-
公开(公告)号:CN116051573A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202211687670.6
申请日:2022-12-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于深度元学习的模拟测震图纸矢量化方法,该方法通过使用多尺度图像分割技术,使现有架构能够自动、快速确定扫描图纸的尺寸;自动提取图纸中各项记录参数;针对多尺度的图纸设计最佳的尺寸归一化、类型分类、灰度化及图像分割算法,从而为后续矢量化模型提供优质的输入数据,解决了原有矢量化算法存在的目标图纸的单一的问题;采用时间标记点模板匹配算法和自动拾取算法,自动完成对图纸中显著时间标记点的检测与标定,从而有效降低在时间坐标系构架过程中的人力消耗,进而达到提高图纸矢量化效率的目的。