深度学习方法在工程图纸标识定位与识别中的应用研究

摘要

工程图纸关键标识的定位与识别一直是计算机视觉的关键应用之一。基于深度学习的文本检测方法相较于传统方法而言拥有更高的检测效率与准确性，将现有的文本检测算法应用到工程图纸识别任务中是有必要的。提出了工程图纸关键标识定位与识别方法，针对工程图纸中的索引标识和尺寸标识进行位置检测和内容识别。索引标识位置检测需要把图纸进行切割统一大小，要用非极大值抑制剔除冗余候选框。尺寸标识位置检测通过对遮蔽后的图纸进行一次完整的检测，对每一个检测框和索引标识位置计算面积交并比以剔除部分数据。实验结果表明，该方法对工程图纸的索引标识和尺寸标识进行位置检测和内容识别具有较高的精确率和召回率。

关键词

工程图纸 / 目标检测 / 字符识别 / 深度学习

基金资助

国家自然科学基金项目(62302074); 重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202300631)