[发明专利]一种获取电气图纸中元器件识别位置的方法及系统

说明书

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种获取电气图纸中元器件识别位置的方法及系统。一种获取电气图纸中元器件识别位置的方法，包括：获取待识别电气图纸，将待识别电气图纸分割成若干个固定规格的子图，相邻子图之间具有相互重叠的部分，使得任意一个目标元器件至少会被完整的分割到一张子图中；对所有子图进行识别，并输出所有包含有目标元器件的候选框的坐标；将所有候选框的坐标通过坐标映射的方式映射到分割前的电气图纸中；消除电气图纸中多余的候选框，以得到最佳的目标元器件识别位置。本发明提供的方法可有效提升目标元件在图纸中的占比，提高检测提升检测器的识别精度。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种获取电气图纸中元器件识别位置的方法及系统。

背景技术

深度神经网络对于输入图像的尺寸有固定限制，虽然我们可以通过图像的缩放或者比例修正使得图片的尺寸满足深度神经网络的输入要求，但是会引起原有图像比例的改变和数据损失，考虑到电气图纸中电气元件与传统图像识别数据集相比目标更小，识别效果将进一步恶化。对于电气图纸等大尺寸图像，若简单的通过切割图片等方式将目标电气图纸切割成多张子图，必然使得子图的边缘存在被切割的不完整元器件，检测器面向不完整的元器件进行识别则有可能会造成错误识别、漏识别问题。

基于上述问题，如何研究设计一种获取电气图纸中元器件识别位置的方法，以提升检测器的识别精度是我们目前急需解决的问题。

发明内容

为克服上述问题或部分解决上述问题，本发明的目的在于提供一种获取电气图纸中元器件识别位置的方法及系统，以提升检测器的识别精度。

本发明通过下述技术方案实现：

第一方面，本发明实施例提供一种获取电气图纸中元器件识别位置的方法，包括以下步骤：获取待识别电气图纸，将所述待识别电气图纸分割成若干个固定规格的子图，相邻所述子图之间具有相互重叠的部分，使得任意一个目标元器件至少会被完整的分割到一张子图中；采用YOLO目标识别算法对所有子图进行识别，并输出所有包含有目标元器件的候选框的坐标；将所有候选框的坐标通过坐标映射的方式映射到分割前的电气图纸中；消除电气图纸中多余的候选框，以得到目标元器件的最佳识别位置

基于第一方面，在本发明一些实施例中，将所述待识别电气图纸分割成若干个子图之前还包括：采用k-means++算法对训练集中电气图纸中的电气元器件的物理符号尺寸进行聚类，确定目标候选框的规格(A_W,A_H)，其中，A_W为目标候选框的宽度，A_H为目标候选框的高度。

基于第一方面，在本发明一些实施例中，所述采用k-means++算法对电气图纸中的元器件物理符号尺寸进行聚类，确定目标候选框的规格(A_W,A_H)包括以下步骤：步骤1：从代表元器件符号的训练集中随机选取1个数据点作为第一个初始聚类中心c₁；步骤2：计算其他每一个样本点i(x_i,y_i)与聚类中心c₁(x_c,y_c)的欧式距离D(x)和每一个样本点被选为聚类中心的概率P(x)，选取概率最大的点作为下一个聚类中心，其中步骤3：重复步骤2，直到选择出预设值a个初始聚类中心；步骤4：将每一个样本点i分配给距离其最近的聚类中心，划分成初始簇，之后重新每个簇的质心，并将该质心作为新的聚类中心；步骤5：重复执行步骤4，直至簇不再发生变化或达到最大迭代次数后，此时则形成a个最终簇，分别为每一个最终簇匹配标准大小的锚定框；步骤6：对步骤5中所获得的a个锚定框，从中选择面积最大的锚定框作为所述目标候选框。

基于第一方面，在本发明一些实施例中，基于所述目标候选框的规格(A_W,A_H)和所述子图的规格(W_o,H_o)，确定相邻所述子图重叠部分的宽度R_W或高度R_H，其约束关系为：