CN114429640A - 图纸分割方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及计算机辅助设计技术领域，具体涉及图纸分割方法、装置及电子设备，所述方法包括获取目标图纸中各个图元的类型信息以及位置信息；基于所述类型信息确定所述目标图纸中的线条图元以及文字图元；根据所述线条图元以及文字图元的位置信息，分割出所述目标图纸中的一级子图；对各个所述一级子图进行目标识别，确定所述一级子图中各个目标的类别，以确定需要进行二级子图划分的目标一级子图；根据所述目标一级子图的目标识别结果，确定所述目标一级子图的二级子图。整个过程自动处理，无需人工参数，提高了图纸分割的效率；且分割过程是分别基于目标图纸本身的特征以及目标识别结果进行一级以及二级子图划分的，提高了图纸分割的准确率。

Description

图纸分割方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及计算机辅助设计技术领域，具体涉及图纸分割方法、装置及电子设备。

背景技术

在建筑工程项目中，通常将多张图纸放到同一个dwg图纸文件中保存，在进行CAD图纸翻模或者其他图纸管理相关工作时，通常以子图为单位进行处理。传统意义上的子图是以图框为单位，但是很多CAD图纸一个图框中存在多个业务上的子图，因此还需要对这种图纸进行二次分割。

当前的图纸分割方案为建模者即用户，将CAD大图加载到建模软件中之后，使用手动拉框的方式，对CAD大图进行手动分割，将其分割成若干张可以用于CAD三维建模的单张CAD一级子图。若其中部分一级子图还需要进行二级分割，则再次对手动分割得到的一级子图进行手动选择拉框二级分割，最终得到一组可以直接进行CAD建模的图纸组合。

一般大型建筑的CAD图纸包含有两张大图，图纸类型分别为结构施工图和建筑施工图两类。对于CAD主体构件翻模，主要需要从建筑施工图中的平面图获取砌体墙信息；从结构施工图中获取柱、柱大样、剪力墙、梁、板及对应的配筋等信息。一套建筑图纸中的两张CAD大图含有的子图数动辄七八十张，更有甚者可能达到一百张以上，如果仅通过用户手动分割处理图纸，消耗在图纸分割这一环节的时间成本将是巨大的。另外，用户人为进行图纸分割，根据操作者的业务知识水平的差异，图纸分割的结果也存在着不可预知性，而图纸分割的结果直接影响着CAD翻模的质量和后续建筑算量的结果。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种图纸分割方法、装置及电子设备，以解决图纸分割的效率及准确率低的问题。

根据第一方面，本发明实施例提供了一种图纸分割方法，包括：

获取目标图纸中各个图元的类型信息以及位置信息；

基于所述类型信息确定所述目标图纸中的线条图元以及文字图元；

根据所述线条图元以及文字图元的位置信息，分割出所述目标图纸中的一级子图；

对各个所述一级子图进行目标识别，确定所述一级子图中各个目标的类别，以确定需要进行二级子图划分的目标一级子图；

根据所述目标一级子图的目标识别结果，确定所述目标一级子图的二级子图。

本发明实施例提供的图纸分割方法，通过利用目标图纸中的线条图元以及文字图元进行一级子图的划分，再对一级子图进行目标识别确定需要进行二级子图划分的目标一级子图，最终在目标一级子图中划分出二级子图，整个过程自动处理，无需人工参数，提高了图纸分割的效率；且分割过程是分别基于目标图纸本身的特征以及目标识别结果进行一级以及二级子图划分的，提高了图纸分割的准确率。

结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，所述根据所述线条图元以及文字图元的位置信息，分割出所述目标图纸中的一级子图，包括：

基于所述线条图元的位置信息确定出所述目标图纸中的封闭图框；

基于所述文字图元与所述封闭区域的位置关系对所述封闭图框进行筛选，确定所述一级子图的图框信息；

利用所述一级子图的图框信息在所述目标图纸中分割并确定所述一级子图。

本发明实施例提供的图纸分割方法，先识别出封闭图框再利用分别文字图元对封闭图框进行筛选，可以保证封闭图框筛选的准确性，从而可以提高所确定出的一级子图的准确性。

结合第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，所述基于所述文字图元与所述封闭区域的位置关系对所述封闭图框进行筛选，确定所述一级子图的图框信息，包括：

基于所述文字图元的内容确定属于图签的文字图元，以确定所述目标图纸中的图签；

判断各个所述封闭图框内是否包含所述图签；

当所述封闭图框内包含所述图签时，确定所述封闭图框为所述一级子图的图框。

本发明实施例提供的图纸分割方法，通过确定文字图元是否为图签，并利用图签与封闭图框的位置信息对封闭图框进行筛选，进一步保证了所确定出的一级子图的图框的准确性。

结合第一方面，在第一方面第三实施方式中，所述对各个所述一级子图进行目标识别，确定所述一级子图中各个目标的类别，以确定需要进行二级子图划分的目标一级子图，包括：

将各个所述一级子图输入目标识别模型中，确定所述一级子图中各个目标区域的类别，以确定预设目标区域的数量；

基于所述预设目标区域的数量或所述一级子图中的图签，确定各个所述一级子图的图纸名称；

根据所述一级子图的图纸名称以及所述预设目标区域的数量，确定所述目标一级子图。

结合第一方面第三实施方式，在第一方面第四实施方式中，所述预设目标区域包括轴网区域以及图纸名称区域，所述基于所述预设目标区域的数量或所述一级子图中的图签，确定各个所述一级子图的图纸名称，包括：

当仅具有一个所述轴网区域以及一个所述图纸名称区域时，基于所述图纸名称区域内的文字图元确定所述一级子图的图纸名称。

结合第一方面第四实施方式，在第一方面第五实施方式中，所述基于所述预设目标区域的数量或所述一级子图中的图签，确定各个所述一级子图的图纸名称，还包括：

当所述轴网区域的数量或所述图纸名称区域的数量大于1时，基于所述一级子图中图签内的文字图元，确定所述一级子图的图纸名称。

结合第一方面第三实施方式，在第一方面第六实施方式中，所述预设目标区域包括轴网区域，所述根据所述一级子图的图纸名称以及所述预设目标区域的数量，确定所述目标一级子图，包括：

将所述一级子图的图纸名称与预设黑名单进行匹配，对所述一级子图进行筛选，确定可进行二级子图划分的可选一级子图；

判断所述可选一级子图中所述轴网区域的数量是否大于1；

当所述轴网区域的数量大于1时，确定所述可选一级子图为所述目标一级子图。

结合第一方面，在第一方面第七实施方式中，所述目标识别结果包括轴网区域、图纸名称区域以及文本区域数量及位置，所述根据所述目标一级子图的目标识别结果，确定所述目标一级子图的二级子图，包括：

基于所述目标一级子图的目标识别结果，进行二级子图内容匹配，确定所述二级子图对应的区域；

基于所述二级子图对应的区域内所述图纸名称区域与所述轴网区域的数量及位置，确定所述二级子图的图纸名称，以确定所述二级子图。

结合第一方面第七实施方式，在第一方面第八实施方式中，所述基于所述二级子图对应的区域内所述图纸名称区域与所述轴网区域的数量及位置，确定所述二级子图的图纸名称，以确定所述二级子图，包括：

判断所述图纸名称区域的数量是否小于所述轴网区域的数量；

当所述图纸名称区域的数量小于所述轴网区域的数量时，在各个所述轴网区域的预设范围内搜索可选图纸名称的文字图元；

基于所述可选图纸名称的文字图元以及所述图纸名称区域的文字图元与所述轴网区域进行匹配，确定所述二级子图的图纸名称，以确定所述二级子图。

本发明实施例提供的图纸分割方法，通过在轴网区域的预设范围内搜索可选图纸名称的文字图元，可以避免目标识别造成的漏检，保证了二级子图的图纸名称确定的准确性。

结合第一方面第八实施方式，在第一方面第九实施方式中，所述基于所述二级子图对应的区域内所述图纸名称区域与所述轴网区域的数量及位置，确定所述二级子图的图纸名称，以确定所述二级子图，包括：

当所述图纸名称区域的数量大于或等于所述轴网区域的数量时，将所述图纸名称区域与所述轴网区域进行匹配，确定所述二级子图的图纸名称，以确定所述二级子图。

根据第二方面，本发明实施例还提供了一种图纸分割装置，包括：

获取模块，用于获取目标图纸中各个图元的类型信息以及位置信息；

图元确定模块，用于基于所述类型信息确定所述目标图纸中的线条图元以及文字图元；

分割模块，用于根据所述线条图元以及文字图元的位置信息，分割出所述目标图纸中的一级子图；

识别模块，用于对各个所述一级子图进行目标识别，确定所述一级子图中各个目标的类别，以确定需要进行二级子图划分的目标一级子图；

子图确定模块，用于根据所述目标一级子图的目标识别结果，确定所述目标一级子图的二级子图。

根据第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的图纸分割方法。

根据第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的图纸分割方法。

需要说明的是，本发明实施例中提供的图纸分割装置、电子设备及计算机可读存储介质的有益效果，请参见上文中图纸分割方法的对应描述，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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是根据本发明实施例的图纸分割方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的图纸分割方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的图纸分割方法的流程图；

图4是根据本发明实施例的图纸分割方法的流程图；

图5是根据本发明实施例的图纸分割装置的结构框图；

图6是本发明实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

对于目标图纸而言，在一张大图中包括多个子图，每个子图可能对应有相应的图签，这类子图称之为一级子图；在一级子图内可能存在多个目标，例如，轴网区域等等，这类一级子图需要进行二次分割，确定二级子图。

本发明实施例提供的图纸分割方法，以一栋建筑的大图作为输入，首先通过算法识别图框作为一级分割结果，输出对应的一级子图；然后通过对一级子图进行识别，找到需要二次分割的一级子图进行二次分割。经过两级分割后，可以从大图中得到一整套CAD识别业务上所需要的“子图”。

根据本发明实施例，提供了一种图纸分割方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

在本实施例中提供了一种图纸分割方法，可用于电子设备，如电脑、平板电脑等，图1是根据本发明实施例的图纸分割方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：

S11，获取目标图纸中各个图元的类型信息以及位置信息。

目标图纸是存储在电子设备中的，或者电子设备提供有绘制软件以便用户在该绘制软件中绘制出目标图纸，或者电子设备从第三方设备中获得的。电子设备获得目标图纸之后，将其加载到可对图元进行操作的CAD模型中，对CAD图元执行打散操作，确保每个CAD图元都是可执行的最小图元单位。

在可对图元进行操作的CAD模型中，每个图元都有自己的类型，包括但不限于文字、线条、阴影等。即，每个图元均具有相应的类型信息以及位置信息，位置信息可以用各个图元在目标图纸中的坐标表示。

S12，基于类型信息确定目标图纸中的线条图元以及文字图元。

由于对于目标图纸的分割是针对线条图元以及文字图元的处理，因此，电子设备基于类型信息在目标图纸中确定出相应的线条图元以及文字图元。其中，线条图元的筛选还有一个根据目标图纸计算得出的最小长度条件，只有大于这个长度值的线条图元才会被筛选出来。

在识别出线条图元以及文字图元之后对其进行转换，转换为后续一级分割可接受的处理格式。具体的转换过程就是把筛选出来的各个文字图元和线条图元的位置信息编码成可传输的文字内容，存储在便于传输和解码的json格式文件中。一般情况下以json格式的文件便于进行http网络传输，必要时可根据实际情况更改文件格式。

S13，根据线条图元以及文字图元的位置信息，分割出目标图纸中的一级子图。

电子设备在确定出线条图元以及文字图元之后，对这些图元进行筛选和组合等一系列操作，最终得到目标图纸中一级子图的位置信息。具体地，一级子图包括图框以及图框内的图元，电子设备可以先确定图框，再利用图框的位置信息与目标图纸中各个图元的位置信息，确定属于各个图框的图元。其中，图框为一个封闭的图形，例如，矩形等等。

对于图框的确定方式，电子设备可以先对线条图元进行处理，确定出由线条图元组成的封闭图形，再对封闭图形进行识别，确定其是否为一级子图的图框。例如，对封闭图形内的图元进行分析，或者，截图各个封闭图形区域，包括封闭图形内的所有图元，将其作为输入，输出至图框识别模型中，确定其是否为一级子图的图框。其中，图框识别模型是通过若干一级子图训练得到的，输入为图像，输出为其属于子图的概率。

例如，电子设备对线条图元以及文字图元进行分析，得到一级子图的图框信息，电子设备利用该图框信息从目标图纸中提取一级子图，并对这些一级子图进行PNG格式的图片转换，得到若干个以及子图的PNG格式图片。当然，PNG格式仅仅是一种示例，并不限定本发明的保护范围，也可以是jpg等格式的像素图。

关于该步骤具体将在下文中进行详细描述。

S14，对各个一级子图进行目标识别，确定一级子图中各个目标的类别，以确定需要进行二级子图划分的目标一级子图。

电子设备可以先对一级子图内的图元进行聚类分析，即，确定各个区域对应的图元，再提取各个区域对应的图元的特征，与各个目标的特征进行匹配，将匹配结果最高的目标确定为该区域对应的目标类别。或者，将各个一级子图输入至目标识别网络，通过目标识别网络识别出一级子图中各个目标的类别，目标识别网络的输入为图像，输出为图像中各个目标的类别。

其中，目标的类别包括但不限于轴网区域、图名、说明文本、图签、柱大样表格、无用表格等等。电子设备将各个一级子图输入至目标识别网络，输出为各个目标标签以及各自的范围信息。其中，目标标签用于表示目标的类别，范围信息用于表示目标所属的区域。

电子设备利用一级子图中各个目标的类别，确定各个目标的数量，再结合各个目标的数量，确定其是否需要进行二级子图的划分。例如，轴网区域的数量，当一级子图中存在至少2个轴网区域时，表示需要对其进行二级子图的划分。或者，电子设备预先设置二级子图划分的条件，当电子设备中的一级子图满足该条件时，就需要进行二级子图的划分。

关于该步骤具体将在下文中进行详细描述。

S15，根据目标一级子图的目标识别结果，确定目标一级子图的二级子图。

电子设备在确定出目标一级子图之后，由于已经确定出了一级子图中各个目标的类别及位置，因此，电子设备利用各个一级子图的目标识别结果就可以对目标一级子图中的二级子图进行划分，从而确定出目标一级子图的二级子图。

本实施例提供的图纸分割方法，通过利用目标图纸中的线条图元以及文字图元进行一级子图的划分，再对一级子图进行目标识别确定需要进行二级子图划分的目标一级子图，最终在目标一级子图中划分出二级子图，整个过程自动处理，无需人工参数，提高了图纸分割的效率；且分割过程是分别基于目标图纸本身的特征以及目标识别结果进行一级以及二级子图划分的，提高了图纸分割的准确率。

在本实施例中提供了一种图纸分割方法，可用于电子设备，如电脑、平板电脑等，图2是根据本发明实施例的图纸分割方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

S21，获取目标图纸中各个图元的类型信息以及位置信息。

详细请参见图1所示实施例的S11，在此不再赘述。

S22，基于类型信息确定目标图纸中的线条图元以及文字图元。

详细请参见图1所示实施例的S12，在此不再赘述。

S23，根据线条图元以及文字图元的位置信息，分割出目标图纸中的一级子图。

具体地，上述S23包括：

S231，基于线条图元的位置信息确定出目标图纸中的封闭图框。

电子设备利用线条图元的位置信息分别确定出水平线条图元以及垂直线条图元，再利用水平线条图元与垂直线条图元的组合，形成封闭的矩形框，即所述的封闭图框。

S232，基于文字图元与封闭区域的位置关系对封闭图框进行筛选，确定一级子图的图框信息。

对于一级子图而言，其不仅包括有封闭图框，在封闭图框内还存在有文字图元，因此，电子设备利用文字图元与封闭图框的位置关系。通过判断各个封闭图框内是否存在文字图元，对封闭图框进行筛选。

进一步地，一级子图中对文字图元存在限制，即一级子图中需存在图签的文字图元。

在本实施例的一些可选实施方式中，上述S232可以包括：

(1)基于文字图元的内容确定属于图签的文字图元，以确定目标图纸中的图签。

(2)判断各个封闭图框内是否包含图签。

(3)当封闭图框内包含图签时，确定封闭图框为一级子图的图框。

电子设备对文字图元进行类别识别，确定其是否为属于图签的文字图元。在确定出属于图签的文字图元之后，即可识别出目标图纸中的图签。再利用图签的位置信息与各个封闭图框的位置关系，确定各个封闭图框内是否包含图签。当包含图签时，确定该封闭图框为一级子图的图框；当不包含图签时，确定该封闭图框并不是一级子图的图框。

即，电子设备利用文字图元的位置和内容，判断封闭图框中是否含有图签，不含有图签的封闭图框筛选掉不采用，剩余符合条件的封闭图框即为一级子图的图框。

通过确定文字图元是否为图签，并利用图签与封闭图框的位置信息对封闭图框进行筛选，进一步保证了所确定出的一级子图的图框的准确性。

S233，利用一级子图的图框信息在目标图纸中分割并确定一级子图。

一级子图的图框信息，表示一级子图的位置信息，或位置区域。电子设备利用该图框信息与各个图元的位置关系，将各个图元匹配到相应的图框内，从而确定出各个图框内的图元，进而可以对目标图纸进行分割，确定出相应的一级子图。

S24，对各个一级子图进行目标识别，确定一级子图中各个目标的类别，以确定需要进行二级子图划分的目标一级子图。

具体地，上述S24包括：

S241，将各个一级子图输入目标识别模型中，确定一级子图中各个目标区域的类别，以确定预设目标区域的数量。

例如，将每一张一级子图的PNG图片输入给预先训练好的目标识别模型中，该模型是根据大量的一级子图及其中被标注好的9种标签数据训练得出的，9种图纸标签包括轴网区域、图名、说明文本、图签、柱大样表格、无用表格等等。目标识别模型识别到输入的一级子图的PNG图片后，通过计算预测，会输出检测到的该张图片上的9类标签及各自的范围信息，确定出一级子图中各个目标区域的类别。

其中，预设目标区域包括轴网区域以及图纸名称区域，或者也可以包括其他区域，在此对其并不做任何限定。在本实施例中以上述的轴网区域以及图纸名称区域为例。

S242，基于预设目标区域的数量或一级子图中的图签，确定各个一级子图的图纸名称。

具体地，可以包括如下两种情况：

(1)当仅具有一个轴网区域以及一个图纸名称区域时，基于图纸名称区域内的文字图元确定一级子图的图纸名称。

以一张一级子图为例，当目标识别结果中只有1个“轴网区域”和1个“图纸名称”，则该一级子图的图名从“图纸名称”的框中选择合适的文字图元组成。例如，从图纸名称区域中提取相应的文字图元，形成一级子图的图纸名称。对于文字图元的提取，可以是提取全部文字图元，也可以是根据需求提取部分文字图元等等。

(2)当轴网区域的数量或图纸名称区域的数量大于1时，基于一级子图中图签内的文字图元，确定一级子图的图纸名称。

该一级子图的图纸名称从目标识别结果的“图签”中选择合适的文字图名内容进行选取，具体地，电子设备依据相应的需求从图签中提取出对应的文字图元，将其作为一级子图的图纸名称。

S243，根据一级子图的图纸名称以及预设目标区域的数量，确定目标一级子图。

电子设备利用一级子图的图纸名称进行白名单或黑名单匹配，当与白名单匹配上，则表示需要对该一级子图进行二次划分，确定出目标一级子图；当与黑名单匹配上，则表示不需要对该一级子图进行二次划分，继续进行下一个一级子图的判断。

预设目标区域根据实际需求进行设置，若预设目标区域的数量大于预设值时，表示需要对该一级子图进行二次划分，确定出目标一级子图。

在本实施例的一些可选实施方式中，上述S243可以包括：

(1)将一级子图的图纸名称与预设黑名单进行匹配，对所一级子图进行筛选，确定可进行二级子图划分的可选一级子图。

(2)判断可选一级子图中所轴网区域的数量是否大于1。

(3)当轴网区域的数量大于1时，确定可选一级子图为目标一级子图。

具体地，判断一张一级子图是否需要进行二级分割，首先是通过之前提取到的该一级子图的图纸名称，使用预设黑名单的方式进行判断，例如图名中含有“节点”、“剖面”、“立面”等关键字的一级子图便无需进行分割，该关键字的黑名单可以随时更改维护。其次，再使用该一级子图的目标识别结果中的“轴网区域”个数进行判断，“轴网区域”个数小于2的无需进行二级分割。除上述两种情况以外的一级子图均需要进行二级分割。

S25，根据目标一级子图的目标识别结果，确定目标一级子图的二级子图。

详细请参见图1所示实施例的S15，在此不再赘述。

本实施例提供的图纸分割方法，先识别出封闭图框再利用分别文字图元对封闭图框进行筛选，可以保证封闭图框筛选的准确性，从而可以提高所确定出的一级子图的准确性。

在本实施例中提供了一种图纸分割方法，可用于电子设备，如电脑、平板电脑等，图3是根据本发明实施例的图纸分割方法的流程图，如图3所示，该流程包括如下步骤：

S31，获取目标图纸中各个图元的类型信息以及位置信息。

详细请参见图1所示实施例的S11，在此不再赘述。

S32，基于类型信息确定目标图纸中的线条图元以及文字图元。

详细请参见图1所示实施例的S12，在此不再赘述。

S33，根据线条图元以及文字图元的位置信息，分割出目标图纸中的一级子图。

详细请参见图2所示实施例的S23，在此不再赘述。

S34，对各个一级子图进行目标识别，确定一级子图中各个目标的类别，以确定需要进行二级子图划分的目标一级子图。

详细请参见图2所示实施例的S24，在此不再赘述。

S35，根据目标一级子图的目标识别结果，确定目标一级子图的二级子图。

具体地，上述S35包括：

S351，基于目标一级子图的目标识别结果，进行二级子图内容匹配，确定二级子图对应的区域。

由于电子设备在上述步骤中已经识别出了目标一级子图中各个目标的类别及位置，利用各个目标的位置即可确定各个二级子图的内容，即归属于各个二级子图的图元，从而确定出二级子图的对应的区域。即，若判断需要进行二级分割，则根据该一级子图包含的轴网区域、图名、说明文本的数量和它们的位置关系，进行二级子图内容匹配。

S352，基于二级子图对应的区域内图纸名称区域与轴网区域的数量及位置，确定二级子图的图纸名称，以确定二级子图。

轴网区域与图纸名称是存在对应关系，一般情况下图纸名称出现在相应的轴网区域的预设范围内的。因此，利用轴网区域的位置以及图纸名称的位置，确定两者之间的距离，就可以匹配出各个轴网区域对应的图纸名称。

在本实施例的一些可选实施方式中，上述S352可以包括：

(1)判断所述图纸名称区域的数量是否小于所述轴网区域的数量。

当所述图纸名称区域的数量小于所述轴网区域的数量时，表示此时可能存在图纸名称的漏检，需要在各个轴网区域内再次进行目标识别，筛选出漏检的图纸名称，即执行步骤(2)；否则，执行步骤(4)。

(2)在各个轴网区域的预设范围内搜索可选图纸名称的文字图元。

电子设备截取各个轴网区域的预设范围内的图像，对截取出的图像字再次进行目标识别，识别出截取出的图像中的可选图纸名称的文字图元，将该可选图纸名称加入到上述S34中识别出的图纸名称中，以用于与轴网区域进行匹配。

(3)基于可选图纸名称的文字图元以及图纸名称区域的文字图元与轴网区域进行匹配，确定二级子图的图纸名称，以确定二级子图。

如果“图纸名称”的个数小于“轴网区域”的个数，则会在每个检测出来的轴网区域周围使用正则匹配规则寻找可能是图名的文字，补充到待匹配图名集合中，再使用最优匹配算法进行轴网区域与图纸名称的最优化匹配。

(4)将图纸名称区域与轴网区域进行匹配，确定二级子图的图纸名称，以确定二级子图。

如果一级子图的目标识别结果中，“图纸名称”的个数大于或等于“轴网区域”的个数，则会直接根据两类目标的位置，使用KM最优匹配算法进行轴网区域与图纸名称的最优化匹配，确定出二级子图的图纸名称。

电子设备确定出二级子图之后，再匹配出各个二级子图的图纸名称，对其进行对应存储，确定出相应的二级子图。将已经准备好的所有子图文件进行整理，得到一组该大图对应的可以直接用于建模的CAD子图

本实施例提供的图纸分割方法，通过在轴网区域的预设范围内搜索可选图纸名称的文字图元，可以避免目标识别造成的漏检，保证了二级子图的图纸名称确定的准确性。

作为本实施例的一个具体应用实例，如图4所示，该图纸分割方法包括：

S1，大图，即目标图纸。

S2，一级分割，对目标图纸中的线条图元以及文字图元进行分析，确定一级子图的图框信息，再利用图框信息进行一级分割。具体可以参见上述S23的详细描述。

S3，一级子图生成png图片，对一级分割得到的一级子图进行格式转换，生成png图片。

S4，目标检测，利用目标识别模型对一级子图进行目标识别，确定出各个一级子图中各个目标的类别及位置。具体可以参见上述S241的详细描述。

S5，一级子图图名提取，具体可以参见上述S242的详细描述。

S6，是否需要进行二级分割，当需要时，执行S7，否则，执行S8。具体可以参见上述S243的详细描述。

S7，二级分割，具体可以参见上述S35的详细描述。

S8，子图保存。

S9，子图。

本实施例提供的图纸分割方法执行速度快，极大提升了图纸分割环节的效率，节约了大量本应耗费在该环节的时间成本；方案准确率高，通过大量数据训练得出的模型，对图纸的几大特征识别准；实现逻辑封装化，简单易操作，对使用者的业务知识水平和能力要求低。

在本实施例中还提供了一种图纸分割装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

本实施例提供一种图纸分割装置，如图5所示，包括：

获取模块41，用于获取目标图纸中各个图元的类型信息以及位置信息；

图元确定模块42，用于基于所述类型信息确定所述目标图纸中的线条图元以及文字图元；

分割模块43，用于根据所述线条图元以及文字图元的位置信息，分割出所述目标图纸中的一级子图；

识别模块44，用于对各个所述一级子图进行目标识别，确定所述一级子图中各个目标的类别，以确定需要进行二级子图划分的目标一级子图；

子图确定模块45，用于根据所述目标一级子图的目标识别结果，确定所述目标一级子图的二级子图。

本实施例中的图纸分割装置是以功能单元的形式来呈现，这里的单元是指ASIC电路，执行一个或多个软件或固定程序的处理器和存储器，和/或其他可以提供上述功能的器件。

上述各个模块的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同，在此不再赘述。

本发明实施例还提供一种电子设备，具有上述图5所示的图纸分割装置。

请参阅图6，图6是本发明可选实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图6所示，该电子设备可以包括：至少一个处理器601，例如CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，至少一个通信接口603，存储器604，至少一个通信总线602。其中，通信总线602用于实现这些组件之间的连接通信。其中，通信接口603可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard)，可选通信接口603还可以包括标准的有线接口、无线接口。存储器604可以是高速RAM存储器(Random Access Memory，易挥发性随机存取存储器)，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器604可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器601的存储装置。其中处理器601可以结合图5所描述的装置，存储器604中存储应用程序，且处理器601调用存储器604中存储的程序代码，以用于执行上述任一方法步骤。

其中，通信总线602可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，简称EISA)总线等。通信总线602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。

其中，存储器604可以包括易失性存储器(英文：volatile memory)，例如随机存取存储器(英文：random-access memory，缩写：RAM)；存储器也可以包括非易失性存储器(英文：non-volatile memory)，例如快闪存储器(英文：flash memory)，硬盘(英文：hard diskdrive，缩写：HDD)或固态硬盘(英文：solid-state drive，缩写：SSD)；存储器604还可以包括上述种类的存储器的组合。

其中，处理器601可以是中央处理器(英文：central processing unit，缩写：CPU)，网络处理器(英文：network processor，缩写：NP)或者CPU和NP的组合。

其中，处理器601还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(英文：application-specific integrated circuit，缩写：ASIC)，可编程逻辑器件(英文：programmable logic device，缩写：PLD)或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件(英文：complex programmable logic device，缩写：CPLD)，现场可编程逻辑门阵列(英文：field-programmable gate array，缩写：FPGA)，通用阵列逻辑(英文：generic arraylogic,缩写：GAL)或其任意组合。

可选地，存储器604还用于存储程序指令。处理器601可以调用程序指令，实现如本申请任一实施例中所示的图纸分割方法。

本发明实施例还提供了一种非暂态计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的图纸分割方法。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard DiskDrive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。

虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (13)

1.一种图纸分割方法，其特征在于，包括：

获取目标图纸中各个图元的类型信息以及位置信息；

基于所述类型信息确定所述目标图纸中的线条图元以及文字图元；

根据所述线条图元以及文字图元的位置信息，分割出所述目标图纸中的一级子图；

对各个所述一级子图进行目标识别，确定所述一级子图中各个目标的类别，以确定需要进行二级子图划分的目标一级子图；

根据所述目标一级子图的目标识别结果，确定所述目标一级子图的二级子图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述线条图元以及文字图元的位置信息，分割出所述目标图纸中的一级子图，包括：

基于所述线条图元的位置信息确定出所述目标图纸中的封闭图框；

基于所述文字图元与所述封闭区域的位置关系对所述封闭图框进行筛选，确定所述一级子图的图框信息；

利用所述一级子图的图框信息在所述目标图纸中分割并确定所述一级子图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述文字图元与所述封闭区域的位置关系对所述封闭图框进行筛选，确定所述一级子图的图框信息，包括：

基于所述文字图元的内容确定属于图签的文字图元，以确定所述目标图纸中的图签；

判断各个所述封闭图框内是否包含所述图签；

当所述封闭图框内包含所述图签时，确定所述封闭图框为所述一级子图的图框。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各个所述一级子图进行目标识别，确定所述一级子图中各个目标的类别，以确定需要进行二级子图划分的目标一级子图，包括：

将各个所述一级子图输入目标识别模型中，确定所述一级子图中各个目标区域的类别，以确定预设目标区域的数量；

基于所述预设目标区域的数量或所述一级子图中的图签，确定各个所述一级子图的图纸名称；

根据所述一级子图的图纸名称以及所述预设目标区域的数量，确定所述目标一级子图。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设目标区域包括轴网区域以及图纸名称区域，所述基于所述预设目标区域的数量或所述一级子图中的图签，确定各个所述一级子图的图纸名称，包括：

当仅具有一个所述轴网区域以及一个所述图纸名称区域时，基于所述图纸名称区域内的文字图元确定所述一级子图的图纸名称。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设目标区域的数量或所述一级子图中的图签，确定各个所述一级子图的图纸名称，还包括：

当所述轴网区域的数量或所述图纸名称区域的数量大于1时，基于所述一级子图中图签内的文字图元，确定所述一级子图的图纸名称。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设目标区域包括轴网区域，所述根据所述一级子图的图纸名称以及所述预设目标区域的数量，确定所述目标一级子图，包括：

将所述一级子图的图纸名称与预设黑名单进行匹配，对所述一级子图进行筛选，确定可进行二级子图划分的可选一级子图；

判断所述可选一级子图中所述轴网区域的数量是否大于1；

当所述轴网区域的数量大于1时，确定所述可选一级子图为所述目标一级子图。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标识别结果包括轴网区域、图纸名称区域以及文本区域数量及位置，所述根据所述目标一级子图的目标识别结果，确定所述目标一级子图的二级子图，包括：

基于所述目标一级子图的目标识别结果，进行二级子图内容匹配，确定所述二级子图对应的区域；

基于所述二级子图对应的区域内所述图纸名称区域与所述轴网区域的数量及位置，确定所述二级子图的图纸名称，以确定所述二级子图。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述二级子图对应的区域内所述图纸名称区域与所述轴网区域的数量及位置，确定所述二级子图的图纸名称，以确定所述二级子图，包括：

判断所述图纸名称区域的数量是否小于所述轴网区域的数量；

当所述图纸名称区域的数量小于所述轴网区域的数量时，在各个所述轴网区域的预设范围内搜索可选图纸名称的文字图元；

基于所述可选图纸名称的文字图元以及所述图纸名称区域的文字图元与所述轴网区域进行匹配，确定所述二级子图的图纸名称，以确定所述二级子图。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述二级子图对应的区域内所述图纸名称区域与所述轴网区域的数量及位置，确定所述二级子图的图纸名称，以确定所述二级子图，包括：

当所述图纸名称区域的数量大于或等于所述轴网区域的数量时，将所述图纸名称区域与所述轴网区域进行匹配，确定所述二级子图的图纸名称，以确定所述二级子图。

11.一种图纸分割装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标图纸中各个图元的类型信息以及位置信息；

图元确定模块，用于基于所述类型信息确定所述目标图纸中的线条图元以及文字图元；

分割模块，用于根据所述线条图元以及文字图元的位置信息，分割出所述目标图纸中的一级子图；

识别模块，用于对各个所述一级子图进行目标识别，确定所述一级子图中各个目标的类别，以确定需要进行二级子图划分的目标一级子图；

子图确定模块，用于根据所述目标一级子图的目标识别结果，确定所述目标一级子图的二级子图。

12.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1-10中任一项所述的图纸分割方法。

13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-10中任一项所述的图纸分割方法。

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