基于深度学习的2D结构工程图纸重建模型的系统及方法

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基于深度学习的2D结构工程图纸重建模型的系统及方法
申请号:CN202411736841
申请日期:2024-11-29
公开号:CN119904887A
公开日期:2025-04-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于深度学习的2D结构工程图纸重建模型的系统及方法,属于图纸识别技术领域,包括用户界面模块;图纸处理模块;数据存储模块;三维模型生成模块;其中,所述图纸处理模块包括:图纸检测与识别单元,用于对2D结构工程图纸中的构件和注释进行对象检测与识别,输出检测到的构件的对象列表,包含对象类型、对象的像素坐标;注释提取与匹配单元,从已识别的注释区域中提取具体的文本内容,并将这些注释与相应的构件进行匹配,构建构件与注释组成的匹配对;坐标系转换单元,将图纸检测与识别单元目标检测到构件的像素坐标转换为绘图坐标;解决了现有技术中从2D结构工程图纸重建BIM模型的准确性、经济性、效率和适用性等技术问题。
技术关键词
工程图纸 坐标系 数据存储模块 三维建筑信息 像素 三维模型 文本识别 转换单元 对象检测 对象识别 列表 算法 建筑信息模型 格式
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