[发明专利]一种建筑图纸构件识别方法、系统、存储介质及设备

权利要求书

1.一种建筑图纸构件识别方法，其特征在于，所述方法包括：

接收待处理的建筑图纸，对所述建筑图纸进行解析，以获取所述建筑图纸内的块信息；

根据所述块信息，获取所述建筑图纸中块的图元信息，根据所述块的图元信息计算块的最小外接矩形；

根据所述建筑图纸中块的块参照信息，获取所述块在模型空间中的偏移数据；

基于所述偏移数据，计算所述块在偏移操作后的最小外接矩形，根据所述最小外接矩形的点坐标截取所述建筑图纸上的构件图像；

获取所述构件图像，对所述构件图像进行增强处理，以在获取所述构件图像后通过预训练的构件识别模型对所述构件图像进行特征点识别，以根据识别得到的特征点输出所述建筑图纸中至少一个构件的构件类型；

基于所述构件的构件类型，生成与所述构件相对应的实体构件，以对应生成所述实体构件的三维建筑模型，并将所述三维建筑模型按照所述构件类型区别存储于预设的数据库中。

2.根据权利要求1所述的建筑图纸构件识别方法，其特征在于，接收待处理的建筑图纸，对所述建筑图纸进行解析，以获取所述建筑图纸内的块信息的步骤，具体包括：

接收待处理的预设形式的建筑图纸；

对所述建筑图纸进行解析，获取所述建筑图纸内的块信息，所述块信息包括块名、块中的构件、图元以及块所在图层信息。

3.根据权利要求1所述的建筑图纸构件识别方法，其特征在于，根据所述块信息，获取所述建筑图纸中块的图元信息，根据所述块的图元信息计算块的最小外接矩形的步骤，具体包括：

根据所述块信息，获取所述建筑图纸中块的图元信息，其中，所述块的图元信息包括块中图元的类别、数据与颜色；

基于几何计算方法计算图元信息的最小外接矩形，将块中所有图元信息的最小外接矩形进行合并以得到块的最小外接矩形。

4.根据权利要求1所述的建筑图纸构件识别方法，其特征在于，根据所述建筑图纸中块的块参照信息，获取所述块在模型空间中的偏移数据的步骤，具体包括：

基于解析得到的块信息，判断所述建筑图纸中是否包含块的块参照信息；

若是，则根据所述建筑图纸中块的块参照信息，获取所述块在模型空间中的偏移数据。

5.根据权利要求1所述的建筑图纸构件识别方法，其特征在于，基于所述偏移数据，计算所述块在偏移操作后的最小外接矩形，根据所述最小外接矩形的点坐标截取所述建筑图纸上的构件图像的步骤，具体包括：

基于所述偏移数据，计算所述块在偏移操作后的最小外接矩形，其中，所述块的偏移操作包括平移、旋转与缩放；

根据所述块在偏移操作后的最小外接矩形，至少获取所述最小外接矩形的四个端点坐标；

根据所述最小外接矩形的四个端点坐标，自动截取所述建筑图纸上处于四个端点坐标以内的构件图像。

6.根据权利要求1所述的建筑图纸构件识别方法，其特征在于，获取所述构件图像，对所述构件图像进行增强处理，以在获取所述构件图像后通过预训练的构件识别模型对所述构件图像进行特征点识别，以根据识别得到的特征点输出所述建筑图纸中至少一个构件的构件类型的步骤中，对构件识别模型进行训练的步骤，具体包括：

获取历史建筑图纸并标注其种类，得到构件图片示例数据集；

将所述构件图片示例数据集进行灰度化处理以及翻转、截取与旋转的增强处理后，将所述构件图片示例数据集划分为训练集、验证集和测试集，以ResNet-18为骨干网络的分类模型来训练，使用交叉验证的方式来对模型的准确率进行评估；

将待测试的块构件图片数据送入训练好的ResNet-18网络模型中，得到图片的类别信息和置信度，以识别在CAD中以块的形式存在的构件。