[发明专利]一种施工图审查管理系统

权利要求书

1.一种施工图审查管理系统，其特征在于，包括：施工图纸上传子系统、施工图纸形式审查子系统、施工图纸分类子系统、数据库子系统和审查分配子系统；

所述施工图纸上传子系统用于上传施工图纸；所述施工图纸形式审查子系统用于对上传的施工图纸进行形式审查；所述施工图纸分类子系统用于分类通过形式审查的施工图纸，并将分类后的施工图纸存储进数据库子系统；所述审查分配子系统用于对数据库子系统中存储的施工图纸进行分配；

所述施工图纸分类子系统包括：卷积神经网络特征提取模块、LSTM特征提取模块、融合模块和全连接模块；

所述卷积神经网络特征提取模块的输入端和LSTM特征提取模块的输入端作为施工图纸分类子系统的输入端；所述卷积神经网络特征提取模块的输出端和LSTM特征提取模块的输出端均与融合模块的输入端连接；所述融合模块的输出端与全连接模块的输入端连接；所述全连接模块的输出端作为施工图纸分类子系统的输出端；

所述卷积神经网络特征提取模块包括：第一卷积特征提取网络、第二卷积特征提取网络和第三卷积特征提取网络；

所述第一卷积特征提取网络、第二卷积特征提取网络和第三卷积特征提取网络的三个卷积特征提取网络中所采用的卷积层的卷积核的大小均不同；

所述第一卷积特征提取网络中所采用的卷积层的卷积核大小为3*3；所述第二卷积特征提取网络中所采用的卷积层的卷积核大小为5*5；所述第三卷积特征提取网络中所采用的卷积层的卷积核大小为7*7；

第一卷积特征提取网络包括：卷积层1-1a、池化层1-1、卷积层1-2a、池化层1-2、卷积层1-3、整体加权平均池化层1-31和整体显著性聚合加权池化层1-32；

所述第二卷积特征提取网络包括：卷积层2-1a、池化层2-1、卷积层2-2a、池化层2-2、卷积层2-3、整体加权平均池化层2-31和整体显著性聚合加权池化层2-32；

所述第三卷积特征提取网络包括：卷积层3-1a、池化层3-1、卷积层3-2a、池化层3-2、卷积层3-3、整体加权平均池化层3-31和整体显著性聚合加权池化层3-32；

所述卷积层1-1a的输入端分别与卷积层2-1a的输入端和卷积层3-1a的输入端连接，其输出端与池化层1-1的输入端连接；所述池化层1-1的输出端分别与卷积层1-2a的输入端、池化层2-1的输出端、卷积层2-2a的输入端、池化层3-1的输出端和卷积层3-2a的输入端连接；所述卷积层2-1a的输出端与池化层2-1的输入端连接；所述卷积层3-1a的输出端与池化层3-1的输入端连接；所述卷积层1-2a的输出端与池化层1-2的输入端连接；所述卷积层2-2a的输出端与池化层2-2的输入端连接；所述卷积层3-2a的输出端与池化层3-2的输入端连接；所述池化层3-2的输出端分别与池化层2-2的输出端、池化层1-2的输出端、卷积层1-3的输入端、卷积层2-3的输入端和卷积层3-3的输入端连接；所述卷积层1-3的输出端分别与整体加权平均池化层1-31的输入端和整体显著性聚合加权池化层1-32的输入端连接；所述卷积层2-3的输出端分别与整体加权平均池化层2-31的输入端和整体显著性聚合加权池化层2-32的输入端连接；所述卷积层3-3的输出端分别与整体加权平均池化层3-31的输入端和整体显著性聚合加权池化层3-32的输入端连接；

所述整体加权平均池化层1-31的输出端、整体显著性聚合加权池化层1-32 的输出端、整体加权平均池化层2-31的输出端、整体显著性聚合加权池化层2-32的输出端、整体加权平均池化层3-31的输出端和整体显著性聚合加权池化层3-32的输出端作为卷积神经网络特征提取模块的输出端；

所述卷积神经网络特征提取模块的训练过程为：

A1、采集施工图纸上的文字数据，得到训练数据集；

A2、采用训练数据集分别对第一卷积特征提取网络、第二卷积特征提取网络和第三卷积特征提取网络进行单独训练，得到训练完成的第一卷积特征提取网络、第二卷积特征提取网络和第三卷积特征提取网络；

步骤A2中的训练方法为：

B1、初始化卷积特征提取网络的权重和偏置；

B2、将训练数据集输入卷积特征提取网络中，得到卷积特征提取网络的输出；

B3、根据卷积特征提取网络的输出，计算损失函数；

B4、判断损失函数是否小于预设值，若是，则卷积特征提取网络训练完成，若否，则跳转至步骤B5；

B5、根据损失函数，对卷积特征提取网络的权重和偏置进行更新，并跳转至步骤B2；

步骤B5中对卷积特征提取网络的权重和偏置进行更新的公式为：

其中，W^t+1为第t+1次迭代的卷积特征提取网络的权重，b^t+1为第t+1次迭代的卷积特征提取网络的偏置，α、β为调节因子，J为损失函数，为损失函数对权重求偏导，为损失函数对偏置求偏导；

LSTM特征提取模块的LSTM单元中神经元细胞的公式：

f_t＝σ[W_f·(h_t-1，x_t，C_t-1)+b_f]

i_t＝σ[W_i·(h_t-1，x_t，C_t-1)+b_i]

其中，f_t为t时刻遗忘门的激活向量值，b_f为遗忘门的偏置项，W_f为遗忘门的权重项，x_t为t时刻施工图纸上的文字向量，h_t-1为t-1时刻神经元细胞的输出，C_t-1为t-1时刻神经元细胞状态，σ为激活函数，i_t为t时刻输入门的激活向量值，W_i为输入门的权重项，b_i为输入门的偏置项，为t时刻更新状态门的激活向量值，W_c为更新状态门的权重项，b_c为更新状态门的偏置项，tanh为双曲正切激活函数，C_t为t时刻神经元细胞状态，O_t为t时刻神经元细胞输出的激活向量值，W_o为输出门的权重项，b_o为输出门的偏置项。

2.根据权利要求1所述的施工图审查管理系统，其特征在于，所述施工图纸形式审查子系统包括：文件格式审查单元、标题审查单元、线型审查单元和颜色审查单元；

所述文件格式审查单元用于根据文件扩展名审查格式检查施工图纸文件的扩展名；所述标题审查单元用于根据标题审查格式检查标题；所述线型审查单元用于提取施工图纸的作图线数据，根据线性审查格式检查线型；所述颜色审查单元用于提取施工图纸的颜色数据，并根据施工图纸的颜色审查格式检查施工图纸的颜色。