基于深度学习的CAD表格识别算法设计

作     者：方靖宇 韩文涛 应成才 何天祥 徐瑞吉 毛科技 FANG Jingyu;HAN Wentao;YING Chengcai;HE Tianxiang;XU Ruiji;MAO Keji

作者机构：国网浙江省电力有限公司建设分公司 浙江华云信息科技有限公司 浙江工业大学浙江杭州310000 

基　　金：国家自然科学基金(项目编号:62072410) 浙江省基础公益研究计划项目(项目编号:LGG22F020014) 

出 版 物：《科技资讯》 (Science & Technology Information)

年 卷 期：2024年第22卷第16期

页      码：16-20页

摘      要：随着工程和设计行业的快速发展,计算机辅助设计(Computer-Aided Design,CAD)软件在生产设计图纸方面发挥着不可或缺的作用。然而,传统的CAD在表格数据管理和提取方面存在局限性,尤其是在处理大规模的工程图纸中的表格数据时。为了解决这一问题,提出了一种新的自动化方法来提取CAD图纸中的大型表格数据。通过将原始CAD文件转换为图像格式,并应用先进的图像处理技术和深度学习模型(SAHI算法和Cycle-CenterNet模型),能够有效地提高表格数据的识别准确率和处理效率。实验结果显示,对比直接提取表格数据,使用该方法能显著提高数据提取的精确度、召回率和F1分数,验证了其在自动化提取大型CAD表格数据方面的有效性。未来的工作将集中在优化模型架构和提升其在不同类型图纸中的通用性和效果。

主 题 词：计算机辅助设计 表格检测 表格结构识别 表格信息提取 表格分割 图像处理 深度学习 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081104[081104] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16661/j.cnki.1672-3791.2405-5042-9569

馆 藏 号：203142467...