[发明专利]一种基于深度学习的结构专业墙柱施工图中暗柱及其属性识别的方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的结构专业墙柱施工图中暗柱及其属性识别的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、前期训练模型阶段；

S2、根据模型结果分析图框；

所述步骤S1中的前期训练模型阶段具体包括以下步骤：

S11、拿到大约10000张结构专业的图框；

S12、对图纸进行解析获取一系列图元；

S13、将所有获取的图元打印到一张png上；

S14、对所有画到png图纸上的图框进行标注；

S15、训练深度学习版面分析的网络模型。

2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的结构专业墙柱施工图中暗柱及其属性识别的方法，其特征在于：所述步骤S12中的图元包括：组成图形的可见基础元素，所对应的就是绘图界面上看得见的实体。

3.根据权利要求1所述一种基于深度学习的结构专业墙柱施工图中暗柱及其属性识别的方法，其特征在于：所述步骤S14中需进行标注的还包括：画图区，表格，说明，图例表。

4.根据权利要求1所述一种基于深度学习的结构专业墙柱施工图中暗柱及其属性识别的方法，其特征在于：所述步骤S2中的根据模型结果分析图框具体包括以下步骤：

S21、根据模型的预测，输入图框，输出图框中我们所关注的区域；

S22、利用opencv抠出所需要的每个区域的小图；

S23、拿到画图区域，根据图元所在的填充图层，找到结构暗柱的位置以及编号；

S24、拿到图例表区域，根据暗柱的编号找到对应的暗柱图例及其属性。