[发明专利]一种基于深度学习的物理电路图识别方法及其应用有效
| 申请号： | 202011442651.8 | 申请日： | 2020-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN112528845B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 何彬;王帅 | 申请（专利权）人： | 华中师范大学 |
| 主分类号： | G06V20/60 | 分类号： | G06V20/60;G06V10/34;G06V10/764;G06V10/28;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉东喻专利代理事务所(普通合伙) 42224 | 代理人： | 李佑宏 |
| 地址： | 430079 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的物理电路图识别方法及其应用，其通过获取待识别物理电路图的图像并对其进行图像增强处理；利用训练好的元器件识别神经网络模型对二值图像进行识别，以获取待识别物理电路图的所有元器件，其中，每个元器件对应一个标识ID和元件名称；生成与待识别物理电路图对应的Graph结构数据，Graph结构数据包括顶点集和边集，其中，顶点集为元器件连接线的交点集合，边集为顶点之间的连接线集合；对生成的Graph结构数据进行组件检测和Graph简化以输出关联后的组件序列，其中，关联后的组件序列包括组件连接类型和元器件ID，利用关联后的组件序列计算目标元器件的物理属性，以实现对电路图的所有电路元器件的分类识别，以及各元器件之间的连接关系抽取。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 物理 电路图 识别 方法 及其 应用 | ||
【主权项】：
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