一种基于深度学习的电气专业照明平面图内的构件识别方法技术

本发明专利技术属于电气设计技术领域，且公开一种基于深度学习的电气专业照明平面图内的构件识别方法，基于深度学习的电气专业照明平面图内的构件识别包括以下步骤：S1、准备二百张待处理的电气照明平面图；S2、对图纸依次进行解析，并获取一系列相应的图元；S3、将获取到的图元进行合并，最后得到每个构件的轮廓。本发明专利技术通过运用深度神经网络模型解决了CAD建筑设计图纸中构件的精准识别问题；而通过对图纸的解析、图元的合并、空间的分割、小图的分类、构件的标注以及模型的检测，则进一步提高了后期对图纸中构建的精准是被效果，从而减少了构件识别对图层的过度依赖；为后续规范设计以及构件的规则审查奠定了更好的基础。的规则审查奠定了更好的基础。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的电气专业照明平面图内的构件识别方法


[0001]本专利技术属于电气设计
，具体为一种基于深度学习的电气专业照明平面图内的构件识别方法。

技术介绍

[0002]电气是电能的生产、传输、分配、使用和电工装备制造等学科或工程领域的统称；是以电能、电气设备和电气技术为手段来创造、维持与改善限定空间和环境的一门科学，涵盖电能的转换、利用和研究三方面，包括基础理论、应用技术、设施设备等；电气工程是现代科技领域中的核心学科之一，更是当今高新
中不可或缺少的关键学科；正是电子技术的巨大进步才推动了以计算机网络为基础的信息时代的到来，并将改变人类的生活、工作模式；电气工程的发展前景同样很有潜力，使得当今的学生就业比率一直很高。
[0003]现有的电气专业照明平面图空间内构件的识别，主要是基于构件图元所在的图层；比如照明设备灯构件所在的图层可能是：“EQUIP灯”，“light”等，但由于设计不规范，一些构件所在的图层并不能准确的表征构件的种类；而且电气专业的构件图层都很相似，很难通过图层精准区别每个构件的种类。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的电气专业照明平面图内的构件识别方法，其特征在于：基于深度学习的电气专业照明平面图内的构件识别包括以下步骤：S1、准备二百张待处理的电气照明平面图；S2、对图纸依次进行解析，并获取一系列相应的图元；S3、将获取到的图元进行合并，最后得到每个构件的轮廓；S4、通过轮廓可以获取到所有的封闭空间，然后将所有的墙柱图层画到全黑底图上，再用合并好的门窗构件找到安装门窗的短墙，然后连接短墙线，从而封闭所有的空间，然后用图像处理的方法找到每个小空间，再为每个小空间匹配空间文本，即可得到每个空间及其名称，从而完成空间分割；S5、根据正则匹配，可以得到所有代表空间名称的文本；S6、利用opencv做掩膜抠出所需要的每个空间小图；S7、整理每张图抠出来的所有套内空间的小图，再把属于套内空间比如客厅，卧室等的小图放入一个数据集中；S8、对每张小图里的电气照明构件做标注，比如客厅里标注出普通灯，应急照明灯以及手动报警按钮等；S9、把标注好的属于套内空间的小图输入到卷积神经网络模型，针对照明平面图的套内空间训练出效果良好的检测模型，则该模型可以快速高效的检测到特定空间中所具有的构件。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电气专业照明平面图内的构件识别方法，其特征在于：S2中图元指的是组成图形的可见基础元素，所对应的就是绘图界面上看得见的实体。3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的电气专业照明平面图内的构件识别方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕琨，李一帆，
申请(专利权)人：上海品览数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：