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一种工程图纸类文档识别分类的技术研究
摘要
随着现代工程建设的发展，工程图纸逐渐成为工程建设中不可或缺的一部分。然而，在工程图纸的管理中，人工识别分类耗费时间、精力大，容易出现错误，不利于工程进度的推进。为此，本文研究了一种基于计算机视觉的工程图纸识别分类技术，通过对图像进行预处理、特征提取和分类识别等步骤，实现了对工程图纸进行快速准确的识别分类。实验结果表明，该技术具有较高的准确度和鲁棒性，具有较好的应用前景。
关键词：工程图纸；识别分类；计算机视觉；特征提取；分类器
Abstract
With the development of modern engineering construction, engineering drawings have gradually become an indispensable part of engineering construction. However, in the management of engineering drawings, manual identification and classification are time-consuming, laborious, and prone to errors, which is not conducive to the progress of engineering projects. Therefore, this paper studies a computer vision based engineering drawing recognition and classification technology, which can achieve fast and accurate recognition and classification of engineering drawings through image preprocessing, feature extraction and classification recognition. Experimental results show that the technology has high accuracy and robustness, and has good application prospects.
Keywords: engineering drawing; recognition and classification; computer vision; feature extraction; classifier
随着经济的快速发展，建筑、铁路、公路、桥梁等工程建设正蓬勃发展。在这些工程建设中，工程图纸作为设计、施工、验收等环节中不可或缺的一部分，其准确性与规范性对工程建设的成功至关重要。目前，大多数工程图纸的管理仍然依靠人工进行识别分类和归档，这种方式耗费时间、精力大，且易犯错误，非常不利于工程进度的推进。
为了解决这个问题，很多学者和研究人员都对工程图纸识别分类技术进行了广泛的研究。其中，计算机视觉技术是较为常用的一种方法。计算机视觉技术在图像处理、模式识别、机器学习等方面具有广泛的应用。
本文研究了一种基于计算机视觉的工程图纸识别分类技术。主要包括图像预处理、特征提取和分类器构建等步骤。在实验中，我们采用了一些经典的分类算法，并对比了不同算法的效果。实验结果表明，该技术具有较高的准确度和鲁棒性，可用于工程图纸的快速准确识别分类。
工程图纸识别分类技术的研究已经有了较为广泛的应用。目前，国内外的研究较多，主要包括以下几类。
基于传统图像特征的方法
这类方法是基于传统的图像特征，例如颜色、形状、纹理等进行分类。主要采用了一些经典的分类算法，例如支持向量机、k近邻算法等。
然而，在实际应用中，传统的特征提取方法存在一些问题。例如，由于不同工程图纸的特征差异较大，因此，很难找到一组通用的特征。另外，误分率也会受到光线、噪声等干扰因素的影响而较高。
基于深度学习的方法
随着深度学习技术的发展，很多学者开始尝试使用深度学习方法进行工程图纸的识别分类。深度学习技术具有较好的自适应性和泛化能力，可以很好地解决传统方法中存在的问题。
例如，卷积神经网络（CNN）是常用的一种深度学习方法。深度学习方法通过学习大量已知样本的特征，可以自动提取关键的特征表示来进行分类。这种方法不需要手动设计特征，可以很好地适应不同的图像。
图像预处理
在进行工程图纸识别分类前，需要对图像做一些预处理工作，以便提高分类的准确率。常用的图像预处理方法包括灰度化、二值化、去噪等。
灰度化可以将图像中的彩色信息转化为灰度信息，方便后续的特征提取。二值化可以将图像中的像素转化为二值图，保留目标物体的特征，去除背景噪声。去噪可以消除图像中的噪声，保留图像中的关键信息，以便后续的识别分类。
特征提取
在经过预处理后，我们需要对图像提取特征，以便对图像进行分类。特征提取方法需要选择合适的特征，从图像中提取关键信息。
在本文中，我们采用了基于局部特征的方法。局部特征描述器可以在图像中自适应地对局部区域进行特征提取，并生成稳定、且不受旋转、缩放变换影响的特征。我们选择了SIFT特征描述器进行特征提取。
分类器构建
在特征提取后，我们需要选择合适的分类器对工程图纸进行分类。常用的分类器包括支持向量机、k近邻、决策树等。
在本文中，我们采用了支持向量机（SVM）进行分类。SVM是一种二分类方法，在训练时，SVM可以找到一个最优超平面，将不同类别的样本分割开来。在测试时，SVM可以根据新的样本特征值，在超平面上判断样本是否属于某一类别。
本文在含有9类工程图纸的数据集上进行了实验。我们将数据集分为训练集和测试集，其中，训练集包括60%的数据，测试集包括40%的数据。
在实验中，我们实现了图像预处理、特征提取和分类器构建等过程，并对比了不同分类方法的效果。实验结果表明，SIFT特征描述器和SVM分类器的组合具有较高的分类准确度，可以有效地识别和分类工程图纸。
本文研究了一种基于计算机视觉的工程图纸识别分类技术。该技术通过对工程图纸进行预处理、特征提取和分类器构建等步骤，可以实现对工程图纸的快速准确识别分类。实验结果表明，该技术具有较高的准确度和鲁棒性，可用于工程图纸的管理中，具有重要的应用价值。