基于机器学习的古建筑施工图自动校验方法

本发明公开了基于机器学习的古建筑施工图自动校验方法，包括如下步骤：对施工图图像进行预处理，提取清晰的边界信息；然后通过图像分析技术提取图元的几何结构特征，如线段、曲线和封闭区域。接着，利用历史图纸数据生成分类模板，并结合图元的几何特征与语义信息建立识别模型。该模型可对图纸中的每一个构件进行智能分类和准确识别，判断其结构与语义是否匹配。当发现疑似异常区域时，系统将自动重新识别并标记，形成一套完整的图纸校验流程，具有适用于多种古建筑风格图纸的通用性。本发明旨在减少人工审核图纸的时间与错误率。