图像识别的建筑图纸标准化数据管理系统设计(源码)
为了充分利用淮安市建筑图纸审查系统中的图纸，更好获取建筑图纸中建筑构件信息，提高建筑图纸利用率并且节约存储空间，通过建筑构件目标检测算法开发基于图像识别的建筑图纸标准化数据管理系统。设计以淮安市住建局为服务对象，满足了其对建筑图纸数据管理和信息提取的需求，主要针对目前淮安市图审系统中产生的大量手工建筑蓝图，提供建筑图纸审查管理人员了解建筑构件信息情况的服务。通过SSD Mobile Net和Faster RCNN目标检测算法识别出图纸中的建筑构件在图纸中的坐标信息，存储到构件数据库之中。建筑工程图纸共6类22239张，建筑平面图和建筑施工图11257张；具体实验结果单个建筑构件目标检测准确率为99%。关键词 图像识别，建筑构件检测，SSD Mobile Net，Faster RCNN，标准化数据管理
目 录
1 引言 1
1.1 课题背景 1
1.2 国内外研究综述 1
1.3 课题来源 4
2 需求与可行性分析 4
2.1 可行性分析 4
2.2 系统需求与性能分析 5
2.3 性能分析 8
3 关键问题的研究与解决 8
3.1 图纸预处理与建筑构件信息提取 9
3.2 关键技术 11
4 系统设计与实验 15
4.1 建筑构件设计 15
4.2 实验 18
5 数据结构设计 22
5.1 数据来源预处理 22
5.2 建筑构件目标检测数据集结构 24
6 系统模块设计 25
6.1 建筑图纸标准化存储系统模块设计 26
7 系统部署与结果测试 30
7.1 系统部署 30
7.2 系统测试 31
7.3 系统Web服务部署 33
结论 37
致谢 38
参考文献 39
附录A 用户操作手册 41
附录B 大学期间公开的发明专利 45
附录C 大学期间发表的论文 47
附录D 大学参 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
与的项目 51
附录E 查重报告 52
1 引言
课题背景
建筑是组成一个城市的基本要素，是人们生活生产的重要场所。同时，随着“智慧城市”[1]不断推动，图纸审查作为建筑审批过程中重要的一个环节，在面对城镇化水平提高给建筑行业带来大量建筑工程图纸的现状下，建筑图纸审查机构无法避免的亟需去重视这尚未解决的窘境：建筑图纸数量繁多、包含六大类建筑手工蓝图图纸，占用建筑图纸审查单位图纸存储空间并耗费人力资源。为此，对于建筑工程图纸进行数字化分析[2]。
根据国家统计局数据显示，2017年中国房屋建筑施工面积988387.59万平方米，建筑工程图纸在大面积房屋建筑建设中由建筑设计单位设计出来，图纸审查在建筑建设施工之前扮演着重要的角色。建筑设计单位根据建筑类别要求向淮安市图纸审查机构提交建筑工程图纸，由此产生的图纸，需要进行归档管理。
图纸档案管理由过去的单一文件夹管理，随着计算机信息化技术的进步， PDM(Product Data Management)技术作为新兴技术，PDM技术可作为企业知识管理系统和建筑工程图纸系统解决方案，如今以发展为基于“互联网+”Internet技术的网络信息化建筑图纸管理[3]。
本课题来源于淮安市图审系统的应用需求。以建设单位上传的图纸为处理对象，依据中华人民共和国建筑制图统一标准中建筑制图标准图例提取送审图纸中建筑构件的如方位信息，通过基于深度学习的建筑构件目标检测技术处理图纸并提供查询建筑构件信息、管理建筑图纸服务，实现了建筑图纸标准化、自动化提取构件数据管理功能。本设计以淮安市住房和城乡建设局为服务对象，满足了其建筑图纸标准化数据管理。
国内外研究综述
在过去，传统的建筑工程图纸主要以手工绘图（蓝图）为主，采用档案管理员人工管理完成，此时图纸档案管理是由单一文件夹管理；下一阶段是通过扫描仪，利用光学志宏光栅扫描技术，将图纸扫描成指定格式如PDF文件进行管理；为了辅助建筑设计单位设计图纸，建筑设设计单位出现了以图纸管理发展为附属于CAD——计算机辅助设计，的图档管理系统；90年代，人们意识到产品为核心进行管理的重要性，随着计算机信息化技术的进步， PDM(Product Data Management)技术作为新兴技术，PDM技术可作为企业知识管理系统和建筑工程图纸系统解决方案；[4]
如今，图纸管理发展为基于互联网技术的网络管理，利用互联网快捷的信息通讯和强大的管理功能，可以更好的对图纸设计人员进行监督和管理。同时利用图像识别技术进行图纸管理已经成为一个热点，也是公司竞争力的核心要素之一[5]。在计算机信息技术发展历史过程中，图像识别技术历史上出现阶段如下：文字识别[6]、数字图像处理识别[7]、物体及人体生物特征识别三个阶段。
传统的图像识别流程主要有以下四个步骤，即包括获取图像、图像预处理、图像物体特征提取、图像内容分类等步骤。通常，先对图像进行预处理，预处理有对图像降低噪声减少噪点、减少图像数据量而进行灰度化等操作，再利用图像的边缘轮廓、拐角等进行图像滤波操作，为的是提取具有唯一特征，最终进行图像分类工作。现代图像识别主要是基于深度学习技术的图像识别，深度神经网络将当前网络层的输出作为下一网络层的输入，进行回归分类学习[8]。
国外研究综述
随着产品数据管理(PDM，Product Data Management)技术的提出，国外一些公司如Sherpa、Metaphase、IBM、PTC开发了结合PDM技术的商用数据管理软件，产品有IBM公司为了解决企业知识数据管理，开发的基于产品知识架构的ProductManager；PTC公司开发并在欧美公司流行的Optegra；由UGS公司出于企业知识信息标准化管理的目的，生产研发出IMAN。随着计算机辅助技术（CAD）的流行，图纸从以往的手工绘制蓝图，转变为图纸绘制人员绘制的电子数据图纸[4]。
目 录
1 引言 1
1.1 课题背景 1
1.2 国内外研究综述 1
1.3 课题来源 4
2 需求与可行性分析 4
2.1 可行性分析 4
2.2 系统需求与性能分析 5
2.3 性能分析 8
3 关键问题的研究与解决 8
3.1 图纸预处理与建筑构件信息提取 9
3.2 关键技术 11
4 系统设计与实验 15
4.1 建筑构件设计 15
4.2 实验 18
5 数据结构设计 22
5.1 数据来源预处理 22
5.2 建筑构件目标检测数据集结构 24
6 系统模块设计 25
6.1 建筑图纸标准化存储系统模块设计 26
7 系统部署与结果测试 30
7.1 系统部署 30
7.2 系统测试 31
7.3 系统Web服务部署 33
结论 37
致谢 38
参考文献 39
附录A 用户操作手册 41
附录B 大学期间公开的发明专利 45
附录C 大学期间发表的论文 47
附录D 大学参 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
与的项目 51
附录E 查重报告 52
1 引言
课题背景
建筑是组成一个城市的基本要素，是人们生活生产的重要场所。同时，随着“智慧城市”[1]不断推动，图纸审查作为建筑审批过程中重要的一个环节，在面对城镇化水平提高给建筑行业带来大量建筑工程图纸的现状下，建筑图纸审查机构无法避免的亟需去重视这尚未解决的窘境：建筑图纸数量繁多、包含六大类建筑手工蓝图图纸，占用建筑图纸审查单位图纸存储空间并耗费人力资源。为此，对于建筑工程图纸进行数字化分析[2]。
根据国家统计局数据显示，2017年中国房屋建筑施工面积988387.59万平方米，建筑工程图纸在大面积房屋建筑建设中由建筑设计单位设计出来，图纸审查在建筑建设施工之前扮演着重要的角色。建筑设计单位根据建筑类别要求向淮安市图纸审查机构提交建筑工程图纸，由此产生的图纸，需要进行归档管理。
图纸档案管理由过去的单一文件夹管理，随着计算机信息化技术的进步， PDM(Product Data Management)技术作为新兴技术，PDM技术可作为企业知识管理系统和建筑工程图纸系统解决方案，如今以发展为基于“互联网+”Internet技术的网络信息化建筑图纸管理[3]。
本课题来源于淮安市图审系统的应用需求。以建设单位上传的图纸为处理对象，依据中华人民共和国建筑制图统一标准中建筑制图标准图例提取送审图纸中建筑构件的如方位信息，通过基于深度学习的建筑构件目标检测技术处理图纸并提供查询建筑构件信息、管理建筑图纸服务，实现了建筑图纸标准化、自动化提取构件数据管理功能。本设计以淮安市住房和城乡建设局为服务对象，满足了其建筑图纸标准化数据管理。
国内外研究综述
在过去，传统的建筑工程图纸主要以手工绘图（蓝图）为主，采用档案管理员人工管理完成，此时图纸档案管理是由单一文件夹管理；下一阶段是通过扫描仪，利用光学志宏光栅扫描技术，将图纸扫描成指定格式如PDF文件进行管理；为了辅助建筑设计单位设计图纸，建筑设设计单位出现了以图纸管理发展为附属于CAD——计算机辅助设计，的图档管理系统；90年代，人们意识到产品为核心进行管理的重要性，随着计算机信息化技术的进步， PDM(Product Data Management)技术作为新兴技术，PDM技术可作为企业知识管理系统和建筑工程图纸系统解决方案；[4]
如今，图纸管理发展为基于互联网技术的网络管理，利用互联网快捷的信息通讯和强大的管理功能，可以更好的对图纸设计人员进行监督和管理。同时利用图像识别技术进行图纸管理已经成为一个热点，也是公司竞争力的核心要素之一[5]。在计算机信息技术发展历史过程中，图像识别技术历史上出现阶段如下：文字识别[6]、数字图像处理识别[7]、物体及人体生物特征识别三个阶段。
传统的图像识别流程主要有以下四个步骤，即包括获取图像、图像预处理、图像物体特征提取、图像内容分类等步骤。通常，先对图像进行预处理，预处理有对图像降低噪声减少噪点、减少图像数据量而进行灰度化等操作，再利用图像的边缘轮廓、拐角等进行图像滤波操作，为的是提取具有唯一特征，最终进行图像分类工作。现代图像识别主要是基于深度学习技术的图像识别，深度神经网络将当前网络层的输出作为下一网络层的输入，进行回归分类学习[8]。
国外研究综述
随着产品数据管理(PDM，Product Data Management)技术的提出，国外一些公司如Sherpa、Metaphase、IBM、PTC开发了结合PDM技术的商用数据管理软件，产品有IBM公司为了解决企业知识数据管理，开发的基于产品知识架构的ProductManager；PTC公司开发并在欧美公司流行的Optegra；由UGS公司出于企业知识信息标准化管理的目的，生产研发出IMAN。随着计算机辅助技术（CAD）的流行，图纸从以往的手工绘制蓝图，转变为图纸绘制人员绘制的电子数据图纸[4]。
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