一种基于智能识别的工程绘图系统

本发明属于工程绘图领域，具体是公开了一种基于智能识别的工程绘图系统，系统包括：数据采集模块、数据预处理模块、智能识别与绘图模块和绘图检查模块。本方案利用深度卷积神经网络构建噪声检测模型，引入FAT算法对噪声替换阈值进行全局搜索优化，同时结合狮群算法实现阈值的局部精细调整，通过适应度函数筛选最优阈值，实现噪声像素的自适应替换，并通过矢量变分范数增强技术最小化图像梯度L1范数，完整保留线条边缘、文本细节等关键信息；构建对抗性网络，并引入多任务损失函数，实现了数据集类别平衡与模型泛化能力的双重提升，有效解决了传统过采样方法中易出现的样本重叠、特征畸变等问题。