[发明专利]一种基于笔交互的图元拓扑构图方法有效
申请号: | 202110219119.8 | 申请日: | 2021-02-26 |
公开(公告)号: | CN113012266B | 公开(公告)日: | 2022-07-26 |
发明(设计)人: | 吴文元;李俊峰;刘杰;鹿保军;田丰;戴国忠 | 申请(专利权)人: | 中国科学院软件研究所;鸿合科技股份有限公司 |
主分类号: | G06T11/80 | 分类号: | G06T11/80;G06F3/04845;G06F3/04883;G06N3/08 |
代理公司: | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人: | 李文涛 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 交互 拓扑 构图 方法 | ||
1.一种基于笔交互的图元拓扑构图方法,其特征在于,包括以下步骤:
利用触控笔在触控屏上绘制草图;
选中绘制的草图,调用基于YOLOv5神经网络的草图识别引擎进行识别,识别出规范图元信息和无关的书写信息,规范图元信息包括图元类别和位置信息;
从草图的笔画数据中去除规范图元对应的草图笔画信息,将剩下的草图笔画识别为线段,并基于笔画位置距离信息进行合并,将合并结果作为最终的线段;
根据识别出的图元类别、图元位置、线段,以及线段与图元的位置关系,判断图元连接关系,从而建立图结构表示;
根据图结构表示、图元类别和线段,用线段的二元组形式来表示图元之间的连接关系,转化为规范化的拓扑结构图,并显示在触控屏的原绘制位置上;
存储拓扑结构图,根据需要对规范图元、拓扑结构图进行编辑。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,预先利用训练数据对基于YOLOv5神经网络的草图识别引擎进行识别训练,直到loss值达到预期。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,训练数据包括加标准的手绘图表图片。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,基于YOLOv5神经网络的草图识别引擎识别的图包括电路图、流程图及关系图。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,将用户后续补充绘制的笔画根据与已识别线段的距离进行判断,将距离小于一预设值的笔画识别为线段,并与已识别的线段合并,得到最终的线段。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对规范图元进行编辑包括选中、移动、删除、属性编辑。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,对规范图元进行编辑中,所述选中为用笔轻击选中;删除为用笔长击删除;移动为用笔尖拖动实现位置移动;属性编辑为用笔选中图元后再次长击,弹出属性编辑框进行属性编辑。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对规范图元进行编辑后进行拓扑结构图联动调整,该调整通过后台修改代码实现。
9.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对拓扑结构图进行编辑包括移动、复制。
10.如权利要求9所述的方法,其特征在于,对拓扑结构图进行编辑中,所述移动为用笔画手势选中多个图元,再拖动实现;所述复制为用笔画手势选中多个图元,再长击实现。
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