一种梁构件识别方法和电子设备

技术领域

本发明涉及建筑图纸审核技术领域，尤其涉及一种梁构件识别方法和电子设备。

背景技术

建筑结构是指在房屋建筑中，由各种构件(例如，屋架、梁、板和柱等)组成的能够承受各种作用的体系。所谓作用是指能够引起体系产生内力和变形的各种因素，如荷载、地震、温度变化以及基础沉降等因素。以及，结构图纸以图形的方式展示建筑物或其他工程项目的结构形式、构件布置和尺寸等信息，包括建筑物的平面布置、结构构件的位置和连接方式和结构的荷载传递路径等。

在结构工程中，梁是一个重要的组成部分，主要用于承载垂直重力，但也可以承载水平方向作用力(如地震或风)。梁将承受的荷载转移至柱、墙或其他梁，后者再将荷载转移至受压构件。梁的设计和使用非常广泛，可以在各种建筑和工程结构中找到它们的身影，它们通常与柱子或墙体连接，将承受的荷载传递到这些支撑结构上。在建筑中，梁的主要作用是支撑楼板、屋顶或桥面，承受其上的荷载，并将这些荷载安全地传递到支撑结构或地基上。

以及，CAD图纸智能审图是一个相对新兴的技术领域，它主要应用图像处理、机器学习和深度学习等相关技术，以实现对建筑施工图的自动化审查，从而其不仅能有效提升审查效率，还能减轻由于人工审查可能出现的疏漏或误解。以及，在这个过程中，结构图的梁构件的识别方法是一个重要环节。通过精确的获得梁的对应区域，可以确保后期结构图和计算书匹配的准确性及为后期板的识图提供边界依据。

目前，现有的梁构件的识别主要是通过图层识别方法来实现的。但是，由于不满足图层条件的梁会被误识或丢掉，并且部分算法升值需要人工附注添加梁可能的图层，这意味着目前还无法实现完全自动的识图。因此，现有技术中至少存在着识图效率比较低的问题。

发明内容

(一)要解决的技术问题

鉴于现有技术的上述缺点、不足，本发明提供一种梁构件识别方法和电子设备，其解决了现有技术中存在着的识图效率比较低的技术问题。

(二)技术方案

为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

第一方面，本发明实施例提供一种梁构件识别方法，该梁构件识别方法应用于电子设备，梁构件识别方法包括：获取梁施工图子图框；其中，梁施工图子图框是从待识别的建筑图纸中提取得到的，并且梁施工图子图框包括多个梁区域和多组梁标注信息；从梁施工图子图框中查找多组梁标注信息；将多组梁标注信息从梁施工图子图框中删除，得到目标子图框，并从目标子图框中检测出多个梁区域；将多个梁区域和多组梁标注信息进行匹配，以将多组梁标注信息中每组梁标注信息赋予给对应的梁区域。

在一个可能的实施例中，每组梁标注信息均包括梁标注线和梁标注内容，并且梁标注内容包括梁编号信息、梁截面信息和梁中钢筋信息。

在一个可能的实施例中，从梁施工图子图框中查找多组梁标注信息，包括：对梁施工图子图框中的文本图元进行分类，以获得文本图元分类结果；其中，文本图元分类结果包括梁编号信息分类结果、梁截面信息分类结果和梁中钢筋信息分类结果；候选梁标注线确定步骤，基于梁编号信息分类结果，将与每个梁编号信息所在的方向垂直且距离最近的线作为对应的候选梁标注线；基于每个候选梁标注线的位置，确定与每个候选梁标注线属于同一组梁标注信息的梁截面信息和梁中钢筋信息。

在一个可能的实施例中，在确定所有候选梁标注线之后，梁构件识别方法还包括：对确定所有候选梁标注线进行分析，以确定所有候选梁标注线中是否存在离群的候选梁标注线；若存在离群的候选梁标注线，则将所有候选梁标注线中非离群的候选梁标注线和离群的候选梁标注线从梁施工图子图框中删除，并重新执行候选梁标注线确定步骤，以确定离群的候选梁标注线所属组梁标注信息中的新的梁标注线；将新的梁标注线作为离群的候选梁标注线所属组梁标注信息中的最终梁标注线。

在一个可能的实施例中，离群的候选梁标注线为图层信息不同且线条颜色也不同的梁标注线。

在一个可能的实施例中，从目标子图框中检测出多个梁区域，包括：将目标子图框输入到预先训练好的梁区域检测模型中进行梁区域检测，以检测出多个梁区域；其中，梁区域检测模型包括添加有注意力机制NAM模块的检测头。

在一个可能的实施例中，检测头包括n个并列设置的卷积层，并且n个卷积层中每个卷积层均串联连接有一个NAM模块；其中，n为大于3的正整数。

在一个可能的实施例中，将多个梁区域和多组梁标注信息进行匹配，以将多组梁标注信息中每组梁标注信息赋予给对应的梁区域，包括：将当前梁标注线的端点所在的梁区域确定为当前梁标注线对应的梁区域，并将与当前梁标注线属于同一组的梁标注信息的赋予给当前梁标注线对应的梁区域。

第二方面，本申请实施例提供了一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行第一方面或第一方面的任一可选的实现方式所述的方法。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行第一方面或第一方面的任一可选的实现方式所述的方法。

第四方面，本申请提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面或第一方面的任意可能的实现方式中的方法。

(三)有益效果

本发明的有益效果是：

本申请提供了一种梁构件识别方法和电子设备，通过获取梁施工图子图框，以及从梁施工图子图框中查找多组梁标注信息，以及将多组梁标注信息从梁施工图子图框中删除，得到目标子图框，并从目标子图框中检测出多个梁区域，以及将多个梁区域和多组梁标注信息进行匹配，以将多组梁标注信息中每组梁标注信息赋予给对应的梁区域，从而相比于现有的梁构件识别方法，其不仅能准确的识别梁区域，还能在此基础上和对应的标注信息做匹配，大大提高了工作效率和准确性。

为使本申请实施例所要实现的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本申请实施例提供的一种梁构件识别方法的流程图；

图2示出了本申请实施例提供的一种梁区域检测模型的结构示意图；

图3示出了本申请实施例提供的一种CBL_NAM模块的结构示意图；

图4示出了本申请实施例提供的一种Res Unit模块的结构示意图；

图5示出了本申请实施例提供的一种CSPNAM1_X模块的结构示意图；

图6示出了本申请实施例提供的一种CSPNAM2_X模块的结构示意图；

图7示出了本申请实施例提供的一种Focus模块的结构示意图；

图8示出了本申请实施例提供的一种SPP模块的结构示意图。

具体实施方式

为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。

在建筑设计行业，对CAD图纸的审查是一个关键环节，它需要确保图纸的设计符合国家和行业的规范和标准。以及，审图过程涉及到多个专业领域，例如建筑、结构、装饰装修、给排水、燃气、强电、弱电、暖通、市政和园艺景观等。

以及，审图过程中，常见的做法主要是依靠经验丰富的工程师进行手动审查。但是，这种审查方式存在着效率低下和工作量大的问题。因此，有必要采用软件辅助审图，例如使用AI图像识别技术进行自动化审图，这已经成为行业的趋势。

然而，目前面临的主要技术挑战在于图纸的多样性和复杂性。例如，结构图纸通常由不同的设计院所提供，由于没有统一的制图标准，各个设计院及其设计人员会根据自己的习惯绘制出不同格式的图纸。

基于此，本申请实施例提供了一种梁构件识别方法，通过获取梁施工图子图框，以及从梁施工图子图框中查找多组梁标注信息，以及将多组梁标注信息从梁施工图子图框中删除，得到目标子图框，并从目标子图框中检测出多个梁区域，以及将多个梁区域和多组梁标注信息进行匹配，以将多组梁标注信息中每组梁标注信息赋予给对应的梁区域，从而相比于现有的梁构件识别方法，其不仅能准确的识别梁区域，还能在此基础上和对应的标注信息做匹配，大大提高了工作效率和准确性。

为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更清楚、透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

请参见图1，图1示出了本申请实施例提供的一种梁构件识别方法的流程图。如图1所示，该梁构件识别方法可由电子设备执行，并且该电子设备的具体设备可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。例如，该电子设备可以是计算机，也可以是服务器等。具体地，该梁构件识别方法包括：

步骤S110，获取梁施工图子图框。其中，该梁施工图子图框是从待识别的建筑图纸中提取得到的，并且梁施工图子图框包括多个梁区域和多组梁标注信息，以及每组梁标注信息均包括梁标注内容和一个梁标注线，以及该梁标注内容包括梁编号信息(例如，其可以为KL6(4)等)、梁截面信息(例如，其可以为200×450等)和梁中钢筋信息，以及该梁中钢筋信息可包括纵筋、箍筋、腰筋中至少一种钢筋信息。

应理解，该建筑图纸可以是CAD等电子图纸。

还应理解，梁施工图子图框的获取方法可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

可选地，该梁施工图子图框可通过申请号为202311096933.0公开的建筑图纸中子图框的检测方法和电子设备获得的。

例如，可先将待识别的建筑图纸由CAD图纸转换为PNG图纸，随后可利用该建筑图纸中子图框的检测方法对PNG图纸进行处理，以获得梁施工图子图框。

这里需要说明的是，该梁施工图子图框包括梁标注信息和除梁标注信息之外的线条，并且该线条可包括墙、板和梁。其中，梁是架在墙上的，板是架在墙和梁上的。

步骤S120，从梁施工图子图框中查找多组梁标注信息。

应理解，从梁施工图子图框中查找多组梁标注信息的具体过程也可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

可选地，对梁施工图子图框中的文本图元进行分类，以获得文本图元分类结果；其中，文本图元分类结果包括梁编号信息分类结果、梁截面信息分类结果和梁中钢筋信息分类结果；候选梁标注线确定步骤，基于梁编号信息分类结果，将与每个梁编号信息所在的方向垂直且距离最近的线作为对应的候选梁标注线；基于每个候选梁标注线的位置，确定与每个候选梁标注线属于同一组梁标注信息的梁截面信息和梁中钢筋信息。

具体地，通过对建筑图纸进行解析可确定，标注类型多样，但编号是每个标注必备的信息，并且每个标注线的延伸方向和梁编号所在的文本方向是垂直的，故本申请可采用梁标注线和梁编号的强关联性(或者排布方式)作为识别特征。

从而，可先对梁施工图子图框中的文本图元(例如，其可包括梁编号信息、梁截面信息和梁中钢筋信息)进行分类，从而可确定每个文本信息所属的文本图元分类结果。例如，在梁施工图子图框中的文本图元包括KL6(4)的情况下，可将KL6(4)分类到梁编号信息分类结果中；再例如，在梁施工图子图框中的文本图元包括200×450的情况下，可将200×450分类到梁截面信息分类结果中。

随后，可梁编号信息分类结果中每个梁编号的位置(即基于梁标注线和梁编号的强关联性)，确定与每个梁编号信息所在的方向垂直且距离最近的线作为对应的候选梁标注线。例如，在记录当前梁编号的方向为水平方向的情况下，可将距该当前梁编号最近且其方向为竖直方向的线作为当前梁编号对应的候选梁标注线。其中，候选梁标注线是指基于此时无法保证其为最终的正确的梁标注线所定义的；该当前梁编号对应的候选梁标注线是指用于标注当前梁编号所在的组梁标注信息的标注线。

最后，可将处于候选梁标注线的同一侧且其位于对应的梁编号的附近(例如，梁截面可与梁编号相邻且同行；梁中钢筋信息可位于梁编号的下一行；梁中钢筋信息可位于梁编号的下下一行等)以及其方向也与其对应的候选梁标注线的方向的垂直的梁截面信息和梁中钢筋信息确定为与其属于同一组的梁标注信息。应理解，该步骤可以在确定所有的最终梁标注线之后再执行，从而能够提高效率。

这里还需要说明的是，在通过上述方式获取到所有候选梁标注线之后，可对确定出的所有候选梁标注线进行验证，以保证最终确定的梁标注线的精确性。具体地，对所有候选梁标注线进行分析，以确定所有候选梁标注线中是否存在离群的候选梁标注线。例如，可确定所有梁标注线的图层信息是否相同，以及还可确定所有梁标注线的线条颜色是否相同，若存在线条颜色不一致且与其他的候选梁标注线的图层信息不一样的候选梁标注线，可将该候选梁标注线作为离群的梁标注线等；

若存在离群的候选梁标注线，则将所有候选梁标注线中非离群的候选梁标注线和离群的候选梁标注线从梁施工图子图框中删除，获得更新后的梁施工图子图框，并对更新后的梁施工图子图框重新执行候选梁标注线确定步骤，以确定离群的候选梁标注线所属组梁标注信息中的新的梁标注线。以及，可将新的梁标注线作为离群的梁标注线所属组梁标注信息的最终梁标注线(例如，在确定当前文本图元分类结果对应的新的梁标注线后，可将其作为该当前文本图元分类结果对应的最终梁标注线)；

若不存在离群的梁标注线，则可将每个候选梁标注线作为其对应组梁标注信息的最终梁标注线。

步骤S130，将多组梁标注信息从梁施工图子图框中删除，得到目标子图框，并从目标子图框中检测出多个梁区域。其中，每个梁区域是指包括梁线条的区域。

应理解，目标子图框为只包含墙、梁和板等线条的图框，及其不包含梁标注线和梁标注内容。

还应理解，从目标子图框中检测出多个梁区域的具体过程也可根据实际需求来进行设置，本申请实施例并不局限于此。

可选地，将目标子图框输入到预先训练好的梁区域检测模型中进行梁区域检测，以检测出多个梁区域。例如，可将目标子图框输入到预先训练好的梁区域检测模型中进行梁区域检测，以获得多个输出结果，并对输出结果进行非极大值抑制NMS处理，得到多个梁区域。

其中，梁区域检测模型包括添加有注意力机制NAM模块的检测头Head。以及，该检测头可包括n个并列设置的卷积层conv，并且n个卷积层中每个卷积层均串联连接有一个NAM模块。其中，n为大于3的正整数。例如，n等于4。

为了便于理解本申请的梁区域检测模型的模型结构，下面通过具体的实施例来进行描述。

具体地，因梁区域为窄小的闭和区域，故为了增加梁区域检测模型对梁区域的辨别力，可使用NAM注意力模块对YOLOV5模型做改进，其模型结构如图2所示。其中，该梁区域检测模型包括骨干backbone模块、颈部Neck模块和检测头模块。

以及，backbone部分可采用CSPDarkNet53实现，以及backbone部分主要负责对输入图像进行特征提取；neck部分则采用了FPN+PAN的结构实现，负责对特征图进行多尺度特征融合，并把这些特征传递给预测层；head是目标检测头，检测头模块主要负责对骨干网络提取的特征图进行多尺度目标检测。

以及，该梁区域检测模型的网络输入为目标子图框，并且经过backbone进行特征提取，与源yolov5模型不同的是，本申请添加了NAM模块(例如，具体可参见图3至图8)，其为基于归一化的注意模块，它可以抑制不太显著的权重。它对注意模块应用了权重稀疏性惩罚，从而使它们在保持相似性能的同时，计算效率更高。

其中，NAM是一种轻量级高效的注意力机制，其采用了类似CBAM的模块集成方式，重新设计了通道注意力和空间注意力子模块，这样，NAM可以嵌入到每个网络block的最后。

以及，在Head阶段，因梁类型多样，大小不一(例如，大的如地库图cad图纸中长度可达上万，小的只有数百等)，因此，相比于现有的YOLOV5模型的Head检测头的3层卷积conv来说，本申请可在Head检测头中添加了新的一层卷积层conv，并且4个卷积层中每个卷积层均串联连接有一个NAM模块，其对较小的物体(例如，4×4等)也有很好的检测结果。

这里需要说明的是，虽然上面是以检测头包括4个并列设置的卷积层为例来进行描述的，但本领域的技术人员应当理解，其还可根据实际需求来设置并列设置的卷积层的个数，本申请实施例并不局限于此。

此外，本领域技术人员还可对图2所示的梁区域检测模型的模型结构进行修改或者调整，本申请实施例并不局限于此。

例如，对于图2所示的梁区域检测模型来说，该梁区域检测模型还可包括输入模块，并且该输入模块与首个Focus模块连接。

步骤S140，将多个梁区域和多组梁标注信息进行匹配，以将多组梁标注信息中每组梁标注信息赋予给对应的梁区域。

具体地，判断当前梁标注线的两侧端点是否在当前梁区域内，若当前梁标注线的其中一个端点在当前梁区域内，则可将当前梁标注线的端点所在的梁区域确定为当前梁标注线对应的梁区域，并将与当前梁标注线属于同一组的梁标注信息的赋予给当前梁标注线对应的梁区域，从而每个梁区域可确定其对应的一组梁标注信息。

因此，借助于上述技术方案，本申请实施例通过获取梁施工图子图框，以及从梁施工图子图框中查找多组梁标注信息，以及将多组梁标注信息从梁施工图子图框中删除，得到目标子图框，并从目标子图框中检测出多个梁区域，以及将多个梁区域和多组梁标注信息进行匹配，以将多组梁标注信息中每组梁标注信息赋予给对应的梁区域，从而相比于现有的梁构件识别方法，其不仅可以实现结构图图纸梁识图的全自动化，且不依赖图层等易出错的特征信息，大大提高了工作效率和准确性。

应理解，上述梁构件识别方法仅是示例性的，本领域技术人员根据上述的方法可以进行各种变形，该变形之后的方案也属于本申请的保护范围。

本申请提供一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行实施例所述的方法。

本申请还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行方法实施例所述的方法。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例，或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。

应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何附图标记理解成对权利要求的限制。词语“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的词语“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件来具体体现。词语第一、第二、第三等的使用，仅是为了表述方便，而不表示任何顺序。可将这些词语理解为部件名称的一部分。

此外，需要说明的是，在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“实施例”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述，是指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域的技术人员在得知了基本创造性概念后，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，权利要求应该解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种修改和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也应该包含这些修改和变型在内。