[發明專利]CAD圖紙的表格重建方法和計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110484996.8
• 申請日: 2021-04-30
• 公開（公告）號: CN113158632A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: 丁冠華;譚文宇;付景蚺;王卒;陳家寧;劉大娣
• 申請（專利權）人: 廣聯達科技股份有限公司
• 主分類號: G06F40/177
• 分類號: G06F40/177;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京英特普羅知識產權代理有限公司 11015
• 代理人: 程超;王立姣

1.一種CAD圖紙的表格重建方法，其特征在于，所述方法包括：

根據包含目標表格的CAD圖紙確定位圖信息和元素矢量信息，其中，所述元素矢量信息包括所述CAD圖紙中各個元素的矢量信息；

將所述位圖信息輸入至預置識別模型，以確定所述CAD圖紙的目標表格在所述位圖信息中的表格映射位置；

從所述元素矢量信息中確定與所述表格映射位置對應的目標矢量信息；

根據所述目標矢量信息重建所述CAD圖紙的目標表格。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標矢量信息包括表格結構矢量信息和表格內容矢量信息，所述根據所述目標矢量信息重建所述CAD圖紙的目標表格，包括：

根據所述表格結構矢量信息重建所述目標表格的表格結構；

根據所述表格內容矢量信息在所述表格結構中重組所述目標表格的表格內容。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述位圖信息輸入至預置識別模型，以確定所述CAD圖紙的目標表格在所述位圖信息中的表格映射位置，包括：

將所述位圖信息輸入至所述預置識別模型，獲得所述CAD圖紙中包含的元素類型以及各個類型的元素在所述位圖信息中的坐標范圍；

從獲得的坐標范圍中篩選出元素類型為表格類型所對應的坐標范圍，作為所述表格映射位置。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述從所述元素矢量信息中確定與所述表格映射位置對應的目標矢量信息，包括：

在所述位圖信息中確定所述CAD圖紙的外邊框的坐標范圍，記為第一坐標范圍；

從所述元素矢量信息中，確定所述CAD圖紙的外邊框在所述CAD圖紙中的坐標范圍，記為第二坐標范圍；

確定所述第一坐標范圍和所述第二坐標范圍的映射關系，并計算與所述表格映射位置具有同等所述映射關系的目標坐標范圍；

從所述元素矢量信息中確定包含所述目標坐標范圍的所述目標矢量信息。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述位圖信息中確定所述CAD圖紙的外邊框的坐標范圍，記為第一坐標范圍，包括:

確定所述CAD圖紙的外邊框在所述位圖信息中的像素點位置集合，其中，所述像素點位置集合包括水平方向的像素點位置和垂直方向的像素點位置；

根據所述像素點位置集合確定所述CAD圖紙的外邊框在所述位圖信息中的坐標范圍，記為所述第一坐標范圍。

6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根據所述目標矢量信息重建所述CAD圖紙的目標表格之后，所述方法還包括：

將所述表格內容與預置特證庫中的特征匹配，獲得匹配結果，其中，所述匹配結果包括匹配成功的目標特征、所述目標特征的類型數量以及每個類型的目標特征出現的次數；

將所述匹配結果輸入至預置分類模型，以確定所述目標表格的建筑屬性類別；

其中，所述預置特證庫中的特征是通過對所述預置分類模型執行模型剪枝法得到的。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述預置分類模型通過訓練得到，具體包括：

獲取表格樣本數據集，其中，所述表格樣本數據集包括訓練集和測試集，所述訓練集和測試集均包括多條樣本數據，所述樣本數據包括表格與歷史特征庫中的特征的匹配結果和表格的建筑屬性類別，該匹配結果包括匹配成功的目標特征、該目標特征的類型數量以及每個類型的目標特征出現的次數；

將所述訓練集中多條樣本數據的匹配結果作為輸入并將對應的建筑屬性類別作為輸出對預置的學習模型進行訓練；

將所述測試集中多條樣本數據的匹配結果輸入至訓練好的學習模型，得到輸出的建筑屬性類別；

比對訓練好的學習模型輸出的建筑屬性類別和所述測試集中對應的建筑屬性類別，判斷訓練好的學習模型的正確率是否大于等于預設閾值；

在正確率大于等于預設閾值時，根據對應訓練好的學習模型確定所述預置分類模型。