上海大学学报(自然科学版) ›› 2021, Vol. 27 ›› Issue (5): 940-949.doi: 10.12066/j.issn.1007-2861.2196
TAO Li, ZHU Jiejiang(), CAI Honghao
摘要:
提出了基于经典机器学习的、旨在利用计算机高效的识别图纸能力的、提高审图效率的施工图图像识别方法. 首先, 使用 $K$ 均值($K$-means)算法对墙柱施工图进行聚类, 在聚类基础上搜索局部边界并划分字符; 然后, 使用 $k$-邻近($k$-nearest neighbor, kNN)算法对字符进行识别, 得到墙柱施工图的墙柱名称和配筋信息. 此外, 提出了一种高效计算剪力墙施工图中墙柱面积的影射求和算法. 分别任意取 2 张墙柱施工图进行实验, 研究结果表明: 影射求和算法对墙柱施工图字符识别准确率分别达到 99.60% 和 99.40%, 对面积的识别误差率分别为 0.66% 和 0.34%, 可见该算法对墙柱施工图识别有较好的效果, 可以将墙柱施工图中的主要信息一次性输出为可编辑的文本格式, 具有一定的工程应用价值.
中图分类号: