基于点集表示的矢量图识别方法、装置、终端及存储介质

    公开(公告)号:CN117370591A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311670533.6

    申请日:2023-12-07

    IPC分类号: G06F16/53 G06F16/56 G06V10/40

    摘要: 本发明公开了基于点集表示的矢量图识别方法、装置、终端及存储介质,方法包括:获取原始矢量图,并对原始矢量图进行预处理,得到原始矢量图所对应的二维点集;基于预设的骨干网络,对二维点集进行特征提取,得到多尺度点集特征;将初始查询向量输入符号识别网络中,所述初始查询向量与多尺度点集特征在符号识别网络中进行交互,以得到目标查询向量;基于目标查询向量,确定原始矢量图中的图元对应的符号类别以及符号掩码,并基于符号类别与符号掩码,确定图元识别结果。相对于现有技术,本发明无需对图元进行栅格化处理,减少了计算量,且本发明对矢量图的识别方法较为简单、泛化性强,可应用于诸多领域。

    基于点集表示的矢量图识别方法、装置、终端及存储介质

    公开(公告)号:CN117370591B

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202311670533.6

    申请日:2023-12-07

    IPC分类号: G06F16/53 G06F16/56 G06V10/40

    摘要: 本发明公开了基于点集表示的矢量图识别方法、装置、终端及存储介质,方法包括:获取原始矢量图,并对原始矢量图进行预处理,得到原始矢量图所对应的二维点集;基于预设的骨干网络,对二维点集进行特征提取,得到多尺度点集特征;将初始查询向量输入符号识别网络中,所述初始查询向量与多尺度点集特征在符号识别网络中进行交互,以得到目标查询向量;基于目标查询向量,确定原始矢量图中的图元对应的符号类别以及符号掩码,并基于符号类别与符号掩码,确定图元识别结果。相对于现有技术,本发明无需对图元进行栅格化处理,减少了计算量,且本发明对矢量图的识别方法较为简单、泛化性强,可应用于诸多领域。

    图纸的检索方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN117972132A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202311537174.7

    申请日:2023-11-16

    摘要: 本申请涉及一种图纸的检索方法、装置、电子设备和存储介质,应用于计算机技术领域,其中,方法包括:获取用户输入的当前检索内容;获取辅助检索内容,所述辅助检索内容用于指示与当前检索内容相关的内容;基于所述当前检索内容和所述辅助检索内容,确定检索意图;基于所述检索意图对图纸中的文本块进行检索,得到检索结果,所述文本块是对所述图纸中的图纸内容进行文本转化后得到的。以解决现有技术中,利用检索关联表进行检索的方式,由于受命名标准限制,导致检索效率和正确率的下降的问题。

    图纸中的目录提取方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN117172212A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311031166.5

    申请日:2023-08-15

    摘要: 本申请涉及一种图纸中的目录提取方法、装置、电子设备和存储介质,应用于计算机技术领域,其中,方法包括:确定待识别图纸中的属于图纸目录的目标表格;判断所述目标表格中是否存在线段信息;若不存在,提取所述目标表格中的第一文本信息;对所述第一文本信息进行分类,得到至少一个分类结果;基于所述分类结果,对所述第一文本信息进行纵向分组和横向分组,得到分组结果;基于所述分组结果确定所述目标表格的表格结构;基于所述表格结构和所述第一文本信息对所述目标表格进行提取,得到所述目标表格。以解决现有技术中,识别工作量大,而且过度依赖线段和单元格信息,无法兼容非标准表格和不规范情况的问题。

    图框识别方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN116935430A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202310803078.6

    申请日:2023-06-30

    IPC分类号: G06V30/422 G06V10/764

    摘要: 本申请涉及一种图框识别方法、装置、电子设备和存储介质,应用于计算机技术领域,其中,方法包括:获取图纸中的图元信息,所述图元信息包括线段信息和文本信息;对所述线段信息对线段进行整合,得到目标线段信息;基于所述目标线段信息对所述图纸中的闭合矩形进行提取,得到至少一个矩形框;获取每个所述矩形框的属性信息;基于所述文本信息和/或所述属性信息,对每个所述矩形框进行筛选,得到图框。以解决现有技术中,对图框的识别精度不高的问题。