI特征提取。具体识别分析方式与步骤101中提出的一种以单元为基本粒度的标题栏信息提取方法类似,在此不再赘述。
同时,在本实施方式中,还可以对施工图的几何特性、颜色特性、文字标注特点、线型特点及图层特性等进行分析统计,形成相应的POI特征,对该施工图进行标注说明。
104:根据图纸POI信息和施工图,生成施工图的数据化文件。
此外,在本实施方式中,对施工图的POI特征进行分析整理后,可以得到基础POI列表、各专业的专业POI列表。基于此,可以通过自动化识别算法实现对每个POI的特征分析,从而将POI自动化识别的模块部署到不同的平台上,例如:
①桌面端平台部署
桌面端二维设计软件以AutoCAD为核心设计工具,在AutoCAD中可以开发相应的POI自动化识别的插件,实现在设计过程中对当前图纸热点属性的自动化识别、自动化监控该属性的多方面指标;
②web端部署
针对web端二维图纸管理的系统或云服务,可以增加部署图纸POI自动化识别的微服务,实现对协同/上传图纸的属性的各个指标的自动化监控,以便做出协同设计的决策或图纸质量/设计指标合理性的决策。
可以看出,在本申请实施方式中,通过施工图的图纸类型匹配对应的图纸POI模型,从而对该施工图的图纸POI信息进行提取,继而结合图纸POI信息和施工图生成施工图的数据化文件。由此,将施工图的核心热点信息转化为图纸POI对该施工图进行标签,从而使施工图在数据化后,不再是一种与外界联系较弱的“黑盒”。同时,通过添加图纸POI,可以把二维非结构化的施工图的核心热点信息做到数字化的管理,从而对这些POI属性做进一步的统计、分析及下一步的应用,实现对施工图的便利且高效的数据化管理。
参阅图5,图5为本申请实施方式提供的一种基于图纸POI的施工图纸数据化装置的功能模块组成框图。如图5所示,该基于图纸POI的施工图纸数据化装置500包括:
类型确定模块501,用于确定施工图的图纸类型;
模型确定模块502,用于根据图纸类型和预设的匹配规则,确定施工图对应的图纸POI提取模型;
POI确定模块503,用于将施工图输入图纸POI提取模型,得到施工图的图纸POI信息;
数据化模块504,用于根据图纸POI信息和施工图,生成施工图的数据化文件。
在本发明的实施方式中,图纸类型包括:总平图、建筑施工图、结构施工图、给排水施工图、暖通施工图、电气施工图、装修图和园林绿化图。
在本发明的实施方式中,在确定施工图的图纸类型方面,类型确定模块501,具体用于:
对施工图进行特征提取,得到图像特征;
根据图像特征确定施工图的标题栏位置;
对标题栏进行文本提取,得到文字信息;
根据文字信息确定施工图的图纸类型。
在本发明的实施方式中,在将施工图输入图纸POI提取模型,得到施工图的图纸POI信息方面,POI确定模块503,具体用于:
通过图纸POI提取模型根据预设的多个POI特征对施工图进行扫描统计,得到多个扫描结果,其中,多个扫描结果和多个POI特征一一对应;
通过图纸POI提取模型对多个扫描结果进行分类统计处理,得到施工图的图纸POI信息。
参阅图6,图6为本申请实施方式提供的一种电子设备的结构示意图。如图6所示,电子设备600包括收发器601、处理器602和存储器603。它们之间通过总线604连接。存储器603用于存储计算机程序和数据,并可以将存储器603存储的数据传输给处理器602。
处理器602用于读取存储器603中的计算机程序执行以下操作:
确定施工图的图纸类型;
根据图纸类型和预设的匹配规则,确定施工图对应的图纸POI提取模型;
将施工图输入图纸POI提取模型,得到施工图的图纸POI信息;
根据图纸POI信息和施工图,生成施工图的数据化文件。
在本发明的实施方式中,图纸类型包括:总平图、建筑施工图、结构施工图、给排水施工图、暖通施工图、电气施工图、装修图和园林绿化图。
在本发明的实施方式中,在确定施工图的图纸类型方面,处理器602,具体用于执行以下操作:
对施工图进行特征提取,得到图像特征;
根据图像特征确定施工图的标题栏位置;
对标题栏进行文本提取,得到文字信息;
根据文字信息确定施工图的图纸类型。
在本发明的实施方式中,在将施工图输入图纸POI提取模型,得到施工图的图纸POI信息方面,处理器602,具体用于执行以下操作:
通过图纸POI提取模型根据预设的多个POI特征对施工图进行扫描统计,得到多个扫描结果,其中,多个扫描结果和多个POI特征一一对应;
通过图纸POI提取模型对多个扫描结果进行分类统计处理,得到施工图的图纸POI信息。
应理解,本申请中基于图纸POI的施工图纸数据化装置可以包括智能手机(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、移动互联网设备MID(Mobile Internet Devices,简称:MID)或穿戴式设备等。上述基于图纸POI的施工图纸数据化装置仅是举例,而非穷举,包含但不限于上述基于图纸POI的施工图纸数据化装置。在实际应用中,上述基于图纸POI的施工图纸数据化装置还可以包括:智能车载终端、计算机设备等等。
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本发明可借助软件结合硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,本发明的技术方案对背景技术做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施方式或者实施方式的某些部分所述的方法。
因此,本申请实施方式还提供一种计算机可读存储介质,所述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以实现如上述方法实施方式中记载的任何一种基于图纸POI的施工图纸数据化方法的部分或全部步骤。例如,所述存储介质可以包括硬盘、软盘、光盘、磁带、磁盘、优盘、闪存等。
本申请实施方式还提供一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施方式中记载的任何一种基于图纸POI的施工图纸数据化方法的部分或全部步骤。
需要说明的是,对于前述的各方法实施方式,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施方式均属于可选实施方式,所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施方式中,对各个实施方式的描述都各有侧重,某个实施方式中没有详述的部分,可以参见其他实施方式的相关描述。
在本申请所提供的几个实施方式中,应该理解到,所揭露的装置,可通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。
另外,在本申请各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件程序模块的形式实现。
所述集成的单元如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储器中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施方式的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于一计算机可读存储器中,存储器可以包括:闪存盘、只读存储器(英文:Read-Only Memory,简称:ROM)、随机存取器(英文:Random Access Memory,简称:RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施方式进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施方式的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (10)
1.一种基于图纸POI的施工图纸数据化方法,其特征在于,所述数据化方法包括:
确定施工图的图纸类型;
根据所述图纸类型和预设的匹配规则,确定所述施工图对应的图纸POI提取模型;
将所述施工图输入所述图纸POI提取模型,得到所述施工图的图纸POI信息;
根据所述图纸POI信息和所述施工图,生成所述施工图的数据化文件。
2.根据权利要求1所述的数据化方法,其特征在于,
所述图纸类型包括:总平图、建筑施工图、结构施工图、给排水施工图、暖通施工图、电气施工图、装修图和园林绿化图。
3.根据权利要求2所述的数据化方法,其特征在于,所述确定施工图的图纸类型,包括:
对所述施工图进行特征提取,得到图像特征;
根据所述图像特征确定所述施工图的标题栏位置;
对所述标题栏进行文本提取,得到文字信息;
根据所述文字信息确定所述施工图的图纸类型。
4.根据权利要求2所述的数据化方法,其特征在于,所述将所述施工图输入所述图纸POI提取模型,得到所述施工图的图纸POI信息,包括:
通过所述图纸POI提取模型根据预设的多个POI特征对所述施工图进行扫描统计,得到多个扫描结果,其中,所述多个扫描结果和所述多个POI特征一一对应;
通过所述图纸POI提取模型对所述多个扫描结果进行分类统计处理,得到所述施工图的图纸POI信息。
5.一种基于图纸POI的施工图纸数据化装置,其特征在于,所述数据化装置包括:
类型确定模块,用于确定施工图的图纸类型;
模型确定模块,用于根据所述图纸类型和预设的匹配规则,确定所述施工图对应的图纸POI提取模型;
POI确定模块,用于将所述施工图输入所述图纸POI提取模型,得到所述施工图的图纸POI信息;
数据化模块,用于根据所述图纸POI信息和所述施工图,生成所述施工图的数据化文件。
6.根据权利要求5所述的数据化装置,其特征在于,
所述图纸类型包括:总平图、建筑施工图、结构施工图、给排水施工图、暖通施工图、电气施工图、装修图和园林绿化图。
7.根据权利要求6所述的数据化装置,其特征在于,在所述确定施工图的图纸类型方面,所述类型确定模块,具体用于:
对所述施工图进行特征提取,得到图像特征;
根据所述图像特征确定所述施工图的标题栏位置;
对所述标题栏进行文本提取,得到文字信息;
根据所述文字信息确定所述施工图的图纸类型。
8.根据权利要求6所述的数据化装置,其特征在于,在所述将所述施工图输入所述图纸POI提取模型,得到所述施工图的图纸POI信息方面,所述POI确定模块,具体用于:
通过所述图纸POI提取模型根据预设的多个POI特征对所述施工图进行扫描统计,得到多个扫描结果,其中,所述多个扫描结果和所述多个POI特征一一对应;
通过所述图纸POI提取模型对所述多个扫描结果进行分类统计处理,得到所述施工图的图纸POI信息。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序,其中,一个或多个程序被存储在存储器中,并且被配置由处理器执行,一个或多个程序包括用于执行权利要求1-4任一项方法中的步骤的指令。
10.一种可读计算机存储介质,其特征在于,计算机可读存储介质存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-4任一项的方法。
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