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[發明專利]一種流程模型圖的自動識別與理解方法有效

專利信息
申請號: 201810173213.2 申請日: 2018-03-02
公開(公告)號: CN108563984B 公開(公告)日: 2021-12-03
發明(設計)人: 段華;原桂遠;曾慶田;劉聰;李超;魯法明;倪維健;周長紅;趙華;林澤東;刁秀麗;溫彥 申請(專利權)人: 山東科技大學
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00
代理公司: 青島智地領創專利代理有限公司 37252 代理人: 種艷麗
地址: 266590 山東省青島*** 國省代碼: 山東;37
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 流程 模型 自動識別 理解 方法
【權利要求書】:

1.一種流程模型圖的自動識別與理解方法,其特征在于:采用模型元素識別模塊、模型節點文本識別模塊和模型有向邊識別模塊;

模型元素識別模塊,被配置為構建基本圖元模板,使用基本圖元模板識別流程模型中包括活動、任務、事件、網關、箭頭在內的模型元素,使用篩選技術去除重復匹配節點和錯誤匹配區域;

模型節點文本識別模塊,被配置為根據模型節點的位置和尺寸切割流程模型圖,獲得模型節點所在區域的小圖片,使用OCR文字識別技術識別小圖片中的文本;

模型有向邊識別模塊,被配置為灰度處理流程模型圖,獲得并存儲流程模型圖中每個像素點的灰度值,生成流程模型圖灰度值矩陣,并根據箭頭位置、箭頭最近鄰節點位置,從灰度值矩陣中遍歷識別有向邊;

所述的流程模型圖的自動識別與理解方法,具體包括如下步驟:

步驟1:根據模型元素識別模塊進行模型元素的識別;

步驟2:根據模型節點文本識別模塊進行模型節點文本的識別;

步驟3:根據模型有向邊識別模塊進行模型有向邊的識別;

在步驟1中,具體包括如下步驟:

步驟1.1:基本圖元模板的構造;

通過研究流程模型圖的基本組成單元,構造包括事件、活動、網關、任務、箭頭在內的模型元素的圖元模板,其中每個圖元模板都有對應的圖元圖片、元素類型、元素寬度和元素高度;

步驟1.2:模型元素的匹配;

將圖元模板在流程模型圖中滑動,并通過圖像相似度計算方法計算圖元模板與流程模型圖中各個重疊區域的相似度,從所有區域中選擇與圖元模板最相似的若干區域,這些區域就是從流程模型圖中識別的模型元素;

步驟1.3:匹配結果的篩選;

去除模型元素匹配結果中重復識別和錯誤識別區域,當兩個識別結果區域非常接近時,將相似度低的識別結果作為重復識別區域去除,當識別的結果區域中邊框不完整或不包含任何符號像素時,將其作為錯誤識別區域從識別結果中去除;

在步驟2中,具體包括如下步驟:

步驟2.1:流程模型圖切割;

從流程模型元素識別的結果中獲得所有模型節點的位置、尺寸和類型信息,對于包含文本信息的模型節點,使用圖片切割技術切割流程模型圖,獲得僅包含模型節點區域的小圖片;

步驟2.2:OCR文字識別;

使用OCR文字識別技術識別模型節點小圖片中的文本信息,也就是節點的文本信息;

在步驟3中,具體包括如下步驟:

步驟3.1:流程模型圖的灰度化處理;

對流程模型圖做灰度處理,獲得并存儲流程模型圖中每個相似點對應的灰度值,生成流程模型圖對應的灰度值矩陣;

步驟3.2:有向邊識別;

通過模型元素識別模塊識別模型節點和箭頭的位置,與箭頭最相鄰的模型節點即為箭頭所在有向邊的終點,根據箭頭的位置、箭頭相對于模型節點的位置、最近鄰模型節點位置,從灰度值矩陣中沿著有向邊的走向反向遍歷,找到有向邊的開始節點。

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