【摘 要】
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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
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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
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