[发明专利]一种建筑图纸构件识别方法、系统、存储介质及设备在审
申请号: | 202210183366.1 | 申请日: | 2022-02-28 |
公开(公告)号: | CN114239124A | 公开(公告)日: | 2022-03-25 |
发明(设计)人: | 周自强;李一华;彭飞;王潇;刘玉 | 申请(专利权)人: | 江西少科智能建造科技有限公司 |
主分类号: | G06F30/13 | 分类号: | G06F30/13;G06T17/00;G06T7/11;G06V10/774;G06V10/764 |
代理公司: | 南昌旭瑞知识产权代理事务所(普通合伙) 36150 | 代理人: | 彭琰 |
地址: | 330000 江西省南昌市新建区*** | 国省代码: | 江西;36 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 建筑 图纸 构件 识别 方法 系统 存储 介质 设备 | ||
本发明提供了一种建筑图纸构件识别方法、系统、存储介质及设备,该方法包括: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;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,以输出所述建筑图纸中至少一个构件的构件类型。本发明能够解决现有技术中建筑图纸中构件识别效率较低,精准性不高的技术问题。
技术领域
本发明涉及数据识别技术领域,特别涉及一种建筑图纸构件识别方法、系统、存储介质及设备。
背景技术
在以数字化信息产业为主导的经济发展时期,人工智能和大数据等技术已经广泛应用到各种实际应用场景中,并且它凭借高效、准确、快速的优势逐渐成为生活中不可或缺的一部分。
在建筑设计行业,CAD软件已经被广泛用来绘制各类专业施工所需图纸,然而构件信息的识别一般是通过人眼来完成的。由于图纸中的构件信息复杂繁多,图层相互叠加,构件之间相互关联,许多构件极其相似,仅仅依靠人眼来识别并判断复杂构件信息,不但容易导致审核时间过长,还可能会出现漏审情况,进而引发工期延误、资金浪费等问题。目前,图像识别技术也正在被逐步引入到建筑行业当中,通过利用计算机图像识别方法对图纸中的构件进行识别、分类并将其转换为计算机信号,与计算机内数据库存储的信息进行对比,最终得以确定该构件的类别并做出规则判断。
然而,现有通过人工智能技术对CAD图纸进行构件识别的相关工作少之又少,且现有的使用计算机图像识别方法对图纸中构件的种类识别效率低下,如何能够快速准确的识别图纸中的构件信息是目前研究人员面临的一项重大挑战。
发明内容
基于此,本发明的目的是提供一种建筑图纸构件识别方法、系统、存储介质及设备,旨在解决现有技术中建筑图纸中构件识别效率较低,精准性不高的技术问题。
本发明的第一方面在于提供一种建筑图纸构件识别方法,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。
根据上述技术方案的一方面,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。
根据上述技术方案的一方面,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。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江西少科智能建造科技有限公司,未经江西少科智能建造科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210183366.1/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。