公开(公告)号：CN119229469B

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411767881.X

申请日：2024-12-04

Applicant: 苏州大学

Inventor： 陶淇 ,  范子铃 ,  陈伟 ,  赵雷

IPC: G06V30/422 ,  G06V30/148 ,  G06V30/18 ,  G06V30/19 ,  G06V10/82 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像识别领域，公开了一种工业图纸关键符号语义识别方法及系统，方法包括通过设计基于基础模型SAM的通用图纸分割模型DrawSAM利用高效微调方法DoRA进行自适应微调SAM，结合Box Generator提示生成器进行图像分割，能够适应多样化的图纸类型和复杂结构布局，提升图纸中文字及符号的检测和识别准确率与效率；并通过优化的文本检测算法DrawDETR，减少了在识别工程图纸时的误识别率，提高了识别的准确性，有效解决了通用OCR模型在此领域的误识别和符号无法识别的问题，显著提升了图纸电子化数据的检索与应用，满足工业需求。

公开(公告)号：CN119229469A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411767881.X

申请日：2024-12-04

Applicant: 苏州大学

Inventor： 陶淇 ,  范子铃 ,  陈伟 ,  赵雷

IPC: G06V30/422 ,  G06V30/148 ,  G06V30/18 ,  G06V30/19 ,  G06V10/82 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像识别领域，公开了一种工业图纸关键符号语义识别方法及系统，方法包括通过设计基于基础模型SAM的通用图纸分割模型DrawSAM利用高效微调方法DoRA进行自适应微调SAM，结合Box Generator提示生成器进行图像分割，能够适应多样化的图纸类型和复杂结构布局，提升图纸中文字及符号的检测和识别准确率与效率；并通过优化的文本检测算法DrawDETR，减少了在识别工程图纸时的误识别率，提高了识别的准确性，有效解决了通用OCR模型在此领域的误识别和符号无法识别的问题，显著提升了图纸电子化数据的检索与应用，满足工业需求。