基于深度学习的工程图纸智能识别方法及系统

本申请涉及图纸识别技术领域，公开了一种基于深度学习的工程图纸智能识别方法及系统。方法包括：基于检测模型对第一处理图像进行多目标协同检测，识别第一处理图像的图元信息，并生成第二识别图像；定位第二识别图像的文本区域，并识别文字检测范围，确定文字检测范围表示的单词标签，基于单词标签汇总文字检测范围的字符信息，生成第三图像数据；获取符号、属性和连接线信息之间的关联程度，检测图元信息是否符合预设规则，构建符号拓扑关系图谱，生成包含冲突位置的订正信息；融合图元信息、字符信息、以及订正信息，生成包含符号层级树、属性关联矩阵、以及冲突标注的结构化数据。本申请提高了工程图纸智能识别的效率及准确性。