System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 大样图识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品制造方法及图纸_技高网

大样图识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品制造方法及图纸

技术编号:41287785 阅读:6 留言:0更新日期:2024-05-11 09:36
本发明专利技术涉及计算机技术领域,公开了一种大样图识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品。其中,方法包括:获取待识别的管网大样图及管网大样图的种子图元;根据种子图元的图元特征,识别管网大样图中的子管网大样图;提取子管网大样图中的目标材料文本;对目标材料文本进行识别处理,得到子管网大样图的材料信息。本发明专利技术实现了大样图的自动化识别,提升了大样图的识别效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机,具体涉及一种大样图识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品


技术介绍

1、平面图是管网工程中的常见图纸,在平面图中管道的交汇处称为节点,节点内可以包括各类井、阀门、水表、管件、支墩等。由于管网工程庞大,因此平面图中往往不能对管网工程中的每个节点的构造都清楚的表达。而是通过大样图来对其进行详细表达。也就是说,大样图是平面图中节点的安装详图,大样图中包括节点对应的材料信息,如消防水池减压阀、入孔等。因此,在管网工程中,通常会基于大样图进行材料量算,并根据量算结果进行采购和施工。然而,目前材料量算通常是对大样图进行人工识别并手算,不仅识别效率低,而且容易出现差错。


技术实现思路

1、有鉴于此,本专利技术提供了一种大样图识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品,以解决对大样图进行人工识别和手算所存在的效率低、易出现差错等问题。

2、第一方面,本专利技术提供了一种管网大样图识别方法,所述方法包括:获取待识别的管网大样图及所述管网大样图的种子图元;根据所述种子图元的图元特征,识别所述管网大样图中的子管网大样图;提取所述子管网大样图中的目标材料文本;对所述目标材料文本进行识别处理,得到所述子管网大样图的材料信息。

3、本专利技术提供的大样图识别方法中,通过获取待识别的管网大样图及管网大样图的种子图元;并根据种子图元的图元特征,识别管网大样图中的子管网大样图;以及,提取子管网大样图中的目标材料文本,并对目标材料文本进行识别处理,得到子管网大样图的材料信息。由此,不仅实现了大样图的自动化识别,极大的提升了大样图的识别效率,而且能够避免因人为因素导致的识别误差。

4、在一种可选的实施方式中,所述种子图元包括示意线种子图元和节点编号种子图元;所述根据所述种子图元的图元特征,识别所述管网大样图中的子管网大样图,包括:

5、获取所述示意线种子图元的第一图元特征和所述节点编号种子图元的第二图元特征;

6、根据所述第一图元特征和所述第二图元特征,确定所述管网大样图中的目标示意线图元、所述目标示意线图元对应的目标节点编号图元和候选材料图元;

7、将所述目标示意线图元、所述目标示意线图元对应的所述目标节点编号图元和所述候选材料图元,确定为子管网大样图。

8、其中,所述根据所述第一图元特征和所述第二图元特征,确定所述管网大样图中的目标示意线图元、所述目标示意线图元对应的目标节点编号图元和候选材料图元,包括:

9、根据所述第一图元特征,识别所述管网大样图中的目标示意线图元;

10、根据所述第二图元特征,识别所述管网大样图中的节点编号图元集合和候选材料图元集合;

11、按照第一搜索规则,从所述节点编号图元集合中搜索所述目标示意线图元对应的目标节点编号图元;

12、按照第二搜索规则,从所述候选材料图元集合中搜索所述目标示意线图元对应的候选材料图元。

13、本专利技术提供的大样图识别方法中,由于每个目标示意线图元对应一个子大样图,因此,通过首先识别目标示意线图元,能够在后续基于目标示意线图元快速准确的识别对应的子大样图,保障子大样图的准确性。

14、在一种可选的实施方式中,所述按照第一搜索规则,从所述节点编号图元集合中搜索所述目标示意线图元对应的目标节点编号图元,包括:

15、根据所述节点编号图元集合,构建节点编号搜索树;所述节点编号搜索树中的节点与所述节点编号图元一一对应;

16、根据所述节点编号图元中节点编号文本的大小,生成所述节点编号搜索树中每个节点的第一搜索范围;

17、基于所述第一搜索范围,在所述节点编号搜索树中进行搜索处理,得到所述目标示意线图元对应的目标节点编号图元。

18、本专利技术提供的大样图识别方法中,通过构建节点编号搜索树,能够基于节点编号搜索树快速的搜索到候选节点编号图元,提升候选节点编号图元的识别速度,进而提升管网大样图的识别速度。

19、在一种可选的实施方式中,所述子管网大样图包括多个候选材料图元;所述提取所述子管网大样图中的目标材料文本,包括:

20、识别所述候选材料图元中的目标材料图元;

21、对所述目标材料图元进行分类,得到所述目标材料图元的图元类别;

22、根据所述图元类别,确定所述目标材料图元对应的材料数量;

23、根据所述图元类别和所述材料数量,生成所述子管网大样图的目标材料文。

24、本专利技术提供的大样图识别方法中,通过对目标材料图元进行分类,能够有效的避免关联图元被拆分到不同的目标材料文本中,保障了目标材料文本的准确性,为后续材料信息的准确识别提供了保障。

25、在一种可选的实施方式中,所述根据所述图元类别,确定所述目标材料图元对应的材料数量,包括:

26、根据所述图元类别,生成所述目标材料图元的搜索线段;

27、确定与所述搜索线段相交的候选线式图元;

28、从所述候选线式图元中筛选符合第三预设条件的目标线式图元;

29、确定与所述目标线式图元的第一端点相交的直线图元的第一数量;

30、确定与所述目标线式图元的第二端点相交的直线图元的第二数量;

31、将所述第一数量和所述第二数量中的最大数量,确定为所述目标材料图元对应的材料数量。

32、本专利技术提供的大样图识别方法中,通过生成搜索线段,并基于搜索线段和目标材料图元的图元类别确定对应的材料数量,保障了确定的材料数量的准确性,进而保障了目标材料文本的准确性,为后续材料信息的准确识别提供了保障。

33、在一种可选的实施方式中,所述对所述目标材料文本进行识别处理,得到所述子管网大样图的材料信息,包括:

34、确定所述目标材料文本对应的优先级;

35、按照所述优先级对所述目标材料文本进行第一解析处理,得到所述目标材料文本对应的材料类型;

36、按照所述优先级对所述目标材料文本进行第二解析处理,得到所述目标材料文本对应的材料属性;

37、所述子管网大样图的材料信息包括所述材料类型和所述材料属性。

38、本专利技术提供的大样图识别方法中,通过确定各目标材料文本的优先级,并按照优先级进行材料信息的识别处理,保障了识别的有序性,能够降低漏识别的风险,保障得到的材料信息的准确性。

39、第二方面,本专利技术提供了一种大样图识别装置,所述装置包括:获取模块,用于获取待识别的管网大样图及所述管网大样图的种子图元;第一识别模块,用于根据所述种子图元的图元特征,识别所述管网大样图中的子管网大样图;提取模块,用于提取所述子管网大样图中的目标材料文本;第二识别模块,用于对所述目标材料文本进行识别处理,得到所述子管网大样图的材料信息。

40、第三方面,本专利技术提供了一种计算机设备,包括:存储器和处理器,存储器和处理器之间互相通信连接,存储器中存储本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种管网大样图识别方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述种子图元包括示意线种子图元和节点编号种子图元;所述根据所述种子图元的图元特征,识别所述管网大样图中的子管网大样图,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一图元特征和所述第二图元特征,确定所述管网大样图中的目标示意线图元、所述目标示意线图元对应的目标节点编号图元和候选材料图元,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述示意线种子图元包括两条示意线;所述第一图元特征包括所述示意线的第一样式信息和所述示意线之间的第一距离;所述根据所述第一图元特征,识别所述管网大样图中的目标示意线图元,包括:

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述第二图元特征,识别所述管网大样图中的节点编号图元集合和候选材料图元集合,包括:

6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述按照第一搜索规则,从所述节点编号图元集合中搜索所述目标示意线图元对应的目标节点编号图元,包括:

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一搜索范围,在所述节点编号搜索树中进行搜索处理,得到所述目标示意线图元对应的目标节点编号图元,包括:

8.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述按照第二搜索规则,从所述候选材料图元集合中搜索所述目标示意线图元对应的候选材料图元,包括:

9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述子管网大样图包括多个候选材料图元;所述提取所述子管网大样图中的目标材料文本,包括:

10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述识别所述候选材料图元中的目标材料图元,包括:

11.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述对所述目标材料图元进行分类,得到所述目标材料图元的图元类别,包括:

12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述确定所述目标材料图元的第三搜索范围中,满足第一预设条件的候选第三搜索范围,包括:

13.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述确定所述候选第三搜索范围对应的目标材料图元中,是否存在满足第二预设条件的第二目标材料图元,包括:

14.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述根据所述图元类别,确定所述目标材料图元对应的材料数量,包括:

15.根据权利要求1-14任一项所述的方法,其特征在于,所述对所述目标材料文本进行识别处理,得到所述子管网大样图的材料信息,包括:

16.一种大样图识别装置,其特征在于,所述装置包括:

17.一种计算机设备,其特征在于,包括:

18.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令,所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至15中任一项所述的大样图识别方法。

19.一种计算机程序产品,其特征在于,包括计算机指令,所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至15中任一项所述的大样图识别方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种管网大样图识别方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述种子图元包括示意线种子图元和节点编号种子图元;所述根据所述种子图元的图元特征,识别所述管网大样图中的子管网大样图,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一图元特征和所述第二图元特征,确定所述管网大样图中的目标示意线图元、所述目标示意线图元对应的目标节点编号图元和候选材料图元,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述示意线种子图元包括两条示意线;所述第一图元特征包括所述示意线的第一样式信息和所述示意线之间的第一距离;所述根据所述第一图元特征,识别所述管网大样图中的目标示意线图元,包括:

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述第二图元特征,识别所述管网大样图中的节点编号图元集合和候选材料图元集合,包括:

6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述按照第一搜索规则,从所述节点编号图元集合中搜索所述目标示意线图元对应的目标节点编号图元,包括:

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一搜索范围,在所述节点编号搜索树中进行搜索处理,得到所述目标示意线图元对应的目标节点编号图元,包括:

8.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述按照第二搜索规则,从所述候选材料图元集合中搜索所述目标示意线图元对应的候选材料图元,包括:

9.根据权利要求1所述的方法,其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员:孙建军
申请(专利权)人:广联达科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1