[发明专利]基于深度学习和形态学的建筑PDF图纸墙体识别装置和方法有效
| 申请号： | 202010641627.0 | 申请日： | 2020-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN111815602B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 张荷花 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/73;G06T5/30;G06T7/136;G06T3/40;G06T5/00;G06F17/18 |
| 代理公司： | 北京律谱知识产权代理有限公司 11457 | 代理人： | 李砚明;孙红颖 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和图像形态学的建筑PDF图纸墙体的识别装置，包括：PDF图纸转换模块，图纸墙体预识别模块，图纸信息过滤模块，图纸墙体精确识别模，PDF图纸转换模块为墙体预识别模型提供符合格式的数据源；图纸墙体预识别模块用于实现墙体预识别功能，图纸墙体预识别模块以PDF图纸转换模块输出的图纸分割块为输入，获得图纸墙体位置分布概率图；图纸信息过滤模块实现了原图纸中噪声信息过滤，为图纸墙体精确识别进行数据准备，图纸墙体精确识别模块以初步噪声过滤后的图纸为输入，实现图纸中墙体位置的精确识别。该建筑PDF图纸墙体识别装置，打通了图像类图纸与结构化电子图纸之间的数据壁垒，为后续的众多BIM应用提供了数据基础。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 形态学 建筑 pdf 图纸 墙体 识别 装置 方法 | ||
【主权项】：
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