一种基于传统图像处理结合深度学习的结构专业柱属性识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于传统图像处理结合深度学习的结构专业柱属性识别方法，包括以下步骤：先进行数据准备；对图纸进行解析获取一系列图元；拿到所有在柱图层的图元线；利用传统图像处理方法，找到所有柱的空间；利用传统图像处理方法，找到柱附近带“Z”的文本信息；使用深度学习方法获取柱属性表格位置，获取位置柱编号和属性信息；通过柱编号和表格内柱编号进行匹配获取柱的属性。本发明专利技术通过运用传统图像处理的方法解决了CAD建筑设计图纸中构件的精准识别问题，减少了构件识别对图层的过度依赖，并且通过使用深度学习的目标检测方法识别柱属性表格，能够有效的解决表格样式和位置混乱，提高通过逻辑判断获取表格位置的准确度和速度。速度。速度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于传统图像处理结合深度学习的结构专业柱属性识别方法


[0001]本专利技术涉及结构专业住宅或地下室墙柱平法施工图中的柱的属性识别领域，尤其涉及一种基于传统图像处理结合深度学习的目标检测技术对柱的属性识别方法。

技术介绍

[0002]CAD施工图，是表示通过AutoCAD软件将工程项目总体布局，建筑物的外部形状、内部布置、结构构造、内外装修、材料作法以及设备、施工等制作的图样。CAD施工图具有图纸齐全、表达准确、要求具体的特点，是进行工程施工、编制施工图预算和施工组织设计的依据，也是进行技术管理的重要技术文件，在施工之前需要对施工图纸进行仔细的审查才能进入施工阶段，目的是保障施工的顺利进行，并且可以避免因图纸有误对完成施工后的使用阶段产生的影响。
[0003]现有的结构专业柱的识别，主要是基于图层，人工标注、大量逻辑堆叠等传统方法，该方法耗时耗力，并且在通过业务逻辑合并过程中，由于属性文本和属性表格的样式和位置不固定，会有以下主要两个缺陷：
[0004]1、通过图纸中的图层来识别柱属性，严重依赖于图纸设计规范。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于传统图像处理结合深度学习的结构专业柱属性识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、先进行数据准备；S2、对图纸进行解析获取一系列图元；S3、拿到所有在柱图层的图元线，并将这些图元线画在一张空白的底图上；S4、利用传统图像处理方法，找到所有柱的空间；S5、利用传统图像处理方法，找到柱附近带“Z”的文本信息；S6、使用深度学习方法获取柱属性表格位置，获取位置柱编号和属性信息；S7、通过柱编号和表格内柱编号进行匹配获取柱的属性。2.根据权利要求1所述一种基于传统图像处理结合深度学习的结构专业柱属性识别方法，其特征在于：所述步骤S1中的数据准备具体包括：将大概30张图纸住宅或地下室墙柱平法施工图。3.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱峰，李一帆，彭靖田，
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：