申请/专利权人：烟台建联勘察设计审查服务中心

申请日：2023-12-23

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809153A

主分类号：G06V10/82

分类号：G06V10/82;G06V10/30;G06V10/26;G06V10/34;G06V10/44

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本申请涉及一种图纸审查智能识别方法，属于图纸审查技术领域，其方法包括数据预处理、特征提取、模型训练、错误检测和结果输出。对于输入的图纸，首先对图纸进行预处理，以提高图像数据的清晰度，进而提高后续对图纸进行深度学习和图纸检错的准确度，经过预处理的图纸图像数据经过特征提取，以提取图纸的关键特征，利用训练出的深度学习模型对输入至模型内的图纸进行检错，若深度学习模型检测出图纸有相应的错误，则输出错误和缺陷并输出响应的修正建议，在对图纸进行检错的同时可对深度学习模型进行不断的训练，在检错的同时可提高后续深度学习模型检错的准确性，图纸审查的准确性较高。

主权项：1.一种图纸审查智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：数据预处理：对输入的图纸数据进行清洗和整理，包括去除噪声、提高对比度、调整图纸数据的大小，用于提高图像数据的清晰度；特征提取：利用图像处理技术，提取图纸中的关键特征，包括元件类型、布局、连线等，为后续的智能识别提供依据；模型训练：利用提取的特征训练出深度学习模型，该模型能够根据输入的图纸自动识别出其中的错误和缺陷；错误检测：将待审查的图纸输入到训练好的模型中，模型会自动输出其中的错误和缺陷，以及相应的修正建议；结果输出：将模型输出的结果进行整理和格式化，以供审查人员参考。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 烟台建联勘察设计审查服务中心 一种图纸审查智能识别方法及系统

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