[发明专利]一种基于Faster-RCNN模型的建筑构件提取方法

说明书

本发明公开了一种基于Faster‑RCNN模型的建筑构件提取方法，首先，对建筑工程图纸图像进行二值化、分割等预处理，从而得到图像块数据集；然后，通过LabelImg工具对该数据集中的建筑构件进行标注，采用Faster‑RCNN训练得到建筑构件识别模型，并将模型在图纸中提取的建筑构件信息以结构化的形式存储。本发明方法有效的提取手工建筑工程图纸中建筑构件信息，使得手工建筑工程图纸利用率提高，并增加了手工建筑工程图纸的使用价值。

技术领域

本发明属于深度学习和图像目标检测技术领域，特别涉及一种基于 Faster-RCNN模型的建筑构件提取方法。

背景技术

本发明中的建筑构件提取方法对手工建筑工程图纸的利用有重要的作用和意义。在面对图像目标检测问题的时候，研究者们会选择传统的特征提取技术或基于深度学习的目标检测技术，通过上述技术进行图像目标检测。利用图像目标检测技术进行手工建筑图纸建筑构件提取工作，从而提高了手工建筑图纸的利用率，为手工建筑图纸的利用提供解决方案。

冯万利，朱全银等人已有的研究基础包括：Wanli Feng.Research of themestatement extraction for chinese literature based on lexicalchain.International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering,Vol.11,No.6(2016),pp.379-388；Wanli Feng,Ying Li,Shangbing Gao,Yunyang Yan,JianxunXue.A novel flame edge detection algorithm via a novel active contourmodel.International Journal of Hybrid Information Technology,Vol.9,No.9(2016),pp.275-282；刘金岭,冯万利.基于属性依赖关系的模式匹配方法[J].微电子学与计算机,2011,28(12):167-170；刘金岭, 冯万利,张亚红.初始化簇类中心和重构标度函数的文本聚类[J].计算机应用研究,2011,28(11):4115-4117；刘金岭,冯万利,张亚红.基于重新标度的中文短信文本聚类方法[J].计算机工程与应用,2012,48(21):146-150；朱全银,潘禄,刘文儒,等.Web科技新闻分类抽取算法[J].淮阴工学院学报,2015,24(5):18-24；李翔, 朱全银.联合聚类和评分矩阵共享的协同过滤推荐[J].计算机科学与探索,2014, 8(6):751-759；Quanyin Zhu,Sunqun Cao.ANovel Classifier-independent FeatureSelection Algorithm for Imbalanced Datasets.2009,p:77-82；Quanyin Zhu, YunyangYan,Jin Ding,Jin Qian.The Case Study for Price Extracting of Mobile PhoneSell Online.2011,p:282-285；Quanyin Zhu,Suqun Cao,Pei Zhou,Yunyang Yan,HongZhou.Integrated Price Forecast based on Dichotomy Backfilling and DisturbanceFactor Algorithm.International Review on Computers and Software, 2011,Vol.6(6):1089-1093；朱全银，冯万利等人申请、公开与授权的相关专利：冯万利,邵鹤帅,庄军.一种智能冷藏车状态监测无线网络终端装置:CN203616634U[P].2014；朱全银，胡蓉静，何苏群，周培等.一种基于线性插补与自适应滑动窗口的商品价格预测方法.中国专利:ZL2011 1 0423015.5,2015.07.01；朱全银，曹苏群，严云洋，胡蓉静等，一种基于二分数据修补与扰乱因子的商品价格预测方法.中国专利:ZL 2011 1 0422274.6,2013.01.02；李翔，朱全银，胡荣林，周泓.一种基于谱聚类的冷链物流配载智能推荐方法.中国专利公开号:CN105654267A,2016.06.08。