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[发明专利]一种autocad建筑二维图快速提取并生成楼层轮廓线的方法-CN201810876707.7有效
发明人： 陈境焕;李海艳 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-08-03 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种外形提取的方法，更具体地，涉及一种autocad建筑二维图快速提取并生成楼层轮廓线的方法，本发明提供一种autocad建筑二维图快速提取并生成楼层轮廓线的方法，通过设置避开建筑楼层二维图的一些不需要的突出部分，提取楼层外边界的特征点，并且用这些特征点直接在autocad上直线生成近似的多段线，去描述楼层外边界。本发明把斜直线、圆弧和非斜直线归为三类，分别以不同的像素值表示（有利于接下来取特征点，使得较少的特征点就可以描述上述三类图元），再以像素值为4的像素点表示autocad的图元交点（为了跳出边界进入建筑二维图的突出部分），能快速找到建筑二维图的楼层边界特征点，并用这些特征点生成autocad上的多段线，大大的减少了人工操作。
一种 autocad 建筑二维快速提取生成楼层轮廓方法

[发明专利]一种基于朴素贝叶斯分类器的autoCAD图块识别方法及装置-CN201810264906.2在审
发明人： 陈境焕;李海燕;黄运保;李璞 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-03-28 - 公布日： 2018-09-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于朴素贝叶斯分类器的autoCAD图块识别方法及装置，其中方法包括：获取目标图块和非目标图块作为图块数据库；随机抽取训练集和测试集；确定与图块对应的特征；根据特征训练多项式模型、伯努利模型和混合模型；并测试得到模型准确率最高的模型作为最终模型，构造朴素贝叶斯分类器对待识别图块进行识别。本发明通过将数据库分为训练集和测试集，然后通过训练集训练多项式模型、伯努利模型和混合模型，通过测试集得到对应的模型准确率，根据模型准确率选择最好的模型进行构建用于识别autoCAD图块的朴素贝叶斯分类器，使得该朴素贝叶斯分类器能够有较高的准确率，识别效率高，解决了现有技术识别准确率低的技术问题。
朴素贝叶斯分类器准确率图块测试集训练集多项式模型混合模型块识别数据库获取目标技术识别随机抽取特征训练最终模型目标图构建测试