CN116956837A - 工程量清单的项目确定方法及确定装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种工程量清单的项目确定方法及确定装置，所述方法包括以下步骤：获取与目标工程相对应的电子图纸；获取与所述目标工程对应的工程信息，将所述工程信息输入模板确定模型以得到清单模板；其中，所述工程信息包括工程名称、工程业态、工程结构类型、工程基础类型、工程专业、工程部位、工程地区、清单规范中的多项任意组合；所述清单模板中包含多个项目分类；从所述电子图纸的选定区域中根据文字提取模型确定所述工程量清单中包含的项目信息；所述项目信息包括项目名称和特征参数，其中所述项目名称隶属于所述项目分类；根据所述项目信息对所述工程量清单进行编制。
Description
技术领域
本发明涉及工程算量技术领域，特别涉及一种工程量清单的项目确定方法及确定装置。
背景技术
在工程招投标阶段，招标工程量清单为投标人的投标竞争提供了一个平等和共同的基础。工程量清单要求投标人完成的工程项目及其相应工程量全部列出，为投标人提供拟建工程的详细工程内容信息。这使所有投标人所掌握的信息相同，受到的待遇是客观、公正和公平的。
先有技术通常采用两种方式确定工程量清单中的项目，一种是在相似的历史清单基础上进行编辑修改，另一种是新建空的清单表格，由工程师根据图纸构成手动添加清单项目。上述两种方法编制出的清单普遍效率较低，并且很容易出现漏项，即缺少某些清单项目，发生漏项后会给后续合同执行过程中带来严重的负面影响，甚至导致建设方被索赔。
发明内容
本发明的目的是提供一种快速、准确地确定清单列项的技术方案，以解决招投标阶段工程量清单编制效率低、易出错、检查难度高等问题。
为实现上述目的，本发明提供一种工程量清单的项目确定方法，包括以下步骤：
获取与目标工程相对应的电子图纸；
获取与所述目标工程对应的工程信息，将所述工程信息输入模板确定模型以得到清单模板；其中，所述工程信息包括工程名称、工程业态、工程结构类型、工程基础类型、工程专业、工程部位、工程地区、清单规范中的多项任意组合；所述清单模板中包含多个项目分类；
从所述电子图纸的选定区域中根据文字提取模型确定所述工程量清单中包含的项目信息；所述项目信息包括项目名称和特征参数，其中所述项目名称隶属于所述项目分类；
根据所述项目信息对所述工程量清单进行编制。
根据本发明提供的工程量清单的项目确定方法，所述模板确定模型通过以下步骤训练得到：
获取与历史工程对应的历史工程信息样本和历史清单模板样本；所述历史工程信息样本包括工程名称、工程业态、工程结构类型、工程基础类型、工程专业、工程部位、工程地区、清单规范中的多项任意组合；所述历史清单模板样本中包含多个项目分类；
将所述历史工程信息样本作为输入数据，将所述历史清单模板样本作为输出数据训练神经网络模型，以使所述神经网络模型对于输入的工程信息数据，输出对应的清单模板数据；
根据损失函数对所述神经网络模型进行迭代优化，在所述损失函数小于预设阈值的情况下，结束训练以得到所述模板确定模型。
根据本发明提供的工程量清单的项目确定方法，所述根据所述项目信息对所述工程量清单进行编制的步骤包括：
基于每个所述项目名称生成一条所述项目信息；
将所述项目名称作为关键字，从第一数据库中查询预存的与所述项目名称具有第一映射关系的项目特征；
将所述特征参数填充至所述项目特征的对应位置处。
根据本发明提供的工程量清单的项目确定方法，所述从所述电子图纸的选定区域中根据文字提取模型确定所述工程量清单中包含的项目信息的步骤包括：
将所述选定区域中的内容输入所述文字提取模型，以输出基础名称；
获取所述项目分类对应的多个候选名称；
根据所述候选名称对所述基础名称进行优化，以得到所述项目名称。
根据本发明提供的工程量清单的项目确定方法，所述根据所述候选名称对所述基础名称进行优化，以得到所述项目名称的步骤包括：
判断所述基础名称是否包含在所述候选名称中；
若是，将所述基础名称填充到对应项目名称的位置处；
若否，用所述候选名称填充到对应项目名称的位置处。
根据本发明提供的工程量清单的项目确定方法，所述根据所述项目信息对所述工程量清单进行编制的步骤还包括：
根据所述项目分类确定所述项目信息的固定编号；
根据所述项目名称确定所述项目信息的流水编号；
根据所述固定编号和所述流水编号确定所述项目信息的唯一识别编号。
根据本发明提供的工程量清单的项目确定方法，所述文字提取模型通过以下步骤训练得到：
获取历史电子图纸中的历史区域样本以及对应的历史项目样本；所述历史区域样本是从所述历史电子图纸中选定的包含文本的特定坐标范围，所述历史项目样本是与所述历史区域样本对应的历史项目信息；
将所述历史区域样本作为输入数据，将所述历史项目样本作为输出数据训练神经网络模型，以使所述神经网络模型对于输入的任一个区域样本，输出对应的项目样本；
根据损失函数对所述神经网络模型进行迭代优化，在所述损失函数小于预设阈值的情况下，结束训练以得到所述文字提取模型。
为实现上述目的，本发明还提供一种工程量清单的项目确定装置，包括：
图纸获取模块，适用于获取与目标工程相对应的电子图纸；
清单模板模块，适用于获取与所述目标工程对应的工程信息，将所述工程信息输入模板确定模型以得到清单模板；其中，所述工程信息包括工程名称、工程业态、工程结构类型、工程基础类型、工程专业、工程部位、工程地区、清单规范中的多项任意组合；所述清单模板中包含多个项目分类；
文字提取模块，适用于从所述电子图纸的选定区域中根据文字提取模型确定所述工程量清单中包含的项目信息；所述项目信息包括项目名称和特征参数，其中所述项目名称隶属于所述项目分类；
清单编制模块，适用于根据所述项目信息对所述工程量清单进行编制。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
为实现上述目的，本发明还提供计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本发明提供的工程量清单的项目确定方法及确定装置，支持将Cad等电子图纸导入，使得咨询工程师的清单编制工作不再跨软件进行。本发明根据海量历史工程量清单的历史工程信息训练了模板确定模型，从而根据目标工程的工程信息确定清单模板，可以有效减少清单漏项的可能。进一步，根据电子图纸中选定区域内的表格或文本，本发明即可快速分析出该表格或该段文本中隐含的清单项，根据国标清单规范，本发明可知清单项需要进行哪些清单特征描述，进而从咨询工程师选择的表格或文本中分析出清单特征描述值。本发明无需咨询工程师进行成百上千次的复制粘贴，精准度满足咨询工程师要求的前提下，极大的提升了咨询工程师的工程量清单编制工作效率及准确率。
附图说明
图1为本发明的工程量清单的项目确定方法实施例一的流程图；
图2为本发明实施例一进行清单编制的一个示意性流程图；
图3为本发明实施例一进行清单编制的另一个示意性流程图；
图4为本发明的工程量清单的项目确定装置实施例一的程序模块示意图；
图5为本发明的工程量清单的项目确定装置实施例一的硬件结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通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。
实施例一
请参阅图1，本实施例提出一种工程量清单的项目确定方法，包括以下步骤：
S100:获取与目标工程相对应的电子图纸。
本实施例中的电子图纸可以是利用现有任意制图软件绘制而成的二维图纸，例如CAD图纸、CAXA图纸等。用户可以将该电子图纸上传或选择至系统中，如果在PC端，用户可以直接选择Cad图纸等；如果在web端，用户可以选择事先存入云空间的图纸，也可以选择电脑本地的图纸，上传至web端。
S200：获取与所述目标工程对应的工程信息，将所述工程信息输入模板确定模型以得到清单模板；其中，所述工程信息包括工程名称、工程业态、工程结构类型、工程基础类型、工程专业、工程部位、工程地区、清单规范中的多项任意组合；所述清单模板中包含多个项目分类。
以住宅业态类型、剪力墙工程结构、筏板基础类型、结构专业、工程部位为地下室为例，当用户提供这些信息时，系统可以依据信息推荐出清单模板，模板中有此类工程所需的项目分类。在一个示例中，本发明通过利用大数据训练的模板确定模型来获取清单模板。该模板确定模型可以通过现有的人工神经网络构造而成，将历史工程信息样本作为输入数据，将历史清单模板作为输出数据以训练模板确定模型，从而使得对于输入的任意工程信息数据，该模板确定模型可以输出对应的清单模板数据。
再确定了项目分类的基础上，可以根据国标规范确定每一个项目分类中包含的所有候选名称。例如项目分类为框架柱，包含的候选名称有矩形柱、圆柱、六棱柱等。候选名称可以为后续步骤中确定项目名称提供更有针对性的选择范围，以便提高项目名称的确定效率和准确率。
S300:从所述电子图纸的选定区域中通过文字提取模型确定所述工程量清单中包含的项目信息；所述项目信息包括项目名称和特征参数，其中所述项目名称隶属于所述项目分类。
可以理解，电子图纸中包括图元、几何线条、文字说明、标题、表格、符号标识等多种元素。另外当单独的文字和表格无法简单高效的表达设计意图时，还会出现“文本+表格”、“表格+文本”、“文本+图形”、“文本+索引符号+图形+表格”等表达形式，如在表格中给出各个构件的混凝土强度等级，用文本在表格下方给出混凝土类型或者混凝土的抗渗等级要求；又如，在挡土墙节点图中，用几何线条、阴影区域、文字和符号标注、表格汇总的形式，给出挡土墙的设计信息，有些场景甚至图纸中不给出“挡土墙”“DTQ”这种直观的字眼，需要咨询工程师看图分析出具体设计内容和关键信息。本实施例中的选定区域可以是由用户通过矩形框确定的坐标范围，坐标范围中的内容可以包括上文所述的“文本+表格”、“表格+文本”、“文本+图形”等多种表达形式。
本实施例中的文字提取模型是通过大数据训练得到的，其作用是对于输入的任一个选定区域，自动识别该选定区域中包含的内容，从而输出对应的项目信息。本实施例中的项目信息可以包括项目名称(最小施工单元的名称)和特征参数，其中特征参数用于从不同维度对清单项目进行描述的具体数值。例如施工现场需要向场地低洼的部位填充土壤，在国标清单中，对应的项目名称是回填方，需要描述的项目特征包括密实度要求、填方材料品种、填方粒径要求和填方来源运距，对应的特征参数则是上述密实度要求、填方材料品种、填方粒径要求和填方来源运距的具体数值。又例如工程中的框架柱对应的项目名称是矩形柱，需要描述的项目特征有混凝土种类、混凝土强度等级，具体的特征参数可以包括A种类、B等级等。概括来说，工程量清单中的每一条项目信息对应一个项目名称，每一个项目名称对应一个或多个项目特征，每个项目特征对应一个特征参数。其中，项目名称和特征参数是利用文字提取模型识别出来的，项目特征则与项目名称具有固定的映射关系，后文会对项目特征的获取进一步描述。
S400:根据所述项目信息对所述工程量清单进行编制。
本实施例中的项目名称可以通过与项目分类中包含的候选名称进行对比，从而进一步实现项目名称的优化。在此基础上，本实施例在S300根据项目信息对所述工程量清单进行编制的过程中还包括判断所述最小施工单元的名称是否包含在对应项目分类的候选名称中的步骤；若是，将所述最小施工单元的名称填充到对应项目信息的位置处；若否，用所述候选名称替换所述最小施工单元的名称。通过上述步骤可以避免由于图纸本身的文字疏漏而造成清单项目名称不规范的问题，提高工程量清单的准确率。
图2为本发明实施例一进行清单编制的一个示意性流程图。如图2所示，步骤S400包括：
S410:基于每个所述名称生成一条所述项目信息。为了对不同的项目信息进行区别，还可以为每条项目信息赋予唯一识别编号。
S420：将所述名称作为关键字，从第一数据库中查询预存的与所述名称具有第一映射关系的项目特征。如前所述，项目特征与项目名称具有固定的映射关系，可以将这种映射关系存储在第一数据库中，从而通过查询项目名称获得对应的项目特征。
S430:将识别出的所述特征参数填充至所述项目特征的对应位置处。
通过上述步骤，本实施例可以从电子图纸中自动提取项目名称和特征参数，避免重复性的人工复制粘贴，极大的提升了工程量清单的编制工作效率。
在一个示例中，本实施例的模板确定模型通过以下步骤训练得到：
(1)获取与历史工程对应的历史工程信息样本和历史清单模板样本；所述历史工程信息样本包括工程名称、工程业态、工程结构类型、工程基础类型、工程专业、工程部位、工程地区、清单规范中的多项任意组合；所述历史清单模板样本中包含多个项目分类；
(2)将所述历史工程信息样本作为输入数据，将所述历史清单模板样本作为输出数据训练神经网络模型，以使所述神经网络模型对于输入的工程信息数据，输出对应的清单模板数据；
(3)根据损失函数对所述神经网络模型进行迭代优化，在所述损失函数小于预设阈值的情况下，结束训练以得到所述模板确定模型。
在一个示例中，本实施例中的文字提取模型通过以下步骤训练得到：
(1)获取历史电子图纸中的历史区域样本以及对应的历史项目样本；所述历史区域样本是从所述历史电子图纸中选定的包含文本的特定坐标范围，所述历史项目样本是与所述历史区域样本对应的历史项目信息；
(2)将所述历史区域样本作为输入数据，将所述历史项目样本作为输出数据训练神经网络模型，以使所述神经网络模型对于输入的任一个区域样本，输出对应的项目样本；
(3)根据损失函数对所述神经网络模型进行迭代优化，在所述损失函数小于预设阈值的情况下，结束训练以得到所述文字提取模型。
通过以海量历史数据训练模板确定模型和文字提取模型，可以基于工程信息自动确定以项目分类为粒度的清单模板；进一步基于选定区域内的文字、表格等内容，自动确定其中包含的项目名称，基于项目分类对项目名称进一步优化。又提可以提高工程量清单中的项目确定效率及其准确率。
为了对不同的项目信息进行区别，还可以为每条项目信息赋予唯一识别编号。如图3所示，本实施例在根据所述项目信息对所述工程量清单进行编制的步骤还包括：
S410’:根据所述项目分类确定所述项目信息的固定编号，例如在国标清单中，回填方对应的项目编码前九位是010103001，框架柱对应的清单编码前九位是010502001。
S420’:根据所述最小施工单元的名称确定所述项目信息的流水编号，例如可以根据001、002、003的顺序依次生成流水编号。
S430’:根据所述固定编号和所述流水编号确定所述项目信息的唯一识别编号。例如将固定编号和流水编号相加，在010103001的基础上加上001，从而得到12位唯一识别编号010103001001。
本实施例通过固定编号和流水编号相组合的方式对项目信息进行标识，一方面通过固定编号可以直接获知工程中的项目分类，另一方面通过流水编号可以确定在一个项目分类下包含哪几个更加细化的项目名称。上述组合方式有利于提高工程量清单的条理性和可读性，方便算量人员进行快速准确地算量。
请继续参阅图4，示出了一种工程量清单的项目确定装置，在本实施例中，工程量清单的项目确定装置40可以包括或被分割成一个或多个程序模块，一个或者多个程序模块被存储于存储介质中，并由一个或多个处理器所执行，以完成本发明，并可实现上述工程量清单的项目确定方法。本发明所称的程序模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，比程序本身更适合于描述工程量清单的项目确定装置40在存储介质中的执行过程。以下描述将具体介绍本实施例各程序模块的功能：
图纸获取模块41，适用于获取与目标工程相对应的电子图纸；
清单模板模块42，适用于获取与所述目标工程对应的工程信息，将所述工程信息输入模板确定模型以得到清单模板；其中，所述工程信息包括工程名称、工程业态、工程结构类型、工程基础类型、工程专业、工程部位、工程地区、清单规范中的多项任意组合；所述清单模板中包含多个项目分类；
文字提取模块43，适用于从所述电子图纸的选定区域中根据文字提取模型确定所述工程量清单中包含的项目信息；所述项目信息包括项目名称和特征参数，其中所述项目名称隶属于所述项目分类；
清单编制模块44，适用于根据所述项目信息对所述工程量清单进行编制。
本实施例还提供一种计算机设备，如可以执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。本实施例的计算机设备50至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信连接的存储器51、处理器52，如图5所示。需要指出的是，图5仅示出了具有组件51-52的计算机设备50，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
本实施例中，存储器51(即可读存储介质)包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器51可以是计算机设备50的内部存储单元，例如该计算机设备50的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器51也可以是计算机设备50的外部存储设备，例如该计算机设备50上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，存储器51还可以既包括计算机设备50的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器51通常用于存储安装于计算机设备50的操作系统和各类应用软件，例如实施例一的工程量清单的项目确定装置40的程序代码等。此外，存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器52在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器52通常用于控制计算机设备50的总体操作。本实施例中，处理器52用于运行存储器51中存储的程序代码或者处理数据，例如运行工程量清单的项目确定装置40，以实现实施例一的工程量清单的项目确定方法。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现相应功能。本实施例的计算机可读存储介质用于存储工程量清单的项目确定装置40，被处理器执行时实现实施例一的工程量清单的项目确定方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
流程图中或在此以其它方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
本技术领域的普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
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上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种工程量清单的项目确定方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取与目标工程相对应的电子图纸；
获取与所述目标工程对应的工程信息，将所述工程信息输入模板确定模型以得到清单模板；其中，所述工程信息包括工程名称、工程业态、工程结构类型、工程基础类型、工程专业、工程部位、工程地区、清单规范中的多项任意组合；所述清单模板中包含多个项目分类；
从所述电子图纸的选定区域中根据文字提取模型确定所述工程量清单中包含的项目信息；所述项目信息包括项目名称和特征参数，其中所述项目名称隶属于所述项目分类；
根据所述项目信息对所述工程量清单进行编制。
2.根据权利要求1所述的工程量清单的项目确定方法，其特征在于，所述模板确定模型通过以下步骤训练得到：
获取与历史工程对应的历史工程信息样本和历史清单模板样本；所述历史工程信息样本包括工程名称、工程业态、工程结构类型、工程基础类型、工程专业、工程部位、工程地区、清单规范中的多项任意组合；所述历史清单模板样本中包含多个项目分类；
将所述历史工程信息样本作为输入数据，将所述历史清单模板样本作为输出数据训练神经网络模型，以使所述神经网络模型对于输入的工程信息数据，输出对应的清单模板数据；
根据损失函数对所述神经网络模型进行迭代优化，在所述损失函数小于预设阈值的情况下，结束训练以得到所述模板确定模型。
3.根据权利要求1或2所述的工程量清单的项目确定方法，其特征在于，所述根据所述项目信息对所述工程量清单进行编制的步骤包括：
基于每个所述项目名称生成一条所述项目信息；
将所述项目名称作为关键字，从第一数据库中查询预存的与所述项目名称具有第一映射关系的项目特征；
将所述特征参数填充至所述项目特征的对应位置处。
4.根据权利要求3所述的工程量清单的项目确定方法，其特征在于，所述从所述电子图纸的选定区域中根据文字提取模型确定所述工程量清单中包含的项目信息的步骤包括：
将所述选定区域中的内容输入所述文字提取模型，以输出基础名称；
获取所述项目分类对应的多个候选名称；
根据所述候选名称对所述基础名称进行优化，以得到所述项目名称。
5.根据权利要求4所述的工程量清单的项目确定方法，其特征在于，所述根据所述候选名称对所述基础名称进行优化，以得到所述项目名称的步骤包括：
判断所述基础名称是否包含在所述候选名称中；
若是，将所述基础名称填充到对应项目名称的位置处；
若否，用所述候选名称填充到对应项目名称的位置处。
6.根据权利要求4或5所述的工程量清单的项目确定方法，其特征在于，所述根据所述项目信息对所述工程量清单进行编制的步骤还包括：
根据所述项目分类确定所述项目信息的固定编号；
根据所述项目名称确定所述项目信息的流水编号；
根据所述固定编号和所述流水编号确定所述项目信息的唯一识别编号。
7.根据权利要求1所述的工程量清单的项目确定方法，其特征在于，所述文字提取模型通过以下步骤训练得到：
获取历史电子图纸中的历史区域样本以及对应的历史项目样本；所述历史区域样本是从所述历史电子图纸中选定的包含文本的特定坐标范围，所述历史项目样本是与所述历史区域样本对应的历史项目信息；
将所述历史区域样本作为输入数据，将所述历史项目样本作为输出数据训练神经网络模型，以使所述神经网络模型对于输入的任一个区域样本，输出对应的项目样本；
根据损失函数对所述神经网络模型进行迭代优化，在所述损失函数小于预设阈值的情况下，结束训练以得到所述文字提取模型。
8.一种工程量清单的项目确定装置，其特征在于，包括：
图纸获取模块，适用于获取与目标工程相对应的电子图纸；
清单模板模块，适用于获取与所述目标工程对应的工程信息，将所述工程信息输入模板确定模型以得到清单模板；其中，所述工程信息包括工程名称、工程业态、工程结构类型、工程基础类型、工程专业、工程部位、工程地区、清单规范中的多项任意组合；所述清单模板中包含多个项目分类；
文字提取模块，适用于从所述电子图纸的选定区域中根据文字提取模型确定所述工程量清单中包含的项目信息；所述项目信息包括项目名称和特征参数，其中所述项目名称隶属于所述项目分类；
清单编制模块，适用于根据所述项目信息对所述工程量清单进行编制。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，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任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210409312.2A CN116956837A (zh) | 2022-04-19 | 2022-04-19 | 工程量清单的项目确定方法及确定装置 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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|---|---|
| CN116956837A true CN116956837A (zh) | 2023-10-27 |
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|---|---|
| CN (1) | CN116956837A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117875881A (zh) * | 2023-12-27 | 2024-04-12 | 广东艾博电力设计院(集团)有限公司 | 一种配电项目资料生成方法、系统、电子设备及存储介质 |
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2022
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN117875881A (zh) * | 2023-12-27 | 2024-04-12 | 广东艾博电力设计院(集团)有限公司 | 一种配电项目资料生成方法、系统、电子设备及存储介质 |
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