一种用于将结构图纸和结构计算书图纸进行匹配的方法技术

本发明专利技术涉及一种用于将结构图纸和结构计算书图纸进行匹配的方法，该方法包括：分别从结构图纸和结构计算书图纸中分割出第一墙柱区域和第二墙柱区域；分别确定多个第一连通域中每个第一连通域的类型和多个第二连通域中每个第二连通域的类型，并得到第一类型序列，以及还得到第二类型序列，以对结构图纸和结构计算书图纸进行初级匹配；从第一类型序列中找到与第二类型序列最相似的子序列；基于最相似的子序列，确定结构图纸和结构计算书图纸的初级匹配过程中的位置偏移量；基于位置偏移量，对结构图纸中除第一墙柱区域之外的剩余构件和结构计算书图纸中除第二墙柱区域之外的剩余构件进行匹配，从而实现结构图图纸和结构计算书图纸匹配的全自动化

【技术实现步骤摘要】
一种用于将结构图纸和结构计算书图纸进行匹配的方法


[0001]本专利技术涉及建筑图纸审核
，尤其涉及一种用于将结构图纸和结构计算书图纸进行匹配的方法
。

技术介绍

[0002]建筑结构作为房屋建筑的骨架，由一系列基本构件通过特定的连接方式构成一个完整的整体，能够安全
、
可靠地承受和传递各种荷载和间接作用
。
结构图纸以图形的方式展示建筑物或其他工程项目的结构形式
、
构件布置和尺寸等信息，包括建筑物的平面布置
、
结构构件的位置和连接方式
、
结构的荷载传递路径等
。
[0003]结构计算书
(
也可称为结构设计计算书
)
是结构工程设计过程中的重要组成部分
。
它主要记录和解释设计过程中的所有计算，包括对结构的稳定性
、
强度和刚度的计算，以及对各种荷载情况下的结构反应的计算，并且这些计算结果将直接影响到最终的结构设计方案和施工图纸的制作
。
[0004]以及，结构图纸和结构计算书图纸
(
也可称为计算书图纸
)
在结构工程中是相互匹配的，共同构成了结构设计的完整文档，用于记录和传达结构工程的设计和计算信息
。
结构图纸提供了结构的几何形状和构件布置，而结构计算书图纸提供了结构的力学性能和设计参数
。
通过匹配结构图纸和结构计算书图纸，可以确保结构设计的一致性和可行性
。
[0005]在智能审图过程中，结构图纸和结构计算书图纸的信息匹配是极其关键的一步
。
在房屋建筑结构中，每一份
CAD
图纸的轴网子图框中都存在数以百计的结构构件，因此，结构图纸和计算书构件的准确匹配对于规范的审查及计算建筑空间结构受力构件具有重要的意义
。
[0006]然而，目前结构图纸和结构计算书图纸的构件匹配都是由经验丰富的审图工程师来完成的，这不仅工作量大，效率也相对较低
。

技术实现思路

[0007](
一
)
要解决的技术问题
[0008]鉴于现有技术的上述缺点
、
不足，本专利技术提供一种用于将结构图纸和结构计算书图纸进行匹配的方法，其解决了现有技术中存在着的匹配效率比较低的技术问题
。
[0009](
二
)
技术方案
[0010]为了达到上述目的，本专利技术采用的主要技术方案包括：
[0011]第一方面，本专利技术实施例提供一种用于将结构图纸和结构计算书图纸进行匹配的方法，该方法应用于电子设备，方法包括：从结构图纸中分割出包括多个第一连通域的第一墙柱区域；从结构计算书图纸中分割出包括多个第二连通域的第二墙柱区域；分别确定多个第一连通域中每个第一连通域的类型和多个第二连通域中每个第二连通域的类型，并将所有第一连通域的类型汇总到对应的序列中，得到第一类型序列，以及还将所有第二连通域的类型汇总到对应的序列中，得到第二类型序列，以对结构图纸和结构计算书图纸进行
初级匹配；从第一类型序列中找到与第二类型序列最相似的子序列；其中，最相似的子序列表示第一类型序列和第二类型序列中完全相同的子序列；基于最相似的子序列，确定结构图纸和结构计算书图纸的初级匹配过程中的位置偏移量；基于位置偏移量，对结构图纸中除第一墙柱区域之外的剩余构件和结构计算书图纸中除第二墙柱区域之外的剩余构件进行匹配
。
[0012]在一个可能的实施例中，从结构图纸中分割出包括多个第一连通域的第一墙柱区域，包括：对结构图纸进行图像增强处理，得到图像增强处理后的图像；其中，图像增强处理后的图像中的第一墙柱区域的对比度高于结构图纸中的第一墙柱区域的对比度；将图像增强处理后的图像输入到预先训练好的图像分割网络模型中进行分割处理，以得到第一墙柱区域
。
[0013]在一个可能的实施例中，图像分割网络模型包括图像切分层
、
图像块处理层
、
多层
Transformer、
特征聚合层和解码层；其中，图像切分层用于将图像增强处理后的图像切分为多个图像块；图像块处理层用于为多个图像块中每个图像块添加位置编码信息，并对每个添加位置编码信息后的图像块进行拉平操作，以得到多个拉平后的图像块；多层
Transformer
用于从多个拉平后的图像块中每个拉平后的图像块中提取墙柱构建特征；特征聚合层用于对所有墙柱构建特征进行聚合处理，以得到聚合后的特征；解码层用于对聚合后的特征进行解码处理，以得到第一墙柱区域
。
[0014]在一个可能的实施例中，从结构计算书图纸中分割出包括多个第二连通域的第二墙柱区域，包括：按照图层或者线条颜色对结构计算书图纸中的线条进行分类，以得到线条分类结果；采用深度优先搜索算法从线条分类结果中寻找出多个由同类型线段构成的封闭区域；对多个封闭区域进行过滤，并将过滤后的封闭区域对应的线条区域作为第二墙柱区域
。
[0015]在一个可能的实施例中，对多个封闭区域进行过滤，包括：判断当前封闭区域的指定边是否大于等于预设阈值；若确定当前封闭区域的指定边大于等于预设阈值，则过滤掉当前封闭区域
。
[0016]在一个可能的实施例中，分别确定多个第一连通域中每个第一连通域的类型和多个第二连通域中每个第二连通域的类型，包括：将所有第一连通域和所有第二连通域输入到预先训练好的识别模型中进行识别处理，以得到每个第一连通域的特征序列和每个第二连通域的特征序列；依次将每个第一连通域的特征序列和数据库中的参考特征序列进行匹配，并将与每个第一连通域的特征序列相匹配的第一目标参考特征序列的类型作为对应的第一连通域的类型；其中，第一目标参考特征序列为与对应的第一连通域的特征序列最相似的参考特征序列；依次将每个第二连通域的特征序列和数据库中的参考特征序列进行匹配，并将与每个第二连通域的特征序列相匹配的第二目标参考特征序列的类型作为对应的第二连通域的类型；其中，第二目标参考特征序列为与对应的第二连通域的特征序列最相似的参考特征序列
。
[0017]在一个可能的实施例中，识别模型的训练过程包括：将分类损失函数
Softmax Loss
和中心损失函数
Center Loss
相结合作为损失函数；利用损失函数对识别模型中的参数进行更新
。
[0018]在一个可能的实施例中，将所有第一连通域的类型汇总到对应的序列中，得到第
一类型序列，包括：按照每个第一连通域的位置对所有第一连通域的类型进行排序，以得到第一类型序列
。
[0019]在一个可能的实施例中，将所有第二连通域的类型汇总到对应的序列中，得到第二类型序列，包括：按照每个第二连通域的位置对所有第二连通域的类型进行排序，以得到第二类型序列...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于将结构图纸和结构计算书图纸进行匹配的方法，其特征在于，所述方法应用于电子设备，所述方法包括：从所述结构图纸中分割出包括多个第一连通域的第一墙柱区域；从所述结构计算书图纸中分割出包括多个第二连通域的第二墙柱区域；分别确定所述多个第一连通域中每个第一连通域的类型和所述多个第二连通域中每个第二连通域的类型，并将所有所述第一连通域的类型汇总到对应的序列中，得到第一类型序列，以及还将所有所述第二连通域的类型汇总到对应的序列中，得到第二类型序列，以对所述结构图纸和所述结构计算书图纸进行初级匹配；从所述第一类型序列中找到与所述第二类型序列最相似的子序列；其中，所述最相似的子序列表示所述第一类型序列和所述第二类型序列中完全相同的子序列；基于所述最相似的子序列，确定所述结构图纸和所述结构计算书图纸的初级匹配过程中的位置偏移量；基于所述位置偏移量，对所述结构图纸中除所述第一墙柱区域之外的剩余构件和所述结构计算书图纸中除所述第二墙柱区域之外的剩余构件进行匹配
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述结构图纸中分割出包括多个第一连通域的第一墙柱区域，包括：对所述结构图纸进行图像增强处理，得到图像增强处理后的图像；其中，所述图像增强处理后的图像中的第一墙柱区域的对比度高于所述结构图纸中的第一墙柱区域的对比度；将所述图像增强处理后的图像输入到预先训练好的图像分割网络模型中进行分割处理，以得到所述第一墙柱区域
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像分割网络模型包括图像切分层
、
图像块处理层
、
多层
Transformer、
特征聚合层和解码层；其中，所述图像切分层用于将所述图像增强处理后的图像切分为多个图像块；所述图像块处理层用于为所述多个图像块中每个图像块添加位置编码信息，并对每个添加所述位置编码信息后的图像块进行拉平操作，以得到多个拉平后的图像块；所述多层
Transformer
用于从多个拉平后的图像块中每个拉平后的图像块中提取墙柱构建特征；所述特征聚合层用于对所有所述墙柱构建特征进行聚合处理，以得到聚合后的特征；所述解码层用于对所述聚合后的特征进行解码处理，以得到所述第一墙柱区域
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述结构计算书图纸中分割出包括多个第二连通域的第二墙柱区域，包括：按照图层或者线条颜色对所述结构计算书图纸中的线条进行分类，以得到线条分类结果；采用深度优先搜索算法从所述线条分类结果中寻找出多个由同类型线段构成的封闭区域；对多个所述封闭区域进行过滤，并将过滤后的封...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：上海帮图信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：