基于经典机器学习的墙柱施工图图像识别

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R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κ-邻近(κ-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.

关键词：图像识别;墙柱施工图;机器学习

所属期刊栏目：27

分类号：TU206(建筑设计)

在线出版日期：2022-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：940-949