CN113592886B - 建筑图纸的审图方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents

建筑图纸的审图方法、装置、电子设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113592886B
CN113592886B CN202110854453.0A CN202110854453A CN113592886B CN 113592886 B CN113592886 B CN 113592886B CN 202110854453 A CN202110854453 A CN 202110854453A CN 113592886 B CN113592886 B CN 113592886B
Authority
CN
China
Prior art keywords
building
component
graph
name information
text
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
Application number
CN202110854453.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113592886A (zh
Inventor
张小虎
郑于锷
王骏
黄德臻
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Gemdale Corp
Original Assignee
Gemdale Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Gemdale Corp filed Critical Gemdale Corp
Priority to CN202110854453.0A priority Critical patent/CN113592886B/zh
Publication of CN113592886A publication Critical patent/CN113592886A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113592886B publication Critical patent/CN113592886B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12—Edge-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/25—Fusion techniques
    • G06F18/253—Fusion techniques of extracted features
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks
    • 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
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/181—Segmentation; Edge detection involving edge growing; involving edge linking

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本申请公开了一种建筑图纸的审图方法、装置、电子设备及介质，其中，所述方法包括：获取待审核的建筑图纸；对所述建筑图纸定位所绘制的建筑构件图形，并识别所述建筑构件上附带的文本，得到所述建筑图纸中的名称信息，以及所述名称信息中目标名称信息对应的建筑构件图像、图像坐标；对所述建筑构件图像执行目标检测，得到建筑构件图像中的建筑构件图形；对所述建筑构件图形进行轮廓拟合，得到与所述建筑构件图形对应的构件几何图形以及构件几何图形坐标；根据所述建筑构件调用预配置的图纸标准信息；生成建筑图纸上对应于建筑构件的处理结果；本申请能够提高建筑图纸的审图速度以及审图的准确性。

Description

建筑图纸的审图方法、装置、电子设备及介质
技术领域
本申请涉及建筑领域，具体设计一种建筑图纸的审图方法、电子设备及介质。
背景技术
传统审图需要依靠人工确定图纸是否符合预设规则，即将待审核的图纸打印后，供审图人审核。整个审图环节存在速度慢，时间长，效率低等诸多弊端，给建设单位带来了极大的不便，影响了工程建设的进度，而且人工审图的准确性也不高。
发明内容
本申请的目的在于提供一种建筑图纸的审图方法、电子设备及介质，以提高建筑图纸的审图速度以及审图的准确性。
为解决上述技术问题，本申请采用如下技术方案：
根据本申请实施例的一个方面，提供一种建筑图纸的审图方法，所述方法包括：
获取待审核的建筑图纸，其中，建筑图纸在图纸内容上绘制若干建筑构件且标识所述建筑构件的名称信息；
对所述建筑图纸定位所绘制的建筑构件图形，并识别所述建筑构件上附带的文本，得到所述建筑图纸中的名称信息，以及所述名称信息中目标名称信息对应的建筑构件图像、图像坐标；
对所述建筑构件图像执行目标检测，得到建筑构件图像中的建筑构件图形；
对所述建筑构件图形进行轮廓拟合，得到与所述建筑构件图形对应的构件几何图形以及构件几何图形坐标；
根据所述建筑构件调用预配置的图纸标准信息；
根据图纸标准信息对所述建筑构件指示的逻辑规则和所述构件几何图形坐标计算所述构件几何图形，生成建筑图纸上对应于建筑构件的处理结果，所述处理结果用于指示所述建筑构件是否符合所述图纸标准信息。
在本申请的一些实施例中，所述建筑构件包括墙体；
所述将所述建筑构件进行轮廓拟合，包括：
对所述墙体的轮廓进行边缘轮廓提取；基于所述边缘轮廓进行多边形拟合处理，从拟合的所述多边形得到处理后的墙体轮廓。
在本申请的一些实施例中，所述建筑构件还包括建筑体，所述建筑体为所述墙体之外的其他建筑构件；
所述将所述建筑构件进行轮廓拟合，包括：
对所述建筑体的轮廓进行轮廓提取，确定所述边缘轮廓对应的拟合矩形顶点；
根据所述拟合矩形顶点确定目标矩形区域，从所述目标矩形区域得到处理后的建筑体轮廓。
在本申请的一些实施例中，所述识别所述建筑构件上附带的文本，得到所述建筑图纸中的名称信息，包括：
通过所述建筑构件每一像素进行的文本预测，对所述建筑构件上附带的文本获得对应的文本块，识别所述文本块得到所述建筑图纸中的名称信息。
在本申请的一些实施例中，所述通过所述建筑构件每一像素进行的文本预测，对所述建筑构件上附带的文本获得对应的文本块，识别所述文本块得到所述建筑图纸中的名称信息，包括：
从建筑构件中提取底层特征、高层特征，并将所述底层特征、所述高层特征进行融合，得到共享特征；
通过转化所述共享特征，得到每像素的文本预测；
将文本预测中带有角度的文本块，通过仿射变换转化为正常的轴对齐的文本块；
将转化后的文本块通过共享卷积提取并由感兴趣区域转换，得到区域特征；
根据所述区域特征，得到所述建筑图纸中的名称信息。
在本申请的一些实施例中，对所述建筑构件图像执行目标检测，包括：
将所述建筑构件图像转化为预设的输入格式；
对建筑构件图像进行特征的提取，形成相应建筑构件图像的预测边界框；
对预测边界框进行回归和分类计算，确定建筑构件图形。
根据本申请实施例的一个方面，提供一种建筑图纸的审图装置，所述装置包括：
获取模块，被配置为获取待审核的建筑图纸，其中，建筑图纸在图纸内容上绘制若干建筑构件且标识所述建筑构件的名称信息；
识别模块，被配置为对所述建筑图纸定位所绘制的建筑构件图形，并识别所述建筑构件上附带的文本，得到所述建筑图纸中的名称信息，以及所述名称信息中目标名称信息对应的建筑构件图像、图像坐标；
目标检测模块，被配置为对所述建筑构件图像执行目标检测，得到建筑构件图像中的建筑构件图形；
轮廓拟合模块，被配置为对所述建筑构件图形进行轮廓拟合，得到与所述建筑构件图形对应的构件几何图形以及构件几何图形坐标；
调用模块，被配置为根据所述建筑构件调用预配置的图纸标准信息；
处理模块，被配置为根据图纸标准信息对所述建筑构件指示的逻辑规则和所述构件几何图形坐标计算所述构件几何图形，生成建筑图纸上对应于建筑构件的处理结果，所述处理结果用于指示所述建筑构件是否符合所述图纸标准信息。
根据本申请实施例的一个方面，提供一种电子设备，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如以上技术方案中的建筑图纸的审图方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供一种计算机存储介质，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行如以上技术方案中的建筑图纸的审图方法。
由上述技术方案可知，本申请至少具有如下有益效果：
在本申请实施例提供的技术方案中，对给定的建筑图纸，在所进行的审图过程中，首先定位建筑图纸中绘制的建筑构件图形，得到建筑构件图形上的名称信息，以及名称信息对应的建筑构件图像、图像坐标；对建筑构件图像执行目标检测，得到建筑构件图像中的建筑构件图形，对建筑构件图形进行轮廓拟合，得到与建筑构件图形对应的构件几何图形以及构件几何图形坐标；在根据图纸标准信息，对构件几何图形以及构件几何图形坐标进行审查，得到建筑构件是否符合图纸标准信息的处理结果，因此，在此建筑图纸的审图过程中将图纸标准信息转化为几何关系，通过几何关系判断建筑图纸是否符合图纸标准信息，进而提高审图效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，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为本申请实施例提供的建筑图纸的审图方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的边缘轮廓进行多边形拟合处理的原理图；
图3为本申请实施例提供的审图装置的结构框图；
图4为本申请实施例提供的电子设备的结构框图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
本申请实施例基于传统审图需要依靠人工确定图纸是否符合预设规则，人工审图效率慢，准确性低，因此，提出一种建筑图纸的审图方法，以提高建筑图纸的审图速度以及审图的准确性。
请参阅图1，本申请实施例提供的一种建筑图纸的审图方法，应用于一电子设备，审图方法包括步骤S10-S60，详细介绍如下：
步骤S10中，获取待审核的建筑图纸，其中，建筑图纸在图纸内容上绘制若干建筑构件且标识建筑构件的名称信息。
具体的，待审核的建筑图纸为按标准规范制作的图纸，标准规范制作的图纸中的标签栏通常包含以下信息：图名，专业，子项名称，工程名称，图号(例如，图名:XX平面图/立面图)，专业:建筑/结构(或图别:建施/结施)，子项名称:XX号楼，工程名称:XX项目，图号:03)。在此建筑图纸中，图框底边应与图纸视图坐标系X轴或Y轴保持平行；图层名称应准确表达图层的内容，同一图层不应包含多类构件，出图图元不应放在0图层；出图图元应在可打印的图层(关闭、冻结、不可打印图层的内容不进行审查)；机电和结构的建筑底图需保留原始建筑图纸的图层信息。
本申请的实施例中，获取待审核的建筑图纸中，建筑图纸需在图纸内容上绘制若干建筑构件且标识建筑构件的名称信息，即标签栏应包含建筑构件且标识建筑构件的名称信息。
在一实施例中，基于上述标准规范，在步骤S10之后，按照预设规范进行待审查建筑图纸的识别，若识别到待审核的建筑图纸不符合预设规范，则输出提示信息。如果识别待审核的建筑图纸不包含建筑构件和/或不包含建筑构件的名称信息,则输出提示信息。
在一实施例中，待审核的建筑图纸可以是CAD图格式的建筑图纸，步骤S10中，获取待审核的建筑图纸，之后还包括：
若识别到待审核的建筑图纸为非CAD图格式的建筑图纸，则将非CAD图格式的建筑图纸转化为CAD图格式的建筑图纸。例如，若待审核的建筑图纸为PDF等其他格式的图纸，需将其转化为CAD图格式，以便后续步骤的进一步处理。
步骤S20中，对建筑图纸定位所绘制的建筑构件图形，并识别建筑构件上附带的文本，得到建筑图纸中的名称信息，以及名称信息对应的建筑构件图像、图像坐标。
具体的，通过文字识别技术能够找到文本在建筑图纸中的位置并识别，即面向于建筑图像上绘制的建筑构件，找到建筑构件的名称信息在建筑图纸中的位置，进而对此位置上的文本加以识别获得建筑构件的名称信息，并最终获得名称信息对应的建筑构件图像、图像坐标。
在一实施例中，文字识别技术可以是OCR(Optical CharacterRecognition，光学字符识别)技术，OCR技术通过扫描等光学输入方式将建筑图纸上附带的文本转化为图像信息，再将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。
在一实施例中，识别所述建筑构件上附带的文本，得到所述建筑图纸中的名称信息，包括：通过所述建筑构件每一像素进行的文本预测，对所述建筑构件上附带的文本获得对应的文本块，识别所述文本块得到所述建筑图纸中的名称信息。
示例性的，通过所述建筑构件每一像素进行的文本预测，对所述建筑构件上附带的文本获得对应的文本块，识别所述文本块得到所述建筑图纸中的名称信息，包括：包括以下步骤：
从建筑构件中提取底层特征、高层特征，并将底层特征、高层特征进行融合，得到共享特征；其中，图像底层特征指的是：轮廓、边缘、颜色、纹理和形状特征；图像的高层特征值得是我们所能看的东西。示例性的，对一张人脸提取低层特征，则提取到脸的轮廓、鼻子、眼睛之类的，那么高层特征就显示为一张人脸；
通过转化共享特征，得到每像素的文本预测；
将文本预测中带有角度的文本块，通过仿射变换转化为正常的轴对齐的文本块；
将转化后的文本块通过共享卷积提取并由感兴趣区域转换，得到区域特征；
根据区域特征，得到建筑图纸中的名称信息。
步骤S30中，对建筑构件图像执行目标检测，得到建筑构件图像中的建筑构件图形。
具体的，预先设置了目标检测模块，该目标检测模块用于根据目标检测模型，对建筑构件图像进行构件识别。通过目标检测模块对建筑构件图像执行目标检测，目标检测模块对建筑构件图像进行建筑构件识别，确定待识别CAD图纸内建筑构件的信息集合，其中，信息集合包括建筑构件的名称信息与位置信息。
在一实施例中，步骤S30中对建筑构件图像执行目标检测，包括：将建筑构件图像转化为预设的输入格式；在预设的输入格式下对建筑构件图像进行特征的提取，形成相应建筑构件图像的预测边界框；对预测边界框进行回归和分类计算，确定建筑构件图形。
示例性的，目标检测模块包括：特征提取单元，候选框生成单元，分类单元；特征提取单元用于利用特征提取模型中的每一层卷积神经网络，提取待识别像素图的图像特征信息，依次对每一张建筑构件图像进行特征提取，并将当前层提取到的特征和前几层提取到的特征，将提取的特征输入至下一层卷积神经网络，将最后一层卷积神经网络提取出的特征作为该建筑构件图像的图像特征信息；
此时，对于特征提取单元对该建筑构件图像提取得到的图像特征信息，候选框生成单元用于根据滑动窗口和anchor机制，对图像特征信息的生成预测边界框，调整生成的预测边界框，并根据调整后的预测边界框确定位置信息；分类单元用于根据图像特征信息和预测边界框，确定建筑构件图形。
在一实施例中，以YOLOv5模型为例，YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，将通过部署YOLOv5模型执行建筑构件图形的目标检测。YOLOv5模型的输入端输入的是建筑构件图形。由于该模型的输入图像大小为608*608，需将建筑构件图像转化为预设的输入格式(例如，608*608)，该阶段通常包含一个图像预处理阶段，即将输入图像缩放到模型所预设的输入大小，并进行归一化等操作。进一步的。YOLOv5的输入端采用Mosaic数据增强方式，采用自适应锚框计算，和自适应图像调整，对输入不符合要求大小的图像进行分割，使其分割成608*608，若输入图像小于608*608，则需做填充，使其符合预设的输入格式。由此，建筑构件图像通过YOLOv5模型，执行目标检测，即可得到建筑构件图像中的建筑构件图形。
步骤S40中，对建筑构件图形进行轮廓拟合，得到与建筑构件图形对应的构件几何图形以及构件几何图形坐标。
具体的，通过轮廓检测算法，即可得到建筑构件图像中建筑构件图形的轮廓，并基于建筑构件图形的轮廓和图像坐标，得到构件几何图形以及构件几何图形坐标。
在一实施例中，建筑构件包括墙体；将建筑构件进行轮廓拟合，包括：
对墙体的轮廓进行边缘轮廓提取；基于边缘轮廓进行多边形拟合处理，从拟合的多边形得到处理后的墙体轮廓。
具体的，对轮廓进行多边形拟合采用的是一种迭代端点的拟合方法，在该拟合算法中，迭代次数越多，对轮廓的拟合精度就越高，拟合后的轮廓线就越接近原始轮廓线。请参阅图2，该拟合算法拟合一条轮廓的主要步骤如下：
(1)设置一个距离阈值T；
(2)选取轮廓线的起始点A和终止点B为拟合多边形的两个端点；
(3)计算在轮廓线AB上A、B两点间所有点到A、B连线的距离，选出这其中距离最大点C，并设此最大距离值为H；
(4)比较H和T，如果H＞T，说明C是拟合多边形的一个端点,继续步骤(5)；如果H＜T，则跳出算法，说明该段轮廓线上不存在端点；
(5)端点C将轮廓线AB分为AC和BC两部分，按照(2)、(3)、(4)、(5)步骤，分别找出这两部分轮廓线上的端点；依此找出曲线AB上所有端点(A、B、C、D……)，将它们按照顺序连接起来，即获得最后拟合的多边形，端点A、B、C、D……即为多边形顶点。
在一实施例中，建筑构件还包括建筑体，建筑体为墙体之外的其他建筑构件；将建筑构件进行轮廓拟合，包括：对建筑体的轮廓进行轮廓提取，确定边缘轮廓对应的拟合矩形顶点；根据拟合矩形顶点确定目标矩形区域，从目标矩形区域得到处理后的建筑体轮廓。
具体的，确定建筑构件的轮廓后，即可确定对应的拟合矩形顶点。在一种实施方式中，可以确定建筑构件的轮廓的外接矩形，得到拟合矩形顶点。这样，外接矩形的四个顶点即为四个拟合矩形顶点。在另外一种实施方式中，可以基于建筑构件的轮廓拟合霍夫直线，得到拟合矩形顶点。也即，可以基于霍夫直线的方法拟合矩形的四条边，四条直线的交点即为拟合得到的矩形的四个顶点；利用全部目标矩形顶点确定目标矩形区域，得到处理后的建筑体轮廓。
步骤S50中，根据建筑构件调用预配置的图纸标准信息。图纸标准信息表征待审核建筑图纸的逻辑规则。
步骤S60中，根据图纸标准信息对建筑构件指示的逻辑规则和构件几何图形坐标计算构件几何图形，生成建筑图纸上对应于建筑构件的处理结果，处理结果用于指示建筑构件是否符合图纸标准信息。
具体的，在得到构件几何图形坐标后，可以计算出建筑构件的大小、相对位置关系等，再判断建筑构件的大小、相对位置关系是否符合图纸标准信息指示的逻辑规则，生成建筑图纸上对应于建筑构件的处理结果，若建筑图纸上的建筑构件符合图纸标准信息指示的逻辑规则，则说明待审核建筑图纸合格，否则说明不合格。
下面通过具体的实例对本申请实施例作进一步详细的描述。
获取待审核的建筑图纸，并根据建筑图纸调用预配置的图纸标准信息，示例性的，图纸标准信息为入户门不能正对卫生间门，建筑图纸上绘制入户门、卫生间门等且标识入户门、卫生间门的名称信息；
对建筑图纸定位所绘制的入户门、卫生间门，并识别入户门、卫生间门附带的文本，得到所述建筑图纸中的名称信息(入户门、卫生间门)，以及名称信息中目标名称信息对应的入户门图像、卫生间门图像以及入户门图像坐标、卫生间门图像坐标；
对所述建筑构件图像执行目标检测，得到建筑构件图像中的入户门图形、卫生间门图形；
分别对入户门图形、卫生间门图形进行轮廓拟合，得到与入户门图形对应的入户门几何图形以及入户门几何图形坐标，以及，与卫生间门图形对应的卫生间门几何图形以及卫生间门几何图形坐标；
调用待审核的建筑图纸中预配置的图纸标准信息，根据图纸标准信息中指示的逻辑规则“入户门不能正对卫生间门”，计算入户门几何图形坐标与卫生间门几何图形坐标是否符合逻辑规则，若入户门、卫生间门符合图纸标准信息指示的逻辑规则，则说明待审核建筑图纸合格，否则说明不合格。
其中，此处的逻辑规则，可通过opnecv python在anaconda环境下调用tools工具包，将“入户门不能正对卫生间门”转化为判定两个矩形是否正对；使用transfer函数获得最大最小的x,y坐标，再通过对角线斜率判断方位。判断是否存在干涉，如果有，则进一步判断是否是正面相干涉(干涉指两者之间相对某一平行于矩形边方向存在投影重叠关系)，若符合，则判定两目标存在正对关系，说明“入户门正对卫生间门”，待审核的建筑图纸不符合图纸标准信息指示的逻辑规则；若不符合，则判定两目标不存在正对关系，说明“入户门不正对卫生间门”，待审核的建筑图纸符合图纸标准信息指示的逻辑规则。
根据本申请实施例的一个方面，提供一种建筑图纸的审图装置200，请参阅图3，装置包括：
获取模块210，被配置为获取待审核的建筑图纸，其中，建筑图纸在图纸内容上绘制若干建筑构件且标识建筑构件的名称信息；
识别模块220，被配置为对建筑图纸定位所绘制的建筑构件图形，并识别建筑构件上附带的文本，得到建筑图纸中的名称信息，以及名称信息中目标名称信息对应的建筑构件图像、图像坐标；
目标检测模块230，被配置为对建筑构件图像执行目标检测，得到建筑构件图像中的建筑构件图形；
轮廓拟合模块240，被配置为对建筑构件图形进行轮廓拟合，得到与建筑构件图形对应的构件几何图形以及构件几何图形坐标；
调用模块250，被配置为根据建筑构件调用预配置的图纸标准信息；
处理模块260，被配置为根据图纸标准信息对建筑构件指示的逻辑规则和构件几何图形坐标计算构件几何图形，生成建筑图纸上对应于建筑构件的处理结果，处理结果用于指示建筑构件是否符合图纸标准信息。
本申请中的实施例还提供了一种电子设备100，请参阅图4，该电子设备100包括处理器110与存储器120。存储器120用于存储计算机程序；处理器110，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现本申请实施例提供的任一项建筑图纸的审图方法。
应当理解的是，处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
本申请中的实施例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时，使所述处理器实现本申请实施例提供的任一项建筑图纸的审图方法。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读存储介质上，计算机可读存储介质可以包括计算机可读存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。
如本领域普通技术人员公知的，术语计算机可读存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机可读存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
示例性的，所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的电子设备的内部存储单元，例如所述电子设备的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述电子设备的外部存储设备，例如所述电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart MediaCard，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种建筑图纸的审图方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待审核的建筑图纸，其中，建筑图纸在图纸内容上绘制若干建筑构件且标识所述建筑构件的名称信息；
对所述建筑图纸通过文字识别技术定位所绘制的建筑构件图形，并识别所述建筑构件上附带的文本，得到所述建筑图纸中的名称信息，以及所述名称信息中目标名称信息对应的建筑构件图像、图像坐标；
通过预先设置的目标检测模块对所述建筑构件图像执行目标检测，识别所述建筑构件得到建筑构件图像中的建筑构件图形；
通过轮廓检测算法对所述建筑构件图形进行轮廓拟合，并基于所述建筑构件图形的轮廓和所述图像坐标得到与所述建筑构件图形对应的构件几何图形以及构件几何图形坐标；
根据所述建筑构件调用预配置的图纸标准信息；
根据所述构件几何图形坐标计算所述建筑构件的大小和相对位置关系，并根据所述建筑构件的大小和所述相对位置关系判定是否符合所述图纸标准信息指示的逻辑规则，生成建筑图纸上对应于建筑构件的处理结果，所述处理结果用于指示所述建筑构件是否符合所述图纸标准信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建筑构件包括墙体；
所述对所述建筑构件图形进行轮廓拟合，包括：
对所述墙体的轮廓进行边缘轮廓提取；基于所述边缘轮廓进行多边形拟合处理，从拟合的所述多边形得到处理后的墙体轮廓。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建筑构件还包括建筑体，所述建筑体为所述墙体之外的其他建筑构件；
所述对所述建筑构件图形进行轮廓拟合，包括：
对所述建筑体的轮廓进行轮廓提取，确定所述边缘轮廓对应的拟合矩形顶点；
根据所述拟合矩形顶点确定目标矩形区域，从所述目标矩形区域得到处理后的建筑体轮廓。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述建筑构件上附带的文本，得到所述建筑图纸中的名称信息，包括：
通过所述建筑构件每一像素进行的文本预测，对所述建筑构件上附带的文本获得对应的文本块，识别所述文本块得到所述建筑图纸中的名称信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述建筑构件每一像素进行的文本预测，对所述建筑构件上附带的文本获得对应的文本块，识别所述文本块得到所述建筑图纸中的名称信息，包括：
从建筑构件中提取底层特征、高层特征，并将所述底层特征、所述高层特征进行融合，得到共享特征；
通过转化所述共享特征，得到每像素的文本预测；
将文本预测中带有角度的文本块，通过仿射变换转化为正常的轴对齐的文本块；
将转化后的文本块通过共享卷积提取并由感兴趣区域转换，得到区域特征；
根据所述区域特征，得到所述建筑图纸中的名称信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述建筑构件图像执行目标检测，包括：
将所述建筑构件图像转化为预设的输入格式；
对建筑构件图像进行特征的提取，形成相应建筑构件图像的预测边界框；
对预测边界框进行回归和分类计算，确定建筑构件图形。
7.一种建筑图纸的审图装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，被配置为获取待审核的建筑图纸，其中，建筑图纸在图纸内容上绘制若干建筑构件且标识所述建筑构件的名称信息；
识别模块，被配置为对所述建筑图纸通过文字识别技术定位所绘制的建筑构件图形，并识别所述建筑构件上附带的文本，得到所述建筑图纸中的名称信息，以及所述名称信息中目标名称信息对应的建筑构件图像、图像坐标；
目标检测模块，被配置为通过预先设置的目标检测模块对所述建筑构件图像执行目标检测，识别所述建筑构件得到建筑构件图像中的建筑构件图形；
轮廓拟合模块，被配置为通过轮廓检测算法对所述建筑构件图形进行轮廓拟合，并基于所述建筑构件图形的轮廓和所述图像坐标得到与所述建筑构件图形对应的构件几何图形以及构件几何图形坐标；
调用模块，被配置为根据所述建筑构件调用预配置的图纸标准信息；
处理模块，被配置为根据所述构件几何图形坐标计算所述建筑构件的大小和相对位置关系，并根据所述建筑构件的大小和所述相对位置关系判定是否符合所述图纸标准信息指示的逻辑规则，生成建筑图纸上对应于建筑构件的处理结果，所述处理结果用于指示所述建筑构件是否符合所述图纸标准信息。
8.一种电子设备，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任意一项所述的建筑图纸的审图方法。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至6中任意一项所述的建筑图纸的审图方法。
CN202110854453.0A 2021-07-28 2021-07-28 建筑图纸的审图方法、装置、电子设备及介质 Active CN113592886B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110854453.0A CN113592886B (zh) 2021-07-28 2021-07-28 建筑图纸的审图方法、装置、电子设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110854453.0A CN113592886B (zh) 2021-07-28 2021-07-28 建筑图纸的审图方法、装置、电子设备及介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113592886A CN113592886A (zh) 2021-11-02
CN113592886B true CN113592886B (zh) 2024-03-19

Family

ID=78250813

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110854453.0A Active CN113592886B (zh) 2021-07-28 2021-07-28 建筑图纸的审图方法、装置、电子设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113592886B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114443880A (zh) * 2022-01-24 2022-05-06 南昌市安厦施工图设计审查有限公司 一种装配式建筑的大样图审图方法及审图系统
CN114418898B (zh) * 2022-03-21 2022-07-26 南湖实验室 一种基于目标重叠度计算和自适应调整的数据增强方法
CN114973299B (zh) * 2022-08-01 2023-01-10 万翼科技有限公司 建筑图纸构件识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN117711011A (zh) * 2024-02-06 2024-03-15 航天宏图信息技术股份有限公司 一种地图中交通建筑信息检验方法、装置、设备及介质

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7412417B1 (en) * 2000-03-03 2008-08-12 Infoglide Software Corporation Loan compliance auditing system and method
CN109670259A (zh) * 2018-12-27 2019-04-23 中民筑友科技投资有限公司 一种设计图审图方法、系统及服务器
CN109684495A (zh) * 2018-12-27 2019-04-26 中民筑友科技投资有限公司 一种装配式建筑的大样图审图方法、装置、设备及系统
CN110889229A (zh) * 2019-11-29 2020-03-17 万翼科技有限公司 Cad图纸识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN111222186A (zh) * 2020-01-03 2020-06-02 湖南特能博世科技有限公司 图元识别的方法、装置及服务器
CN111401231A (zh) * 2020-03-13 2020-07-10 华黔科技有限公司 工程图纸识别审核方法和装置
CN111782583A (zh) * 2020-06-12 2020-10-16 万翼科技有限公司 智能审图方法及相关装置
CN111782584A (zh) * 2020-06-15 2020-10-16 万翼科技有限公司 建筑图纸预处理系统、方法、电子设备及存储介质
CN111783562A (zh) * 2020-06-12 2020-10-16 万翼科技有限公司 智能审图方法及相关装置
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
CN112507431A (zh) * 2020-12-04 2021-03-16 国泰新点软件股份有限公司 基于bim模型的智能审图方法、装置及存储介质

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10057285B2 (en) * 2009-01-30 2018-08-21 Oracle International Corporation System and method for auditing governance, risk, and compliance using a pluggable correlation architecture

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7412417B1 (en) * 2000-03-03 2008-08-12 Infoglide Software Corporation Loan compliance auditing system and method
CN109670259A (zh) * 2018-12-27 2019-04-23 中民筑友科技投资有限公司 一种设计图审图方法、系统及服务器
CN109684495A (zh) * 2018-12-27 2019-04-26 中民筑友科技投资有限公司 一种装配式建筑的大样图审图方法、装置、设备及系统
CN110889229A (zh) * 2019-11-29 2020-03-17 万翼科技有限公司 Cad图纸识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN111222186A (zh) * 2020-01-03 2020-06-02 湖南特能博世科技有限公司 图元识别的方法、装置及服务器
CN111401231A (zh) * 2020-03-13 2020-07-10 华黔科技有限公司 工程图纸识别审核方法和装置
CN111782583A (zh) * 2020-06-12 2020-10-16 万翼科技有限公司 智能审图方法及相关装置
CN111783562A (zh) * 2020-06-12 2020-10-16 万翼科技有限公司 智能审图方法及相关装置
CN111782584A (zh) * 2020-06-15 2020-10-16 万翼科技有限公司 建筑图纸预处理系统、方法、电子设备及存储介质
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
CN112507431A (zh) * 2020-12-04 2021-03-16 国泰新点软件股份有限公司 基于bim模型的智能审图方法、装置及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN113592886A (zh) 2021-11-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113592886B (zh) 建筑图纸的审图方法、装置、电子设备及介质
US10977523B2 (en) Methods and apparatuses for identifying object category, and electronic devices
US10043090B2 (en) Information processing device, information processing method, computer-readable recording medium, and inspection system
CN111028213A (zh) 图像缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN110728196B (zh) 一种人脸识别的方法、装置及终端设备
US20110069890A1 (en) Fast line linking
US20150363645A1 (en) Method and apparatus for roof type classification and reconstruction based on two dimensional aerial images
US6980685B2 (en) Model-based localization and measurement of miniature surface mount components
US20220092799A1 (en) Method and system for registering circuit design layout and scanning electron microscope image, circuit design layout and imaging error calculation method thereof, and electronic device
CN112651953B (zh) 图片相似度计算方法、装置、计算机设备及存储介质
CN116168351B (zh) 电力设备巡检方法及装置
CN111222507A (zh) 数字式仪表读数的自动识别方法、计算机可读存储介质
CN114742789B (zh) 一种基于面结构光的通用零件拾取方法、系统及电子设备
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
CN111354038A (zh) 锚定物检测方法及装置、电子设备及存储介质
CN113658195B (zh) 图像分割方法、装置及电子设备
CN117173090A (zh) 焊接缺陷类型识别方法、装置、存储介质及电子设备
CN113343987B (zh) 文本检测处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN113284115B (zh) 一种钢卷塔形识别方法、系统、介质和终端
CN111753573B (zh) 二维码图像识别方法、装置、电子设备以及可读存储介质
CN114926429A (zh) 一种线迹长度检测方法、装置、设备及可读存储介质
CN117557565B (zh) 一种锂电池极片的检测方法及其装置
CN117576416B (zh) 工件边缘区域的检测方法、设备及存储介质
CN115050086B (zh) 样本图像生成方法、模型训练方法、图像处理方法和装置
CN118096790A (zh) 一种数据提取方法、装置、电子设备及存储介质

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