【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，具体是涉及一种基于深度学习的水利工程设计图纸在线审核方法。
技术介绍
1、随着信息技术的飞速发展，特别是深度学习技术的日益成熟，为水利工程设计图纸的在线审核提供了新的解决方案。深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，具有强大的特征提取和模式识别能力，能够自动从大量数据中学习并提取有用信息，为图纸审核的自动化和智能化提供了可能。
2、水利工程设计图纸是指导工程实施的重要依据，其准确性和合理性直接影响到工程的质量、安全和效益。传统的图纸审核过程往往依赖于人工审查，这不仅耗时耗力，而且容易受到人为因素的影响，如疲劳、经验差异等，导致审核效率和准确性难以保证。因此，水利工程领域迫切需要一种高效、准确的图纸审核方法。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，提供一种基于深度学习的水利工程设计图纸在线审核方法，本技术方案解决了上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为达到以上目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、一种基于深度学习的水利工程设计图纸在线审
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的水利工程设计图纸在线审核方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的水利工程设计图纸在线审核方法，其特征在于，所述通过工业扫描仪将信息库中的已有水利工程设计图纸数字化为电子图像，将电子图像分为训练图像集与测试图像集具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的水利工程设计图纸在线审核方法，其特征在于，所述利用图像处理技术提高训练图像集中的电子图像的图像质量，对电子图像进行降噪处理，得到待学习图像具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的水利工程设计图纸在线审核方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的水利工程设计图纸在线审核方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的水利工程设计图纸在线审核方法，其特征在于，所述通过工业扫描仪将信息库中的已有水利工程设计图纸数字化为电子图像，将电子图像分为训练图像集与测试图像集具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的水利工程设计图纸在线审核方法，其特征在于，所述利用图像处理技术提高训练图像集中的电子图像的图像质量，对电子图像进行降噪处理，得到待学习图像具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的水利工程设计图纸在线审核方法，其特征在于，所述采用深度学习的卷积神经网络，从待学习图像中提取关键信息具体包括：
5.根据权利要求4所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王正卿，支立鹏，马继强，曹守祥，张杰，
申请(专利权)人：南京泽淳水务工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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