[发明专利]一种流程模型图的自动识别与理解方法

权利要求书

1.一种流程模型图的自动识别与理解方法，其特征在于：采用模型元素识别模块、模型节点文本识别模块和模型有向边识别模块；

模型元素识别模块，被配置为构建基本图元模板，使用基本图元模板识别流程模型中包括活动、任务、事件、网关、箭头在内的模型元素，使用筛选技术去除重复匹配节点和错误匹配区域；

模型节点文本识别模块，被配置为根据模型节点的位置和尺寸切割流程模型图，获得模型节点所在区域的小图片，使用OCR文字识别技术识别小图片中的文本；

模型有向边识别模块，被配置为灰度处理流程模型图，获得并存储流程模型图中每个像素点的灰度值，生成流程模型图灰度值矩阵，并根据箭头位置、箭头最近邻节点位置，从灰度值矩阵中遍历识别有向边；

所述的流程模型图的自动识别与理解方法，具体包括如下步骤：

步骤1：根据模型元素识别模块进行模型元素的识别；

步骤2：根据模型节点文本识别模块进行模型节点文本的识别；

步骤3：根据模型有向边识别模块进行模型有向边的识别；

在步骤1中，具体包括如下步骤：

步骤1.1：基本图元模板的构造；

通过研究流程模型图的基本组成单元，构造包括事件、活动、网关、任务、箭头在内的模型元素的图元模板，其中每个图元模板都有对应的图元图片、元素类型、元素宽度和元素高度；

步骤1.2：模型元素的匹配；

将图元模板在流程模型图中滑动，并通过图像相似度计算方法计算图元模板与流程模型图中各个重叠区域的相似度，从所有区域中选择与图元模板最相似的若干区域，这些区域就是从流程模型图中识别的模型元素；

步骤1.3：匹配结果的筛选；

去除模型元素匹配结果中重复识别和错误识别区域，当两个识别结果区域非常接近时，将相似度低的识别结果作为重复识别区域去除，当识别的结果区域中边框不完整或不包含任何符号像素时，将其作为错误识别区域从识别结果中去除；

在步骤2中，具体包括如下步骤：

步骤2.1：流程模型图切割；

从流程模型元素识别的结果中获得所有模型节点的位置、尺寸和类型信息，对于包含文本信息的模型节点，使用图片切割技术切割流程模型图，获得仅包含模型节点区域的小图片；

步骤2.2：OCR文字识别；

使用OCR文字识别技术识别模型节点小图片中的文本信息，也就是节点的文本信息；

在步骤3中，具体包括如下步骤：

步骤3.1：流程模型图的灰度化处理；

对流程模型图做灰度处理，获得并存储流程模型图中每个相似点对应的灰度值，生成流程模型图对应的灰度值矩阵；

步骤3.2：有向边识别；

通过模型元素识别模块识别模型节点和箭头的位置，与箭头最相邻的模型节点即为箭头所在有向边的终点，根据箭头的位置、箭头相对于模型节点的位置、最近邻模型节点位置，从灰度值矩阵中沿着有向边的走向反向遍历，找到有向边的开始节点。