[发明专利]一种基于深度学习的装修图内图块识别方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的装修图内图块识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：采用提取设备的API接口模块连接图纸设备，打开AutoCAD图纸，通过提取模块从图纸中提取各部分图元的形状信息和位置信息；

S2：标注模块对各类型的图元进行标记，并通过格式编辑模块将图元转换为图片保存到磁盘上；

S3：通过对比模块，将数据库内存储的结构信息图片对提取的图片进行对比，对提取的图片进行识别和分类，识别出形状的归属，通过注释模块对AutoCAD图纸上的结构进行标注。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的装修图内图块识别方法，其特征在于，所述S1中，所述API接口连接图纸设备后，图纸设备的权限由提取设备控制，提取设备可对图纸设备进行操作，同时可进行数据采集。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的装修图内图块识别方法，其特征在于，所述S1中，所述提取步骤：

(1)、复制图纸，将图纸固定在有坐标系的界面内；

(2)、根据图纸上各部分图元的边界线，扫描各个图元的边沿轮廓线；

(3)、根据轮廓线提取出图元的形状信息；

(4)、根据坐标系，提取出各图元的位置信息。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的装修图内图块识别方法，其特征在于，所述S2中，所述标记步骤：

1)、将提取的图元进行排序，图元自动排列；

2)、根据图元排列的顺序使用数字对图元进行编号；

3)、根据数据序号，进行分组，每个选取相同个数的图元。

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的装修图内图块识别方法，其特征在于，所述S3中，深度学习引擎搜索是根据图片的特征轮廓和标注信息，逐个的对图纸上的每个的部位进行识别匹配，完成对图纸的结构识别。

6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的装修图内图块识别方法，其特征在于，所述S3中，所述对比过程为将数据库内信息图片作为比对模板，将提取的图元信息逐个的与模板相比对，与模板相同时，根据模板信息，对图元进行标注，完成识别。