本发明公开了基于OCR的发票金额高精准分析系统，包括系统终端和服务器；系统终端为用户提供了读取所需分析发票的图像扫描仪；服务器存储了预先训练好的网络模型和整套系统源码；网络模型包括图像分类、OCR文字识别CRNN单元和图像特征匹配单元；图像分类采用MobileNet V3分类网络；图像特征匹配单元采用SIFT算法，进行特征匹配定位提取；述OCR文字识别CRNN单元对所需信息进行识别；整套系统源码实现对网络模型和分析可视化界面的整合。本发明图像处理模块通过使用MobileNet V3分类网络和SIFT算法进行特征匹配定位提取的结合使用，实现多种票据自动分类，对需要识别的模块进行针对性定位，减少不必要的流程，节约时间，提高效率和识别精度。
📄 202210183592X
📂 G06V30_42
👤 江苏理工学院
📅 2022-02-25
本发明提供一种用于PID图纸中管线和符号的识别方法，涉及图像识别领域，针对图纸中的结构复杂性与符号多样性问题，从数据集构建、符号检测到管线识别设计了完整的智能识别流程，在符号检测模块中引入两阶段定位机制和自适应分类策略，简单符号通过标准卷积分类网络完成识别，复杂符号则引入方向感知卷积模块、多通道特征提取与局部增强策略实现高精度分类；在管线检测方面，设计一组结构响应核获得每个像素点的结构类型与可信度，由端点出发完成路径追踪与提取，提取后进行细粒度管线类型判别。
📄 2025108291164
📂 G06V30_422
👤 济南大学,济南市城镇化与村镇建设服务中心
📅 2025-06-20
本发明提供了一种高精度识别图纸管线的方法，涉及P&ID图纸识别领域。本发明通过对切分的P&ID图纸图像进行文字识别和去除、符号识别，采用细化算法减小管线的宽度、突出特征，然后从符号出发进行管线的遍历和识别。与现有技术相比，本发明提高了管线识别的精度。本发明通过对图纸图像进行细化操作，使深度神经网络能够更好地学习管线的特征，降低了由于管线自身存在宽度而影响图纸的识别，提高了识别的精度和准确度，方便进行图纸的重绘。
📄 2023114468139
📂 G06V30_422
👤 济南大学
📅 2023-11-02
本发明提出了一种高精度识别PID图纸符号的方法，涉及PID图纸符号识别领域。本发明提出PCSC_CBAM注意力机制，将该机制引入到YOLOv5中Neck里去，提高YOLOv5网络对符号识别的准确率。对高分辨率PID图纸进行数据增强，然后使用滑动窗口对高分辨率PID图纸进行分割，得到N张小图片。使用改进的YOLOv5网络用于对N张图片符号识别，实现符号的精准分类以及模糊定位；之后将N张图片拼接回高分辨率图像进行非极大值抑制。遍历拼接后的高分辨率图像符号识别的结果，从高分辨率图像中裁切仅包含当前符号的图像，对其使用Canny边缘检测和形态学处理得到符号的精确位置，提高PID图纸符号识别的准确率。
📄 2023105383343
📂 G06V30_422
👤 济南大学,济南市城镇化与村镇建设服务中心
📅 2023-05-15
本发明公开了一种基于深度学习的图像格式管道和仪表图管线识别方法。涉及图像识别和管道和仪表图领域。本发明通过基于深度学习的算法，在管道和仪表图P&ID中先识别并删除符号和文字区域，将长管线分割成重复短管线，在识别完成后，将符合条件的短管线合并为长管线，达到识别各种长度管线的效果，并最后输出各段管线的端点和分类。本发明与人工识别管道和仪表图中管线相比，管线识别时间大幅缩小，识别准确率不受限于人工熟练度影响，信息化程度更好。相比现有的几种方法，本发明在识别准确率较高的前提下，使用更短的识别时间识别多种类型和多种长度的管线。
📄 2023103615011
📂 G06V30_422
👤 济南大学
📅 2023-04-07
本发明提出了一种PID图纸智能识别与重绘方法，涉及PID图纸识别、图像处理和计算机辅助设计领域。本发明通过采用模板匹配、深度学习、基于像素点的管线识别算法与合并规则的方法实现PID图纸图像中图件的定位、分类、文字检测与识别，并利用正则表达式将图件与文字进行关联以及通过PID绘制软件完成PID图纸的重绘，能够大幅度降低专业工程师手工绘制PID的时间，提高绘图效率和质量。
📄 2022106108071
📂 G06V30_422
👤 福建奇豆网络科技有限公司
📅 2022-06-01
本发明公开了一种基于建筑图纸的阀门自动识别方法，其特征在于，包括：获取待识别建筑图纸图像；根据基础几何图形识别算法识别出所述待识别建筑图纸图像中的几何图形实体，具体为：遍历所述待识别建筑图纸图像的阀门图层，获取等腰三角形集，并将所述等腰三角形集中的所有等腰三角形的顶点写入顶点集；遍历所述顶点集，获取同时为两个等腰三角形顶点的公共点；遍历经过所述公共点的四条边，其中，每条边仅与另一个三角形的一边共线，以获取线段集；遍历所述线段集的线段，获取以所述公共点为中点且与两个等腰三角形的底边均平行的线段，从而识别出属于闸阀的几何实体，并将所述几何实体写入闸阀集。本发明能够有效提高阀门的识别精度和识别效率。
📄 2020110980482
📂 G06V30_422
👤 广州大学
📅 2020-10-14
本发明公开了一种基于建筑图纸的电气开关自动识别方法，其特征在于，包括：获取待识别建筑图纸图像；根据基础几何图形识别算法识别出所述待识别建筑图纸图像中的电气开关几何图形实体，具体为：遍历所述待识别建筑图纸图像的电线图层，获取线段集；遍历所述线段集，获取起点和终点四点均共线的一对线段，且两线段无交点，写入电线线段集；遍历所述开关线段集和所述电线线段集，获取垂直于与所述开关线段，且垂点在所述开关线段的中点的一对电线线段，该电线线段的起点和终点四点均共线，且两电线线段无交点，从而识别出属于手动开关的几何实体，并将所述几何实体写入手动开关集。本发明能够有效提高电气开关的识别精度和识别效率。
📄 202011096906X
📂 G06V30_422
👤 广州大学
📅 2020-10-14
本发明公开了基于建筑平面图的不动产户室语义信息提取方法及系统，涉及三维地籍建模技术领域，包括以下步骤：接收建筑平面图，对建筑平面图进行预处理，得到不动产户室图像，将不动产户室图像输入至预先建立的卷积神经网络模型内，输出包含户室关键特征的多尺度特征图，将多尺度特征图进行扁平化处理得到一维特征向量；将一维特征向量输入至预先建立的Transformer Encoder内进行深度增强，输出得到包含增强关键特征的向量；将向量输入至预先建立的Transformer Decoder内进行迭代的多边形查询细化，输出得到代表户室及其部件的多边形顶点坐标，根据代表户室及其部件的多边形顶点坐标生成矢量图。
📄 2024113084278
📂 G06V30_422
👤 南京信息工程大学
📅 2024-09-19
本申请实施例涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种应用于芯片版图的图像识别方法及系统，通过创新的空桥布设特征挖掘操作和精准的空间特征状态解析方法，本申请实施例成功地解决了传统芯片版图分析方法存在的诸多问题。不仅如此，本申请实施例还进一步提供了丰富的空桥布设特征标注数据，为设计人员提供了更为全面、深入的设计参考。通过一系列处理和分析步骤，提供了一种全新的、高效的芯片版图分析方法，不仅有助于提升芯片设计的整体质量和性能，还能在很大程度上缩短设计周期，降低设计成本，从而为整个芯片设计行业带来显著的效益提升。
📄 2024111667690
📂 G06V30_422
👤 成都大汉微波集成技术有限公司
📅 2024-08-23
本发明公开了一种基于LSD线段检测的文档图像三角图检测方法，包括以下步骤：步骤1、对采集得到的文档图像进行高斯滤波降噪，得到低噪图像；步骤2、对低噪图像进行LSD线段检测，得到原始线段集合；步骤3、对原始线段集合进行处理，合并重叠和错误分段的线段，得到合并线段集合；步骤4、搜寻合并线段集合中符合预设条件的三角图线段组，对各三角图线段组中三条线段所在直线的交点处进行Harris角点检测，得到各三角图线段组对应的三角图角点组；步骤5、根据三角图线段组与三角图角点组中各线段与角点之间的相对位置，判断该三角图线段组所在处是否为三角图。本发明进一步降低误检率，准确检测处文档图像中的三角图。
📄 2021111754394
📂 G06V30_42
👤 南京信息工程大学
📅 2021-10-09
发明公开了一种基于改进的卷积神经网络的施工图图元自适应识别方法，包括：采集施工图图纸文件D1，构成施工图图像数据集D4，进行预处理，得到数据集D5；对D5进行数据增强，使用LabelImg对数据增强后的数据集D6进行标注，将标注后的数据集D7分为训练集D8与测试集D9；使用BN算法和PReLU激活函数改进卷积神经网络，将D8输入预训练模型中进行训练，得到施工图图元自适应识别模型ARM；将D9输入ARM，输出图元识别结果集PT Result；开放施工图图元自适应识别接口ARM API，用户通过Web平台上传施工图图纸Drawing，ARM API对Drawing进行图元自适应识别，将识别出的图元信息Primitive Info返回Web平台。本发明可对施工图中的图元进行自适应识别，可识别多个目标，精准度高，提高了施工图图元的识别率。
📄 2020104364784
📂 G06V30_422
👤 淮阴工学院
📅 2020-05-21
柿子坊 · 知识产权运营
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