[發明專利]一種CAD圖紙長度單位與像素值比例的識別、獲取與計算方法

在審

• 申請號: 202310233220.8
• 申請日: 2023-03-13
• 公開（公告）號: CN116343253A
• 公開（公告）日: 2023-06-27
• 發明（設計）人: 何洪華;張璐;程飛
• 申請（專利權）人: 蘇州威視通智能科技有限公司
• 主分類號: G06V30/422
• 分類號: G06V30/422;G06V30/148;G06V30/14;G06V30/16;G06V30/18
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• 代理人: 暫無信息

1.一種CAD圖紙長度單位與像素值比例的識別、獲取與計算方法，其特征在于：包括以下操作步驟：

S1：思路整理：帶有數字的標尺線區域，大多是由矩形框定的，對矩形框定位識別，再對矩形內的數字進行識別；

S2：區域切分：切分出需要識別的區域，一方面用于區域定位，另一方面為了節省計算資源；

S3：圖像增強預處理：經過腐蝕，二值化，使得圖像上的標尺線變得明顯，之后檢測輪廓，過濾過小過大輪廓后，判斷輪廓是不是矩形，對非矩陣的輪廓以及中間無內容的輪廓進行過濾，保留下將要進行預測的矩形；

S4：進行數字檢測：為了提高識別的準確率，逐一將矩形改變長寬比和填充后，送入模型檢測；

S5：獲取與計算：檢測結束后，過濾掉不合規的數字以及矩形后，計算像素比值，對比值結果取三次隨機抽樣的均值，獲得結果。

2.根據權利要求1所述的一種CAD圖紙長度單位與像素值比例的識別、獲取與計算方法，其特征在于：所述S4步驟中送入模型檢測采用是Paddle框架的paddlepaddleocr模型，包括文字檢測和識別部分。

3.根據權利要求1所述的一種CAD圖紙長度單位與像素值比例的識別、獲取與計算方法，其特征在于：所述S4步驟中送入模型檢測可以采用其他深度學習框架的調優的ctpn+crnn模型或其他文字/數字識別模型。

4.根據權利要求1所述的一種CAD圖紙長度單位與像素值比例的識別、獲取與計算方法，其特征在于：具體包括以下操作步驟：

A1：將帶有標尺線和標尺線數值的CAD圖紙傳入本算法當中；

A2：使用本算法的方法，先切分出需要識別的區域；

A3：對圖像增強后做輪廓檢測，檢測和篩選出矩形輪廓后，將矩形形狀變換和填充后逐一送入PaddlePaddleocr檢測數字；

A4：過濾掉非正規CAD數字后，根據數字和矩形長度上的像素個數，可以計算出CAD圖紙中單位像素與實際建筑的距離的比例關系，對多個數字的比例關系結果抽樣三次計算均值，即可得到最終結果。

5.根據權利要求4所述的一種CAD圖紙長度單位與像素值比例的識別、獲取與計算方法，其特征在于：所述A1-A4步驟中流程為圖像切割，預處理，找輪廓，過濾與判斷輪廓形狀，過濾無內容矩形，模型檢測，計算像素比值，篩選像素比值，抽樣取均值，結束。

6.根據權利要求4所述的一種CAD圖紙長度單位與像素值比例的識別、獲取與計算方法，其特征在于：所述A1-A4步驟自動化獲取CAD圖紙的像素值比例。

7.根據權利要求1所述的一種CAD圖紙長度單位與像素值比例的識別、獲取與計算方法，其特征在于：所述S1-S5步驟中對建筑類CAD圖像像素代表的實際空間的長度進行自動化計算。

8.根據權利要求1所述的一種CAD圖紙長度單位與像素值比例的識別、獲取與計算方法，其特征在于：所述S1-S5步驟中主要在于對矩形框定位識別，再對矩形內的數字進行識別。