[發明專利]一種基于人工智能的施工圖修正審查方法

在審

• 申請號: 202210126856.8
• 申請日: 2022-02-11
• 公開（公告）號: CN114549349A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 詹國慶;王岱瓊;葉梓龍;梁雄光;魏路
• 申請（專利權）人: 廣東舍衛工程技術咨詢有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T11/60;G06Q10/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于人工智能的施工圖修正審查方法，其特征在于，所述方法包括：

將施工圖進行圖像處理和圖像分割，識別并且提取施工圖內各種符號和文字，將施工圖智能分割成各個施工圖符號和文本數據的圖像集；將圖像集與施工圖制圖符號標準樣例數據庫比對，智能識別施工圖的錯誤；根據施工圖數據比對結果和行業標準智能生成錯誤報告和修改建議；對同一組的各個施工圖的數據進行聚合分析，發現不同施工圖之間的數據沖突；建立施工圖風險評估模型，計算施工圖各部位施工過程的風險和事故的概率，根據風險和意外的概率對各部位進行權重分配和排序；對根據風險評估結果對施工圖矛盾沖突進行評估和排序；按照矛盾排序智能生成矛盾解決方案。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述將施工圖進行圖像處理和圖像分割，識別并且提取施工圖內各種符號和文字，將施工圖智能分割成各個施工圖符號和文本數據的圖像集，包括:

將施工圖進行圖像處理和圖像分割，識別并且提取施工圖內各種符號和文字，將施工圖智能分割成各個施工圖符號和文本數據的圖像集；包括：施工圖的預處理；施工圖的圖像分割；

所述施工圖的預處理，還包括：

圖像分割對施工圖進行基礎的處理，提高圖像的質量和識別的效果；首先，對圖像進行灰度化，幾何變換和灰度插值，用于簡化數據和修正圖像采集的誤差；然后進行圖像增強來強調圖片中的有效信息，從而提高圖片質量和信息量，擴大不同物體特征的差別，加強圖片識別的效果；

所述施工圖的圖像分割，還包括：

采用基于實例分割的機器學習圖像分割方法對施工圖中的符號進行目標符號檢測和分類；首先，對施工圖中的符號和文本進行目標檢測，檢測出施工圖中的符號和文本，并且將其用矩形框進行區別和定位，然后對其進行分類，識別出矩形框內物體的類別；然后，對施工圖中的矩形框圖像進行語義分割，將矩形框中每一個像素點分類到其所屬的物體，因此分割出每一個物體的圖像和輪廓，并且將根據分類將不同的像素標記為不同的顏色。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述將圖像集與施工圖制圖符號標準樣例數據庫比對，智能識別施工圖的錯誤，包括:

建立施工圖制圖符號標準樣例數據庫，收錄各種施工圖制圖符號的標準圖例和各種對應的錯誤樣例以及各種符號對應的數據標準；然后將圖像分割得到的施工圖符號和文本數據與數據庫中的對應條目的圖例進行比對，通過與標準圖例比對判斷是否正確，如果不正確與其他錯誤圖例比對判斷錯誤的原因；所述錯誤包括符號使用錯誤，符號缺失，文本錯別字，數據錯漏。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述根據施工圖數據比對結果和行業標準智能生成錯誤報告和修改建議，包括:

根據施工圖與制圖符號標準樣例數據庫的數據比對結果，自動整理各個施工圖被識別出的符號錯誤和文本數據錯誤，生成錯誤報告；根據施工圖的繪圖標準和建筑施工標準，針對施工圖的各種符號錯誤和數據錯誤提出修改建議；將錯誤報告和修改建議返回給用戶，提醒用戶進行修改。