【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的施工图修正审查方法
[0001]本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种基于人工智能的施工图修正审查方法。
技术介绍
[0002]在施工图设计中，施工图中的各种部件往往具有数据关联性，会因为一个施工图的某个部件的调整而影响了关联部件的合理性和施工风险性，导致同时需要调整其他部件，甚至对整个施工图进行修改。例如，由于户主想将窗户改小，而影响了通风对流，或者由于不想有被盗风险，把门去除，而导致防火门被取消设计。这些情况，在建筑施工过程中，经常发生。可以根据这些相似建筑项目的施工图和相关数据，智能分析施工图各个部件之间的关联性，并且评估施工图中各部件存在的风险，然后根据关联性分析风险评估排序判断如何进行风险最小，改动代价最低的施工图修改。
[0003]由于施工图的各项数据之间存在关联性，因此在施工图项目的全局考虑之下，施工图的局部数据的修改往往导致其他部位的数据也需要配合改动。牵一发而动全身，施工图某些数据的修改调整可能导致一改再改，越改越乱，最终施工图面目全非，但是却得不到设计者需要的效果。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的施工图修正审查方法，其特征在于，所述方法包括：将施工图进行图像处理和图像分割，识别并且提取施工图内各种符号和文字，将施工图智能分割成各个施工图符号和文本数据的图像集；将图像集与施工图制图符号标准样例数据库比对，智能识别施工图的错误；根据施工图数据比对结果和行业标准智能生成错误报告和修改建议；对同一组的各个施工图的数据进行聚合分析，发现不同施工图之间的数据冲突；建立施工图风险评估模型，计算施工图各部位施工过程的风险和事故的概率，根据风险和意外的概率对各部位进行权重分配和排序；对根据风险评估结果对施工图矛盾冲突进行评估和排序；按照矛盾排序智能生成矛盾解决方案。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将施工图进行图像处理和图像分割，识别并且提取施工图内各种符号和文字，将施工图智能分割成各个施工图符号和文本数据的图像集，包括:将施工图进行图像处理和图像分割，识别并且提取施工图内各种符号和文字，将施工图智能分割成各个施工图符号和文本数据的图像集；包括：施工图的预处理；施工图的图像分割；所述施工图的预处理，还包括：图像分割对施工图进行基础的处理，提高图像的质量和识别的效果；首先，对图像进行灰度化，几何变换和灰度插值，用于简化数据和修正图像采集的误差；然后进行图像增强来强调图片中的有效信息，从而提高图片质量和信息量，扩大不同物体特征的差别，加强图片识别的效果；所述施工图的图像分割，还包括：采用基于实例分割的机器学习图像分割方法对施工图中的符号进行目标符号检测和分类；首先，对施工图中的符号和文本进行目标检测，检测出施工图中的符号和文本，并且将其用矩形框进行区别和定位，然后对其进行分类，识别出矩形框内物体的类别；然后，对施工图中的矩形框图像进行语义分割，将矩形框中每一个像素点分类到其所属的物体，因此分割出每一个物体的图像和轮廓，并且将根据分类将不同的像素标记为不同的颜色。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将图像集与施工图制图符号标准样例数据库比对，智能识别施工图的错误，包括:建立施工图制图符号标准样例数据库，收录各种施工图制图符号的标准图例和各种对应的错误样例以及各种符号对应的数据标准；然后将图像分割得到的施工图符号和文本数据与数据库中的对应条目的图例进行比对，通过与标准图例比对判断是否正确，如果不正确与其他错误图例比对判断错误的原因；所述错误包括符号使用错误，符号缺失，文本错别字，数据错漏。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据施工图数据比对结果和行业标准智能生成错误报告和修改建议，包括:根据施工图与制图符号标准样例数据库的数据比对结果，自动整理各个施工图被识别出的符号错误和文本数据错误，生成错误报告；根据施工图的绘图标准和建筑施工标准，针对施工图的各种符号错误和数据错误提出修改建议；将错误报告和修改建议返回给用户，提醒用户进行修改。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对同一组的各个施工图的数据进行聚合分
析，发现不同施工图之间的数据冲突，包括:当用户对施工图进行错误修改后，智能识别修改后的施工图组之间的冲突；尽管某个施工图的数据符合规范，但往往与其他施工图的数据有冲突，因此需要对各个施工图的冲突进行处理；对各个施工图的数据进行聚合分析，通过分析施工图组的数据，发现施工图之间的数据冲突；包括：分析施工图之间的数据关联性；分析施工图中关联性数据之间的冲突；所述分析施工图之间的数据关联性，还...
【专利技术属性】
技术研发人员：詹国庆，王岱琼，叶梓龙，梁雄光，魏路，
申请(专利权)人：广东舍卫工程技术咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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