CN113743187A - 工程图纸中的图例识别方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents
工程图纸中的图例识别方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113743187A CN113743187A CN202110693823.7A CN202110693823A CN113743187A CN 113743187 A CN113743187 A CN 113743187A CN 202110693823 A CN202110693823 A CN 202110693823A CN 113743187 A CN113743187 A CN 113743187A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- legend
- information
- matching
- identified
- engineering
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 22
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 12
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 10
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 8
- 238000012550 audit Methods 0.000 abstract 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 3
- 238000012552 review Methods 0.000 description 3
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 239000012467 final product Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
本申请涉及一种工程图纸中的图例识别方法、装置、电子设备和存储介质,应用于数据处理技术领域,其中,方法包括:根据工程图纸中提取的第一图例信息,生成图例模板;确定目标图纸中的待识别区域,目标图纸为工程图纸中的任一图纸;将待识别区域与图例模板进行匹配,得到匹配结果;根据匹配结果,确定待识别区域的识别结果。以解决现有技术中,使用标准库对不同项目的图纸进行审核时,会造成识别错误的问题。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种工程图纸中的图例识别方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
近些年来,越来越多的计算机技术应用于辅助设计这一传统行业中。设计图纸作为设计工作的最终产品成果之一,需要相关的审查人员对相关设计图纸进行审查,以核验设计成果的规范性。
图纸审查的项目之一就是图例的审核。目前,图纸审核以人工方式进行,工作量繁琐耗时,且可能存在人为失误。于是,图例匹配应运而生,而图例匹配算法在整个图元识别流程链中具有举足轻重的作用。
相关技术中,无论是何种场景,均采用同一标准图例库对图纸进行审核,而由于不同设计院以及不同设计师对图例的认定不同,使得同一图例图像,在不同项目的图例表中,可能代表不同含义。这就导致了,使用标准库对不同项目的图纸进行审核时,会造成识别错误的情况。
发明内容
本申请提供了一种工程图纸中的图例识别方法、装置、电子设备和存储介质,用以解决现有技术中,使用标准库对不同项目的图纸进行审核时,会造成识别错误的问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种工程图纸中的图例识别方法,包括:
根据工程图纸中提取的第一图例信息,生成图例模板;
确定目标图纸中的待识别区域,所述目标图纸为工程图纸中的任一图纸;
将所述待识别区域与所述图例模板进行匹配,得到匹配结果;
根据所述匹配结果,确定所述待识别区域的识别结果。
可选的,所述第一图例信息中包括第一图形信息和第一图意信息,所述根据工程图纸中提取的第一图例信息,生成图例模板,包括:
筛选所述第一图例信息中的第一图形信息;
将所述第一图形信息转换为第一图像;
对所述第一图像进行边缘化处理,得到第二图像;
提取所述第一图例信息中的第一图意信息;
将所述第二图像与所述第一图意信息进行配对,将配对的结果作为所述图例模板。
可选的,所述确定目标图纸中的待识别区域,包括:
确定所述目标图纸中满足图例特征信息的第二图形信息;
将所述第二图形信息所在的区域作为所述待识别区域。
可选的,所述图例特征信息包括图例所在位置,所述确定所述目标图纸中满足图例特征信息的第二图形信息,包括:
筛选得到所述目标图纸中所述图例所在位置处的第三图形信息;
获取所述第三图形信息中各图形信息间的相对距离值;
将所述相对距离值小于预设阈值的图形信息进行合并,将合并后的图形信息作为所述第二图形信息。
可选的,将所述待识别区域与所述图例模板进行匹配,得到匹配结果,包括:
获取至少一种匹配算法,各所述匹配算法的匹配方式不同;
将所述待识别区域与所述图例模板依次按照所述匹配算法进行匹配,得到初始匹配结果;
将得到的所述初始匹配结果作为所述匹配结果。
可选的,所述根据所述匹配结果,确定所述待识别区域的识别结果,包括:
将各所述初始匹配结果输入预设的边框回归模型;
通过所述预设的边框回归模型确定所述待识别区域中的目标图形信息,以及所述目标图形在所述工程图纸中的位置信息,将所述目标图形信息和所述位置信息作为所述识别结果。
可选的,将所述待识别区域与所述图例模板进行匹配,得到匹配结果之前,还包括:
将所述图例模板与所述待识别区域存储至预设的数据库中。
第二方面,本申请实施例提供了一种工程图纸中的图例识别装置,包括:
生成模块,用于根据工程图纸中提取的第一图例信息,生成图例模板;
第一确定模块,用于确定目标图纸中的待识别区域,所述目标图纸为所述工程图纸中的任一图纸;
匹配模块,用于将所述待识别区域与所述图例模板进行匹配,得到匹配结果;
第二确定模块,用于根据所述匹配结果,确定所述待识别区域的识别结果。
第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备,包括:处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器、通信接口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图纸中的图例识别方法。
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图纸中的图例识别方法。
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,通过根据工程图纸中提取的第一图例信息,生成图例模板;并确定目标图纸中的待识别区域,目标图纸为工程图纸中的任一图纸;然后,将待识别区域与图例模板进行匹配,得到匹配结果;根据匹配结果,确定待识别区域的识别结果。如此,根据不同项目的工程图纸,生成各自对应的图例模板,相对于使用统一的标准库而言,每个图纸中图例在识别时更加具有针对性,使得识别结果更加准确。
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为本申请一实施例提供的工程图纸中的图例识别方法的场景图;
图2为本申请一实施例提供的工程图纸中的图例识别方法的流程图;
图3为本申请一实施例提供的工程图纸中的图例识别方法中图例示意图;
图4为本申请另一实施例提供的工程图纸中的图例识别方法中目标图纸示意图;
图5为本申请另一实施例提供的工程图纸中的图例识别方法的流程图;
图6为本申请一实施例提供的工程图纸中的图例识别装置的结构图;
图7为本申请一实施例提供的电子设备的结构图。
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。
根据本申请一实施例提供了一种工程图纸中的图例识别方法。可选地,在本申请实施例中,上述工程图纸中的图例识别方法可以应用于如图1所示的由终端101和服务器102所构成的硬件环境中。如图1所示,服务器102通过网络与终端101进行连接,可用于为终端或终端上安装的客户端提供服务(如视频服务、应用服务等),可在服务器上或独立于服务器设置数据库,用于为服务器102提供数据存储服务,上述网络包括但不限于:广域网、城域网或局域网,终端101并不限定于PC、手机、平板电脑等。
本申请实施例的工程图纸中的图例识别方法可以由服务器102来执行,也可以由终端101来执行,还可以是由服务器102和终端101共同执行。其中,终端101执行本申请实施例的工程图纸中的图例识别方法,也可以是由安装在其上的客户端来执行。
以终端执行本申请实施例的工程图纸中的图例识别方法为例,该方法可以应用于终端的CPU(Central Processing Unit,中央处理器),图2是根据本申请实施例的一种可选的工程图纸中的图例识别方法的流程示意图,如图2所示,该方法的流程可以包括以下步骤:
步骤201、根据工程图纸中提取的第一图例信息,生成图例模板。
一些实施例中,在每个项目包括多个图纸文件,在每个图纸文件中包括多个工程图纸,在每个工程图纸中,包括该图纸具有的图例信息的总说明表。因此,可以通过提取该总说明表得到第一图例信息,从而根据第一图例信息生成图例模板。在总说明表中包括了该工程图纸中所涉及的所有图例信息的汇总。参照图3,在总说明表中,图例信息可以但不限于以表格形式存储,其中,图例信息包括其图意信息和图形信息,在图3中,表格左侧的一列为图意信息(如止回阀、余压阀等),表格右侧的一列为图形信息。
本申请中的工程图纸可以但不限于为建筑工程图纸(例如以下至少一种:机场、火车站、汽车站、写字楼、居民楼、医院、博物馆、旅游景区、教堂、学校、公园等等项目的图纸)和电路工程图纸。
在一个可选实施例中,第一图例信息中包括第一图形信息和第一图意信息,根据工程图纸中提取的第一图例信息,生成图例模板,具体包括:
提取工程图纸中的第一图例信息;筛选第一图例信息中的第一图形信息;将第一图形信息转换为第一图像;对第一图像进行边缘化处理,得到第二图像;提取第一图例信息中的第一图意信息;将第二图像与第一图意信息进行配对,将配对的结果作为图例模板。
一些实施例中,由于第一图例信息往往以表格形式存在,因此,可以通过表格提取算法,将工程图纸中的第一图例信息提取出来。可以理解的是,表格提取算法可以采用相关技术中的任一表格提取方法,此处不做限定。
进一步的,在提取到工程图纸中的第一图例信息后,可以先从第一图例信息中将第一图形信息筛选出来,将筛选后的每个第一图形信息打印为第一图像。
由于在工程图纸中的图形信息多为线条数据,因此边缘特征尤为重要。为了加深图像的特征性,本申请中在得到第一图像后对其进行边缘化处理得到第二图像,以增加图像特征,同时也能够去除颜色等不确定因素的影响。
在第一图例信息中图形信息和图意信息是成对存储的,图形信息和图意信息中均存储有相应的标识,以在后续将图形信息转化为第二图像后,能够配对成功。例如,图3中止回阀及其图形信息在第一行,其标识可以为包括1的标签,余压阀及其图形信息在第二行,其标识可以为包括2的标签。上述方式仅为举例,本申请中并不限定具体的匹配方式。例如,图形信息在第一行和图意信息在其对应的下一行存储。
一些实施例中,从第一图例信息中提取到第一图意信息后,可以依据图意信息和图形信息中存储的标识信息,将二者进行配对,从而得到图例模板。
可以理解的是,上述得到图例模板的过程中,也可以先提取第一图意信息,再筛选第一图形信息。
步骤202、确定目标图纸中的待识别区域,目标图纸为工程图纸中的任一图纸。
一些实施例中,在目标图纸中往往存储有项目的具体内容,在部分内容中,会使用相应的图形信息,以表示对应的图意。在目标图纸中并不是所有图纸中的内容均包括图例相关信息,因此,需要确定出目标图纸中的待识别区域,以降低识别过程中的计算量。
在一个可选实施例中,确定目标图纸中的待识别区域,具体包括:确定目标图纸中满足图例特征信息的第二图形信息;将第二图形信息所在的区域作为待识别区域。
一些实施例中,在工程图纸中,图例所在的位置往往与图纸中的内容相关,例如,防火阀往往设置在风管上,依据此图例特征信息,可以确定出在目标图纸中,满足图例特征信息的第二图形信息,以进一步确定待识别区域。
具体的,图例特征信息包括图例所在位置和图例所处温度等。
进一步的,确定目标图纸中满足图例特征信息的第二图形信息,具体包括:
筛选得到目标图纸中图例所在位置处的第三图形信息;获取第三图形信息中各图形信息间的相对距离值;将相对距离值小于预设阈值的图形信息进行合并,将合并后的图形信息作为第二图形信息。
一些实施例中,由于目标图纸中并非所有内容均与图例相关,因此,通过筛选图例所在位置处的第三图形信息,可以基本确定第三图形信息中包括相应的图例的图形信息。在实际应用中,参照图4,第三图形信息中往往不仅包括图例的图形信息,还包括相应构件的图形信息,为了降低非图例的图形信息的干扰,通过计算第三图形信息中各图形信息间的相对距离值,并将相对距离值小于预设阈值的图形信息进行合并,从而过滤非图例的图形信息,得到第二图形信息。图4中,箭头指向的位置,为其中的待识别区域。
为了能够准确的识别出目标图纸中图例的图形信息,同时为了避免干扰,通过图例特征信息,进行数据筛选,保留出包含图例的图形信息,另外,根据图形信息之间的相对距离,设置阈值,合并相互靠近的图形信息,绘制出待识别区域的图像,并对待识别区域的图像进行边缘化处理,从而能够加深待识别区域的线条特征。本申请中,对待识别区域图例的图形信息的确定,摒弃识别算法的劣势,直接用合并算法获取,保证图例的图形信息100%可以获取,避免数据缺失。
其中,上述的预设阈值,可以根据图例的说明文本距离来设置,此处不做限定。
步骤203、将待识别区域与图例模板进行匹配,得到匹配结果。
基于上述相关实施例,在确定待识别区域后,可以将待识别区域中与图例模板进行匹配,从而确定待识别区域中对应的图例中的图形信息。
其中,将待识别区域与图例模板进行匹配的方式有多种,可以采用任一一种或多种匹配算法,例如模板匹配方法(模板匹配方法可以从待识别图像中提取若干特征向量与模板对应的特征向量进行比较,计算图像与模板特征向量之间的距离,用最小距离法判定所属类别),其中,模板匹配方法的计算方式有多种,例如相关法、误差法和二次匹配误差算法。
在一个可选实施例中,获取至少一种匹配算法,各匹配算法的匹配方式不同;将待识别区域与图例模板依次按照匹配算法进行匹配,得到初始匹配结果;将得到的初始匹配结果作为匹配结果。
一些实施例中,通过将待识别区域与图例模板按照不同的匹配算法进行匹配,得到多个初始匹配结果。由于采用的匹配算法不同,因此,得到的初始匹配结果可能不同。
为了提高待识别区域的识别准确性,本申请中,采用多种匹配算法对待识别区域进行识别,并进一步根据得到的初始匹配结果进行进一步的计算,得到匹配结果,使得得到的结果更加准确。
步骤204、根据匹配结果,确定待识别区域的识别结果。
一些实施例中,在得到每个匹配算法的初始匹配结果后,确定待识别区域的识别结果的方式有多种,例如,可以选择匹配概率最高的,作为最终的识别结果。
在一个可选实施例中,根据匹配结果,确定待识别区域的识别结果,也可以为以下方式:
将各初始匹配结果输入预设的边框回归模型;通过预设的边框回归模型确定待识别区域中的目标图形信息,以及目标图形在工程图纸中的位置信息,将目标图形信息和位置信息作为识别结果。
一些实施例中,通过边框回归模型将初始匹配结果归一化,通过不断调整,可以使确定的目标图形信息所在的位置信息更加准确,提高了识别结果的准确性。
在一个可选实施例中,将待识别区域与图例模板进行匹配,得到匹配结果之前,还包括:将图例模板与待识别区域存储至预设的数据库中。
一些实施例中,在确定出总说明表的图例模板,以及每个目标图纸中的待识别区域后,可以先将二者存储到预设的数据库中,以便于后续再对每个待识别区域进行识别时,能够更加方便,并且,也可以便于进行数据的溯源。
在一个具体实施例中,参见图5,本申请的一种工程图纸中的图例识别方法,具体包括:
步骤501、获取第一图例信息中第一图形信息的第一图像。
步骤502、将第一图像边缘化,得到第二图像。
步骤503、提取第一图例信息中的第一图意信息。
步骤504、将第二图像与第一图意信息进行配对,得到图例模板。
步骤505、筛选目标图纸中的第三图形信息。
步骤506、合并相对距离值小于预设阈值的图形信息,得到第二图形信息。
步骤507、获取第二图像信息对应的待识别区域。
步骤508、将待识别区域边缘化。
步骤509、建立图例模板与边缘化的待识别区域的数据库。
步骤510、通过多种模板匹配算法,得到多个初始匹配结果。
步骤511、将初始匹配结果输入边框回归模型,得到识别结果。
本申请中,相对于传统的模板匹配算法,可以针对图纸数据特征稀少的问题,引入边缘图像丰富特征,同时为了排除干扰,利用图层以及合并操作,获取比较干净的图例数据,进行快速匹配,同时依据每套图纸中总说明的定义图例,进行限定,从而降低风险以及真实使用。解决相同图例在不同项目图纸中的分类问题,自适应的去完成信息匹配;优化图例数据,增强边缘信息来完成模板匹配结果;采用合并方式降低干扰,优化匹配数据。
基于同一构思,本申请实施例中提供了一种工程图纸中的图例识别装置,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6所示,该装置主要包括:
生成模块601,用于根据工程图纸中提取的第一图例信息,生成图例模板;
第一确定模块602,用于确定目标图纸中的待识别区域,目标图纸为工程图纸中的任一图纸;
匹配模块603,用于将待识别区域与图例模板进行匹配,得到匹配结果;
第二确定模块604,用于根据匹配结果,确定待识别区域的识别结果。
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7所示,该电子设备主要包括:处理器701、存储器702和通信总线703,其中,处理器701和存储器702通过通信总线703完成相互间的通信。其中,存储器702中存储有可被至处理器701执行的程序,处理器701执行存储器702中存储的程序,实现如下步骤:
根据工程图纸中提取的第一图例信息,生成图例模板;
确定目标图纸中的待识别区域,目标图纸为工程图纸中的任一图纸;
将待识别区域与图例模板进行匹配,得到匹配结果;
根据匹配结果,确定待识别区域的识别结果。
上述电子设备中提到的通信总线703可以时外设部件互连标准(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703可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图7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702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701的存储装置。
上述的处理器701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。
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图纸中的图例识别方法。
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所述的流程或功能。该计算机可以是通用计算机、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,并不排除在包括所述要素的过程、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)
1.一种工程图纸中的图例识别方法,其特征在于,包括:
根据工程图纸中提取的第一图例信息,生成图例模板;
确定目标图纸中的待识别区域,所述目标图纸为所述工程图纸中的任一图纸;
将所述待识别区域与所述图例模板进行匹配,得到匹配结果;
根据所述匹配结果,确定所述待识别区域的识别结果。
2.根据权利要求1所述的工程图纸中的图例识别方法,其特征在于,所述第一图例信息中包括第一图形信息和第一图意信息,所述根据工程图纸中提取的第一图例信息,生成图例模板,包括:
提取所述工程图纸中的第一图例信息;
筛选所述第一图例信息中的第一图形信息;
将所述第一图形信息转换为第一图像;
对所述第一图像进行边缘化处理,得到第二图像;
提取所述第一图例信息中的第一图意信息;
将所述第二图像与所述第一图意信息进行配对,将配对的结果作为所述图例模板。
3.根据权利要求1所述的工程图纸中的图例识别方法,其特征在于,所述确定目标图纸中的待识别区域,包括:
确定所述目标图纸中满足图例特征信息的第二图形信息;
将所述第二图形信息所在的区域作为所述待识别区域。
4.根据权利要求3所述的工程图纸中的图例识别方法,其特征在于,所述图例特征信息包括图例所在位置,所述确定所述目标图纸中满足图例特征信息的第二图形信息,包括:
筛选得到所述目标图纸中所述图例所在位置处的第三图形信息;
获取所述第三图形信息中各图形信息间的相对距离值;
将所述相对距离值小于预设阈值的图形信息进行合并,将合并后的图形信息作为所述第二图形信息。
5.根据权利要求1所述的工程图纸中的图例识别方法,其特征在于,将所述待识别区域与所述图例模板进行匹配,得到匹配结果,包括:
获取至少一种匹配算法,各所述匹配算法的匹配方式不同;
将所述待识别区域与所述图例模板依次按照所述匹配算法进行匹配,得到初始匹配结果;
将得到的所述初始匹配结果作为所述匹配结果。
6.根据权利要求5所述的工程图纸中的图例识别方法,其特征在于,所述根据所述匹配结果,确定所述待识别区域的识别结果,包括:
将各所述初始匹配结果输入预设的边框回归模型;
通过所述预设的边框回归模型确定所述待识别区域中的目标图形信息,以及所述目标图形在所述工程图纸中的位置信息,将所述目标图形信息和所述位置信息作为所述识别结果。
7.根据权利要求1-6任一项所述的工程图纸中的图例识别方法,其特征在于,将所述待识别区域与所述图例模板进行匹配,得到匹配结果之前,还包括:
将所述图例模板与所述待识别区域存储至预设的数据库中。
8.一种工程图纸中的图例识别装置,其特征在于,包括:
生成模块,用于根据工程图纸中提取的第一图例信息,生成图例模板;
第一确定模块,用于确定目标图纸中的待识别区域,所述目标图纸为工程图纸中的任一图纸;
匹配模块,用于将所述待识别区域与所述图例模板进行匹配,得到匹配结果;
第二确定模块,用于根据所述匹配结果,确定所述待识别区域的识别结果。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器、通信接口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1-7任一项所述的工程图纸中的图例识别方法。
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1-7任一项所述的工程图纸中的图例识别方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110693823.7A CN113743187A (zh) | 2021-06-22 | 2021-06-22 | 工程图纸中的图例识别方法、装置、电子设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110693823.7A CN113743187A (zh) | 2021-06-22 | 2021-06-22 | 工程图纸中的图例识别方法、装置、电子设备和存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113743187A true CN113743187A (zh) | 2021-12-03 |
Family
ID=78728451
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110693823.7A Pending CN113743187A (zh) | 2021-06-22 | 2021-06-22 | 工程图纸中的图例识别方法、装置、电子设备和存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113743187A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115331013A (zh) * | 2022-10-17 | 2022-11-11 | 杭州恒生聚源信息技术有限公司 | 折线图的数据提取方法及处理设备 |
CN116070336A (zh) * | 2023-04-06 | 2023-05-05 | 江西少科智能建造科技有限公司 | 基于建筑设计防火规范的建筑图纸智能审查方法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016141685A1 (zh) * | 2015-03-06 | 2016-09-15 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种通信工程图纸生成方法及图纸设计客户端 |
CN110796016A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-02-14 | 万翼科技有限公司 | 工程图纸识别方法、电子设备及相关产品 |
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 |
CN112990092A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-06-18 | 福建省晨曦信息科技股份有限公司 | 图例识别方法、计算机设备及可读存储介质 |
-
2021
- 2021-06-22 CN CN202110693823.7A patent/CN113743187A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016141685A1 (zh) * | 2015-03-06 | 2016-09-15 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种通信工程图纸生成方法及图纸设计客户端 |
CN110796016A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-02-14 | 万翼科技有限公司 | 工程图纸识别方法、电子设备及相关产品 |
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 |
CN112990092A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-06-18 | 福建省晨曦信息科技股份有限公司 | 图例识别方法、计算机设备及可读存储介质 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115331013A (zh) * | 2022-10-17 | 2022-11-11 | 杭州恒生聚源信息技术有限公司 | 折线图的数据提取方法及处理设备 |
CN116070336A (zh) * | 2023-04-06 | 2023-05-05 | 江西少科智能建造科技有限公司 | 基于建筑设计防火规范的建筑图纸智能审查方法及系统 |
CN116070336B (zh) * | 2023-04-06 | 2023-06-27 | 江西少科智能建造科技有限公司 | 基于建筑设计防火规范的建筑图纸智能审查方法及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2021196830A1 (zh) | 智能双录方法、装置及存储介质 | |
US20210295114A1 (en) | Method and apparatus for extracting structured data from image, and device | |
CN109034069B (zh) | 用于生成信息的方法和装置 | |
JP2019520615A (ja) | 損害賠償請求書類の文字認識方法、装置、サーバ及び記憶媒体 | |
CN111008597A (zh) | Cad图纸的空间识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US20160371246A1 (en) | System and method of template creation for a data extraction tool | |
US20190188729A1 (en) | System and method for detecting counterfeit product based on deep learning | |
CN113743187A (zh) | 工程图纸中的图例识别方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN108053545A (zh) | 证件验真方法和装置、服务器、存储介质 | |
CN112396055B (zh) | 文本提取方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US20200218772A1 (en) | Method and apparatus for dynamically identifying a user of an account for posting images | |
US10817626B2 (en) | Design-model management | |
EP3588376A1 (en) | System and method for enrichment of ocr-extracted data | |
CN111639648B (zh) | 证件识别方法、装置、计算设备和存储介质 | |
CN114359590A (zh) | Nft图像作品侵权检测方法、装置、及计算机存储介质 | |
US20140136534A1 (en) | Similarity calculating method and apparatus | |
CN110287361B (zh) | 一种人物图片筛选方法及装置 | |
CN113780190B (zh) | 空间轮廓识别及空间检测模型构建方法、设备及存储介质 | |
CN113076961B (zh) | 一种图像特征库更新方法、图像检测方法和装置 | |
CN114120221A (zh) | 基于深度学习的环境核查方法、电子设备及存储介质 | |
CN117315705B (zh) | 通用的卡证识别方法、装置、系统、电子设备及存储介质 | |
CN112507987B (zh) | 指纹识别方法、存储介质及计算机设备 | |
CN110717060B (zh) | 图像mask的过滤方法、装置及存储介质 | |
CN111783561A (zh) | 审图结果修正方法、电子设备及相关产品 | |
CN110880023A (zh) | 一种检测证件图片的方法及装置 |
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 | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20211203 |