公开(公告)号：CN118587733B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202411070364.7

申请日：2024-08-06

Applicant: 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司

Inventor： 吴志刚 ,  殷亮 ,  汪传建 ,  王倩 ,  杨大海 ,  胡梦男 ,  杨凯 ,  谢玉萌 ,  魏庆庆 ,  安宁 ,  慈伟主

IPC: G06V30/422 ,  G06V30/414 ,  G06V30/416 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种用于桥梁PDF设计图纸的桥梁结构识别及参数提取方法，与现有技术相比解决了目标检测技术难以捕捉桥梁结构图的细节结构且难以提取参数的缺陷。本发明包括以下步骤：桥梁PDF设计图纸的获取和预处理；构建桥梁结构检测模型；桥梁结构检测模型的训练；待检测桥梁PDF设计图纸的获取；桥梁结构的识别。本发明通过结合改进后的Harris角点检测和改进的YOLOv8pose模型实现图纸中桥梁结构关键点的检测，从而绘制出桥梁结构轮廓；利用PaddleOCR对桥梁设计图纸进行文本检测，提取出桥梁结构的参数；通过一系列的逻辑约束将结构与参数匹配，最终实现桥梁设计图纸中桥梁的结构识别及参数提取。

公开(公告)号：CN116978052A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310906376.8

申请日：2023-07-21

Applicant: 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司

Inventor： 吴志刚 ,  殷亮 ,  王倩 ,  汪传建 ,  聂文华 ,  杨大海 ,  慈伟主 ,  朱均安 ,  安宁 ,  汪志甜 ,  周云 ,  陈新蕾 ,  李剑鸾

IPC: G06V30/422 ,  G06V30/146 ,  G06V30/16 ,  G06V30/18 ,  G06V30/19 ,  G06F30/13 ,  G06F30/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及基于改进YOLOv5的桥梁设计图的子图布局识别方法，与现有技术相比解决了难以针对桥梁设计图进行子图识别的缺陷。本发明包括以下步骤：桥梁设计图的获取及预处理；构建改进的YOLOv5模型；改进的YOLOv5模型的训练；待识别桥梁设计图的获取；桥梁设计图的子图布局识别结果的获得。本发明利用已标注的桥梁设计图数据集对改进的网络进行训练和测试，通过在原YOLOv5网络中添加CA注意力机制，针对性地提取感兴趣区域的图像特征，同时引入可转换的空洞卷积SAConv，自适应扩大感受野范围并进行卷积计算，提高特征提取能力，从而减少关键信息的漏检，提高布局识别精度。

公开(公告)号：CN118587733A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202411070364.7

申请日：2024-08-06

Applicant: 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司

Inventor： 吴志刚 ,  殷亮 ,  汪传建 ,  王倩 ,  杨大海 ,  胡梦男 ,  杨凯 ,  谢玉萌 ,  魏庆庆 ,  安宁 ,  慈伟主

IPC: G06V30/422 ,  G06V30/414 ,  G06V30/416 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种用于桥梁PDF设计图纸的桥梁结构识别及参数提取方法，与现有技术相比解决了目标检测技术难以捕捉桥梁结构图的细节结构且难以提取参数的缺陷。本发明包括以下步骤：桥梁PDF设计图纸的获取和预处理；构建桥梁结构检测模型；桥梁结构检测模型的训练；待检测桥梁PDF设计图纸的获取；桥梁结构的识别。本发明通过结合改进后的Harris角点检测和改进的YOLOv8pose模型实现图纸中桥梁结构关键点的检测，从而绘制出桥梁结构轮廓；利用PaddleOCR对桥梁设计图纸进行文本检测，提取出桥梁结构的参数；通过一系列的逻辑约束将结构与参数匹配，最终实现桥梁设计图纸中桥梁的结构识别及参数提取。

公开(公告)号：CN116978052B

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202310906376.8

申请日：2023-07-21

Applicant: 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司

Inventor： 吴志刚 ,  殷亮 ,  王倩 ,  汪传建 ,  聂文华 ,  杨大海 ,  慈伟主 ,  朱均安 ,  安宁 ,  汪志甜 ,  周云 ,  陈新蕾 ,  李剑鸾

IPC: G06V30/422 ,  G06V30/146 ,  G06V30/16 ,  G06V30/18 ,  G06V30/19 ,  G06F30/13 ,  G06F30/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及基于改进YOLOv5的桥梁设计图的子图布局识别方法，与现有技术相比解决了难以针对桥梁设计图进行子图识别的缺陷。本发明包括以下步骤：桥梁设计图的获取及预处理；构建改进的YOLOv5模型；改进的YOLOv5模型的训练；待识别桥梁设计图的获取；桥梁设计图的子图布局识别结果的获得。本发明利用已标注的桥梁设计图数据集对改进的网络进行训练和测试，通过在原YOLOv5网络中添加CA注意力机制，针对性地提取感兴趣区域的图像特征，同时引入可转换的空洞卷积SAConv，自适应扩大感受野范围并进行卷积计算，提高特征提取能力，从而减少关键信息的漏检，提高布局识别精度。