摘要
本发明涉及智能审图技术领域,具体涉及一种水利工程智能审图方法,包括以下步骤:S1、图纸文件转换,通过CAD二次开发实现PDF/DXF格式生成,再利用Python将PDF文件转化为JPG文件,并对图像预处理;S2、目标结构检测:通过以YOLOv5为基础算法目标检测,对于水闸图纸的闸室底板、铺盖、消力池、海漫、防冲槽和图框信息进行识别,准确识别出图纸上水闸各部件及其位置并产生文本框。通过自动化的图纸文件转换和图像预处理,大幅减少了人工操作的步骤,加快了审图流程,并且减少了对专业审图人员在图纸信息检索和初步审查方面的依赖,从而降低了人力成本,而且通过对图纸的自动化审查,确保了图纸信息的一致性和准确性。
技术关键词
审图方法
图纸
DXF文件
图像
坐标系
智能审图技术
消力池
水闸
格式
海漫
数据
自然语言模型
专家经验库
YOLO算法
集成开发环境
图框
词嵌入向量
误差
特征提取网络
系统为您推荐了相关专利信息
点云
电力设施
三维模型
Delaunay三角剖分
坐标系
行人轨迹预测方法
深度相机
坐标系
多项式
Kalman滤波算法
情绪反馈方法
场景特征
情感识别模型
生理信号识别
文本情感分析