审图方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及计算机领域，特别是涉及一种审图方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.在电气工程领域，设计材料的质量直接影响着项目施工、工程质量和电网的安全稳定运行，随着配网基建项目的不断增多，设计材料的审核是基建项目的重要环节之一。
3.现今配网基建项目可研、设计及评审工作还是采用传统人工方式，评审专家通过人眼进行审核，需要花费大量时间和精力，但项目设计数据、造价数据的质量问题难以根除，可研设计成果文件种类多，依靠人工处理，同源异构数据的一致性、准确性存在问题。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于数字化设计评审的审图方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
5.第一方面，本技术提供了一种审图方法，包括：
6.获取用户上传到系统的待评审图纸；
7.将所述待评审图纸输入所述系统包含的预先训练完成的图纸识别模型，获取所述图纸识别模型识别到的所述待评审图纸包含的设备类型、文本及参数结果；所述图纸识别模型对所述待评审图纸包含的设备所在区域和字符所在区域分别进行识别，得到设备所在的第一目标区域、字符所在的第二目标区域，分别在所述第一目标区域、第二目标区域中进一步识别，得到所述设备类型、文本及参数结果；
8.基于预置在所述系统中的审查规则，对所述设备类型、文本及参数结果进行评审，得到所述待评审图纸的评审结果。
9.在一些实施例中，所述审查规则对所述设备类型、文本及参数结果进行评审，得到所述待评审图纸的评审结果，包括：
10.根据所述设备类型、文本及参数结果，确定所述待评审图纸中是否有标注拆除设备，得到第一子评审结果，以及确定所述待评审图纸中所述拆除设备的数量和类型是否满足项目要求，得到第二子评审结果；
11.根据所述拆除设备，确定所述待评审图纸中包含的改造范围，并确定所述改造范围是否有画云圈线，得到第三子评审结果；
12.根据所述设备类型、文本及参数结果，确定所述待评审图纸中图例、图纸比例及标注是否符合统一规范，得到第四子评审结果；
13.根据所述设备类型、文本及参数结果，确定所述待评审图纸中电缆的中间接头的位置和数量是否合理，得到第五子评审结果；
14.基于所述第一子评审结果、第二子评审结果、第三子评审结果、第四子评审结果和第五子评审结果中至少一项，得到所述待评审图纸的评审结果。
15.在一些实施例中，得到所述评审结果之后，还包括：
16.如所述评审结果中至少一个子评审结果为待人工辅助评审，获取评审人员针对所述至少一个子评审结果反馈的评审意见；
17.对所述评审结果和评审意见进行汇总，得到汇总的审图结果；
18.通过所述系统的评审页面输出所述汇总的审图结果。
19.在一些实施例中，所述获取评审人员针对所述至少一个子评审结果反馈的评审意见包括：
20.获取所述至少一个子评审结果对应的评审人员的终端信息；
21.发送所述待评审图纸以及所述至少一个子评审结果至所述评审人员的终端；
22.获取所述评审人员的终端返回的针对所述至少一个子评审结果的评审意见。
23.在一些实施例中，所述将所述待评审图纸输入所述系统包含的预先训练完成的图纸识别模型之前，还包括：
24.若所述待评审图纸为cad图纸或pdf版本图纸，对用户上传的所述cad图纸或pdf版本图纸进行图片预处理，以得到符合所述图纸识别模型输入的规范化的图像。
25.在一些实施例中，所述对用户上传的所述cad图纸或pdf版本图纸进行图片预处理包括以下至少一项：
26.对所述cad图纸或pdf版本图纸进行二值化处理；
27.对所述cad图纸或pdf版本图纸进行噪声去除处理；
28.对所述cad图纸或pdf版本图纸进行倾斜矫正处理。
29.在一些实施例中，所述将所述待评审图纸输入上述系统包含的预先训练完成的图纸识别模型之前，还包括：
30.建立作为审图评审参考的基本数据库；所述基本数据库包含多个初始图像样本；
31.对上述基本数据库中的所述初始图像样本进行数据增强，以扩充图像样本；上述数据增强包括以下至少一项：图像裁剪处理、图像旋转处理、图像缩放处理、图像噪声处理；
32.基于扩充后的图像样本训练神经网络，得到训练完成的所述图纸识别模型。
33.第二方面，本技术还提供了一种审图装置，包括：
34.图纸获取模块，用于获取用户上传到系统的待评审图纸；
35.图纸识别模块，用于将所述待评审图纸输入所述系统包含的预先训练完成的图纸识别模型，获取所述图纸识别模型识别到的所述待评审图纸包含的设备类型、文本及参数结果；所述图纸识别模型对所述待评审图纸包含的设备所在区域和字符所在区域分别进行识别，得到设备所在的第一目标区域、字符所在的第二目标区域，分别在所述第一目标区域、第二目标区域中进一步识别，得到所述设备类型、文本及参数结果；
36.图纸评审模块，用于基于预置在所述系统中的审查规则，对所述设备类型、文本及参数结果进行评审，得到所述待评审图纸的评审结果。
37.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
38.获取用户上传到系统的待评审图纸；
39.将所述待评审图纸输入所述系统包含的预先训练完成的图纸识别模型，获取所述图纸识别模型识别到的所述待评审图纸包含的设备类型、文本及参数结果；所述图纸识别
模型对所述待评审图纸包含的设备所在区域和字符所在区域分别进行识别，得到设备所在的第一目标区域、字符所在的第二目标区域，分别在所述第一目标区域、第二目标区域中进一步识别，得到所述设备类型、文本及参数结果；
40.基于预置在所述系统中的审查规则，对所述设备类型、文本及参数结果进行评审，得到所述待评审图纸的评审结果。
41.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一方面所述方法的步骤。
42.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一方面所述方法的步骤。
43.上述审图方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过获取用户上传到系统的待评审图纸；将所述待评审图纸输入所述系统包含的预先训练完成的图纸识别模型，获取所述图纸识别模型识别到的所述待评审图纸包含的设备类型、文本及参数结果；利用所述图纸识别模型对所述待评审图纸包含的设备所在区域和字符所在区域分别进行识别，得到设备所在的第一目标区域、字符所在的第二目标区域，分别在所述第一目标区域、第二目标区域中进一步识别，得到所述设备类型、文本及参数结果；基于预置在所述系统中的审查规则，对所述设备类型、文本及参数结果进行评审，得到所述待评审图纸的评审结果，从而实现数字化审图，不依赖于人工审核，提升审图效率，提高图纸审核的准确性。
附图说明
44.为了更好地描述和说明这里公开的那些实施例和示例，可以参考一副或多副附图。用于描述附图的附加细节或示例不应当被认为是对所公开的发明、目前描述的实施例和/或示例以及目前理解的这些发明的最佳模式中的任何一者的范围的限制。
45.图1为一个实施例中审图方法的应用环境图；
46.图2为一个实施例中审图方法的流程示意图；
47.图3为一个实施例中基于审图规则评审图纸的流程示意图；
48.图4为一个实施例中汇总审图结果的流程示意图；
49.图5为一个实施例中人工辅助评审的流程示意图；
50.图6为一个实施例中基于基本数据库训练神经网络的流程示意图；
51.图7为一个实施例中审图方法的整体逻辑图；
52.图8为一个实施例中审图装置的结构框图；
53.图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
54.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
55.本技术实施例提供的审图方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数
据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。图1中终端102中还可以包括电网公司的评审业务信息系统，通过上述评审业务信息系统获取用户上传的待评审图纸，利用预先训练完成的图纸识别模型对待评审图纸进行识别，并得到识别结果，基于审查规则和识别结果得到评审结果。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
56.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种审图方法，以该方法应用于图1中的评审业务信息系统为例进行说明，以下审图方法的执行主体可以为所述终端，具体包括以下步骤：
57.s210，获取用户上传到系统的待评审图纸。
58.作为一种示例，用户可以是参与评审的部门操作人员，包括但不限于评审专家；系统可以是电网公司的评审业务信息系统；待评审图纸可以是需要评审的图纸，包括但不限于基建工程图纸、改造工程图纸。
59.作为一种示例，系统可以是评审业务信息系统，用户上传待评审图纸通过上述终端102实现，在系统允许的上传时间内，通过点击上述终端102评审业务信息系统显示窗口中的上传按钮触发上传；上传图纸可以是一张也可以是多张；系统获取用户实时上传到系统的待评审图纸，也可以在系统预置条件触发时获取用户在当前时间之前上传到系统的待评审图纸，上述系统预置条件包括但不限于时间、待评审图纸数量。
60.s220，将上述待评审图纸输入所述系统包含的预先训练完成的图纸识别模型，获取上述图纸识别模型识别到的上述待评审图纸包含的设备类型、文本及参数结果；上述图纸识别模型对上述待评审图纸包含的设备所在区域和字符所在区域分别进行识别，得到设备所在的第一目标区域、字符所在的第二目标区域，分别在所述第一目标区域、第二目标区域中进一步识别，得到上述设备类型、文本及参数结果。
61.作为一种示例，预先训练完成的图纸识别模型可以是卷积神经网络等网络模型，该图纸识别模型可以在正式投入系统使用前训练得到；待评审图纸包含的设备可以是电气设备，包括但不限于分接箱、开关房；上述待评审图纸包含的文本可以是文字信息，包括但不限于图例文字；上述待评审图纸包含的参数包括但不限于设备参数、设备数量、图纸比例。
62.作为一种示例，上述图纸识别模型识别待评审图纸时，对图纸中设备所在区域和字符所在区域分别识别，在设备所在的第一目标区域对图纸内各类设备的类型和数量进行识别和统计，利用文本识别技术对字符所在的第二目标区域进行文字和参数识别。其中，文本识别可以利用光学字符识别技术进行图文检测和图文识别，检测文字区域，识别文字信息。
63.s230，基于预置在所述系统中的审查规则，对所述设备类型、文本及参数结果进行评审，得到所述待评审图纸的评审结果。
64.作为一种示例，审查规则可以是评审待评审图纸时判定图纸是否满足审查要求的指标，包括但不限于图纸中是否有标注清楚拆除设备、图纸中拆除设备数量和类型是否满足项目要求、图纸中改造范围是否有画云圈线、图纸的图例、图纸比例及标注是否按统一规
范、图纸中电缆的中间接头位置和数量是否合理。
65.作为一种示例，在系统投入使用前，上述系统接收用户触发的预置请求之后，显示预置内容窗口，获取用户基于该预置内容窗口输入的审查规则作为预置内容，接收用户触发的确认预置请求之后，完成预置上述审查规则到系统。
66.作为一种示例，获取审查规则时，评审业务信息系统弹出对应窗口显示具体的审查规则，用户确认按照此审查规则进行评审之后，再执行基于上述审查规则的待评审图纸评审步骤，并在得到评审结果之后，通过弹出窗口显示与审查规则一一对应的评审结果。
67.通过上述实施例，通过获取用户上传到系统的待评审图纸；将上述待评审图纸输入上述系统包含的预先训练完成的图纸识别模型，获取上述图纸识别模型识别到的上述待评审图纸包含的设备类型、文本及参数结果；并基于预置在上述系统中的审查规则，对所述设备类型、文本及参数结果进行评审，得到上述待评审图纸的评审结果，从而实现数字化审图，不依赖于人工审核，提升审图效率，提高图纸审核的准确性。
68.在一个实施例中，如图3所示，基于上述审查规则对上述设备类型、文本及参数结果进行评审，得到上述待评审图纸的评审结果，包括：
69.s310，根据上述设备类型、文本及参数结果，确定上述待评审图纸中是否有标注拆除设备，得到第一子评审结果，以及确定上述待评审图纸中上述拆除设备的数量和类型是否满足项目要求，得到第二子评审结果；
70.作为一种示例，拆除设备可以是改造范围内的设备；第一子评审结果包括但不限于有标注拆除设备、未标注拆除设备、待人工辅助评审是否有标注拆除设备；第二子评审结果包括但不限于满足项目要求、不满足项目要求、待人工辅助评审拆除设备的数量和类型是否满足项目要求。
71.作为一种示例，识别拆除设备时依据项目方提出的项目要求，识别是否有标注拆除设备，进而得到第一子评审结果；在识别到存在拆除设备的区域进一步识别拆除设备的数量和类型，系统通过上述拆除设备的数量和类型判断是否满足项目要求，进而得到第二子评审结果。
72.s320，根据上述拆除设备，确定上述待评审图纸中包含的改造范围，并确定上述改造范围是否有画云圈线，得到第三子评审结果；
73.作为一种示例，改造范围可以是包含拆除设备的区域；云圈线可以是待评审图纸中用于表示改造范围的标注线；第三子评审结果包括但不限于有画云圈线、未画云圈线、待人工辅助评审改造范围是否有画云圈线。
74.作为另一种示例，还可以对涉及改造工程的至少两张待评审图纸进行识别，确定图纸中的改造范围，检查上述改造范围是否有画云圈线，进而得到第三子评审结果。
75.s330，根据上述设备类型、文本及参数结果，确定上述待评审图纸中图例、图纸比例及标注是否符合统一规范，得到第四子评审结果；
76.作为一种示例，图例可以是图纸中用符号和文字代表内容与指标的说明，包括但不限于设备符号、参数；图纸比例可以是图纸与实际工程之间的换算比例，视具体工程而定；标注可以是上述待评审图纸中除图例、图纸比例外的其他标注，包括但不限于接头位置；第四子评审结果包括但不限于符合统一规范、不符合统一规范、待人工辅助评审图例、图纸比例及标注是否符合统一规范。
77.在一个实施例中，根据上述设备类型、文本及参数结果，基于预置在系统中的实际工程要求与行业规定判定上述图例、图纸比例及标注是否符合统一规范，进而得到第四子评审结果。
78.s340，根据上述设备类型、文本及参数结果，确定上述待评审图纸中电缆的中间接头的位置和数量是否合理，得到第五子评审结果；
79.作为一种示例，电缆的中间接头可以是电缆线路中用以连接各段电缆的电缆接头；第五子评审结果包括但不限于合理、不合理、待人工辅助评审电缆的中间接头的位置和数量是否合理。
80.作为一种示例，根据预置在系统中的工程要求判定上述电缆的中间接头的位置和数量是否合理，进而得到第五子评审结果。
81.s350，基于上述第一子评审结果、第二子评审结果、第三子评审结果、第四子评审结果和第五子评审结果中至少一项，得到上述待评审图纸的评审结果。
82.在一些实施例中，可以根据审图规则的具体设置情况，执行上述步骤s310～s340中的一个步骤或者多个步骤，并基于步骤s310～s340中一个步骤或者多个步骤得到的子评审结果，得到上述待评审图纸的评审结果。
83.作为一种示例，上述评审过程发生在图纸识别模型对待评审图纸识别后，由系统基于审查规则评审得到上述第一子评审结果、第二子评审结果、第三子评审结果、第四子评审结果和第五子评审结果，当全部上述子评审结果都是确定结果，系统直接得到上述待评审图纸的评审通过或者评审不通过的结果，若评审结果中包含至少一个上述子评审结果为待人工辅助评审，则需进一步进行人工辅助评审。
84.通过上述实施例，基于审查规则对待评审图纸进行自动识别审查，减少基础图纸人工审核的工作量，并且审查规则可以预先根据实际情况进行配置或者修改，有利于提高审图效率和审图灵活性。
85.在一个实施例中，如图4所示，系统基于审查规则得到上述评审结果之后，还包括：
86.s410，如上述评审结果中至少一个上述子评审结果为待人工辅助评审，获取评审人员针对至少一个上述子评审结果反馈的评审意见；
87.作为一种示例，当至少一个上述子评审结果为待人工辅助评审，由评审人员进行人工评审，评审人员包括但不限于评审专家。
88.作为一种示例，将上述待评审图纸及对应的至少一个上述子评审结果发送给上述评审人员，接收上述评审人员依据具体的实际要求反馈的评审意见，并在上述评审人员的终端弹出显示反馈成功的窗口。
89.s420，对上述评审结果和评审意见进行汇总，得到汇总的审图结果；
90.作为一种示例，系统接收到评审意见，按照预先设定的标准对评审结果和评审意见进行汇总，上述预先设定的标准包括但不限于评审结果与评审意见的简单组合。
91.s430，通过上述系统的评审页面输出上述汇总的审图结果。
92.作为一种示例，审图结果可以是系统对评审结果和评审意见的汇总结果，包括但不限于通过、驳回、修改。
93.作为一种示例，是否需要进行人工辅助评审由上述系统后台自行判断，当至少一个上述子评审结果为待人工辅助评审，但评审人员认为无需人工辅助评审时，可人工修改
评审结果；审图结果通过上述系统评审页面输出，输出时系统会发出相关消息提醒。
94.通过上述实施例，在系统自动评审的基础上，还可以结合人工辅助评审的结果进行评审，特别是对于一些复杂的待评审图纸的评审，可以提升自动审图和人工辅助评审对图纸的适配能力。
95.在一个实施例中，如图5所示，上述获取评审人员针对至少一个上述子评审结果反馈的评审意见包括：
96.s510，获取至少一个上述子评审结果对应的评审人员的终端信息；
97.作为一种示例，终端信息可以是上述对应的评审人员的终端设备信息，包括但不限于设备识别码；上述对应的评审人员的终端包括但不限于个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑。
98.作为一种示例，系统接收到需要人工辅助评审的指令后，获取至少一个上述子评审结果对应的评审人员的终端信息，并在系统中建立人工辅助评审日志，记录包括但不限于时间、具体操作信息。
99.s520，发送上述待评审图纸至上述评审人员的终端；
100.作为一种示例，确认评审人员终端信息无误后，系统发送上述待评审图纸以及至少一个子评审结果至上述评审人员的终端，并在上述日志中记录，弹出显示待评审图纸发送成功的窗口。
101.s530，获取上述评审人员的终端返回的评审意见。
102.作为一种示例，在递交需要人工辅助评审的待评审图纸至对应的评审人员前，获取对应的评审人员的终端信息，确认评审人员终端信息无误后，发送对应待评审图纸以及至少一个子评审结果至所述评审人员的终端，评审人员对需要人工辅助评审的内容增加评审意见后，提交评审意见至系统相关页面，系统获取评审人员的终端返回的评审意见。
103.通过上述实施例，评审人员可以利用终端设备进行远程的人工辅助评审，减少人工辅助评审的设备限制和地域时间限制，提升人工辅助评审的效率和灵活性。
104.在一个实施例中，上述将上述待评审图纸输入上述系统包含的预先训练完成的图纸识别模型之前，还包括：对用户上传的cad图纸或pdf版本图纸进行图片预处理，以得到符合上述图纸识别模型输入的规范化的图像。
105.作为一种示例，规范化的图像可以是符合上述图纸识别模型输入要求的图像，上述图纸识别模型输入要求包括但不限于大小、颜色、比例。
106.作为一种示例，系统在获取用户上传到系统的待审核图纸后，对用户上传的cad图纸或pdf版本图纸进行图片预处理，图片预处理可以由系统自行实施，也可以由人工依据不同的待评审图纸具体情况实施干预。
107.通过上述实施例，对图纸进行图片预处理，便于输入图纸识别模型，提升图纸规范性和图纸识别模型的识别效率。
108.在一个实施例中，上述图片预处理包括以下至少一项：对上述cad图纸或pdf版本图纸进行二值化处理，对上述cad图纸或pdf版本图纸进行噪声去除处理，对上述cad图纸或pdf版本图纸进行倾斜矫正处理。
109.作为一种示例，二值化处理可以是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果，二值化处理可以是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，进而使待评审图纸图像
呈现出明显的只有黑和白的视觉效果；噪声去除可以是消除、弱化或压制图像中的随机变化干扰；倾斜矫正可以是当图纸存在倾斜时，根据倾斜方向、角度等对图像进行矫正。
110.在一个实施例中，针对上述待评审图纸的具体情况进行对应的预处理，预处理程度可以由系统自行实施，也可以人工干预。
111.通过上述实施例，对图纸进行图片预处理，规范图纸质量，减少无关因素对图纸的影响，便于输入图纸识别模型，提升图纸识别效率。
112.在一个实施例中，如图6所示，上述将上述待评审图纸输入上述系统包含的预先训练完成的图纸识别模型之前，还包括：
113.s610，建立作为审图评审参考的基本数据库；上述基本数据库包含多个初始图像样本；
114.作为一种示例，初始图像样本可以是作为审图评审参考的典型设计材料图纸图像样本；上述初始图像样本中可以标注有基础的标签信息，用于训练图纸识别模型，上述标签信息包括但不限于设备类型、文本、图例。
115.作为一种示例，参与评审的部门操作人员不定期上传典型设计材料至上述基本数据库，将上述典型设计材料图纸当作初始图像样本。
116.s620，对上述基本数据库中的上述初始图像样本进行数据增强，以扩充图像样本；上述数据增强包括以下至少一项：图像裁剪处理、图像旋转处理、图像缩放处理、图像噪声处理；
117.作为一种示例，图像裁剪处理可以是使用规则格网法，先设定好需要裁剪后图像的尺寸大小，再一张张图像生成出来，随机裁剪的数据能够有效增加数据的随机性；图像旋转处理可以是把图像中心作为参照点，将图像的每一个像素点都按照同一角度进行旋转生成新的图像，旋转后的图像尺寸也会跟着发生变化，因为有的像素点会随着旋转溢出原来图像的大小，所以保留原来图像大小就截取掉溢出部分或者扩大图像范围来显示完整图像；图像缩放处理可以是在复杂背景下，图片的某一部分也是属于这种图片的种类，所以可以对图片进行80％大小的随机缩放，以增加样本数量，同时，也能批量统一图片大小，便于输入给所述图纸识别模型；图像噪声处理可以是确定噪声的加入范围，在范围内设定随机生成的随机数，以此为坐标增加噪声，并且以该坐标的像素点来决定加入白点还是黑点，若图像为单通道可以直接赋值，三通道图像则需要依次三个通道赋值。
118.s630，基于扩充后的图像样本训练神经网络，得到训练完成的上述图纸识别模型。
119.在一些实施例中，神经网络算法包含但不限于卷积层、线性整流层、池化层、损失函数层和全连接层，同时，为了防止训练神经网络时出现过度拟合，还运用了包括但不限于防过拟合技术。
120.作为一种示例，神经网络在训练阶段，可以主要对上述初始图像样本中的标签信息进行识别与认知，建立简单的设备、文本对应标签信息的识别逻辑关系，纠正错误识别，不断多次识别，随着训练次数和训练难度的增加，减少错误识别次数，不断迭代，直至不出现错误识别，得到训练完成的图纸识别模型。
121.通过上述实施例，基于参与评审的部门操作人员上传到系统的典型设计材料建立基本数据库，上述典型设计材料作为图像样本，并对基本数据库中图像样本进行数据增强，基于数据增强后的上述基本数据库中图像样本训练图纸识别模型，增加训练图纸识别模型
的图像样本量，提升图纸识别模型识别能力，提高图纸识别准确度。
122.为了更全面的展示本技术的审图方法，在一个实施例中，审图方法的整体逻辑如图7所示。
123.作为一种示例，基于参与评审的部门操作人员上传到系统的典型设计材料建立基本数据库，上述典型设计材料作为图像样本，并对基本数据库中图像样本进行数据增强，上述数据增强技术包括但不限于图像裁剪、图像缩放、图像旋转、图像噪声，基于数据增强后的上述基本数据库中图像样本训练图纸识别模型，上述图纸识别模型包括设备识别单元和文字识别单元，分别用于识别待评审图纸中的设备信息和文本信息。此后，将训练好的图纸识别模型集成到系统中。
124.然后，获取用户输入到系统的待评审图纸，对上述待评审图纸进行图像预处理，图像预处理包括但不限于二值化、噪声去除、倾斜矫正，由图纸识别模型识别上述待评审图纸，图纸识别模型的设备识别单元可以是一个卷积神经网络，该卷积神经网络包括但不限于卷积层、线性整流层、池化层、损失函数层、全连接层，为了防止过度拟合还运用了包括但不限于防过拟合技术，图纸识别模型的文字识别单元包括但不限于光学字符识别技术、图文检测、图文识别，设备识别单元通过特征提取和特征识别输出设备识别结果，文字识别单元通过检测文字区域和识别文字消息输出文字识别结果。
125.应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
126.基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的审图方法的审图装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个审图装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于审图方法的限定，在此不再赘述。
127.在一个实施例中，如图8所示，提供了一种审图装置，包括：图纸获取模块810、图纸识别模块820和图纸评审模块830，其中：
128.图纸获取模块810，用于获取用户上传到系统的待评审图纸；
129.图纸识别模块820，用于将上述待评审图纸输入上述系统包含的预先训练完成的图纸识别模型，获取上述图纸识别模型识别到的上述待评审图纸包含的设备类型、文本及参数结果；上述图纸识别模型对上述待评审图纸包含的设备所在区域和字符所在区域分别进行识别，得到设备所在的第一目标区域、字符所在的第二目标区域，分别在所述第一目标区域、第二目标区域中进一步识别，得到杉树设备类型、文本及参数结果；
130.图纸评审模块830，用于基于预置在上述系统中的审查规则，对上述设备类型、文本及参数结果进行评审，得到上述待评审图纸的评审结果。
131.在一个实施例中，图纸评审模块830进一步用于根据上述设备类型、文本及参数结果，确定上述待评审图纸中是否有标注拆除设备，得到第一子评审结果，以及确定上述待评
审图纸中上述拆除设备的数量和类型是否满足项目要求，得到第二子评审结果；根据上述拆除设备，确定上述待评审图纸中包含的改造范围，并确定上述改造范围是否有画云圈线，得到第三子评审结果；根据上述设备类型、文本及参数结果，确定上述待评审图纸中图例、图纸比例及标注是否符合统一规范，得到第四子评审结果；根据上述设备类型、文本及参数结果，确定上述待评审图纸中电缆的中间接头的位置和数量是否合理，得到第五子评审结果；基于上述第一子评审结果、第二子评审结果、第三子评审结果、第四子评审结果和第五子评审结果中至少一项，得到上述待评审图纸的评审结果。
132.在一个实施例中，审图装置还包括审图结果汇总模块，该审图结果汇总模块用于如上述评审结果中至少一个子评审结果为待人工辅助评审，获取评审人员针对上述至少一个子评审结果反馈的评审意见；对上述评审结果和评审意见进行汇总，得到汇总的审图结果；通过上述系统的评审页面输出上述汇总的审图结果。
133.在一个实施例中，审图装置还包括评审意见获取模块，该评审意见获取模块具体用于获取上述至少一个子评审结果对应的评审人员的终端信息；发送上述待评审图纸以及上述至少一个子评审结果至上述评审人员的终端；获取上述评审人员的终端返回的针对上述至少一个子评审结果的评审意见。
134.在一个实施例中，上述审图装置还包括图片预处理模块，该图片预处理模块用于对用户上传的cad图纸或pdf版本图纸进行图片预处理，以得到符合上述图纸识别模型输入的规范化的图像。
135.在一个实施例中，上述图片预处理模块具体用于对用户上传的上述cad图纸或pdf版本图纸进行图片预处理包括对上述cad图纸或pdf版本图纸进行二值化处理、对上述cad图纸或pdf版本图纸进行噪声去除处理、对上述cad图纸或pdf版本图纸进行倾斜矫正处理中的至少一项。
136.在一个实施例中，审图装置还包括模型训练模块，该模型训练模块用于建立作为审图评审参考的基本数据库，上述基本数据库包含多个初始图像样本，对上述基本数据库中的上述初始图像样本进行数据增强，以扩充图像样本，上述数据增强包括以下至少一项：图像裁剪处理、图像旋转处理、图像缩放处理、图像噪声处理，基于扩充后的图像样本训练神经网络，得到训练完成的上述图纸识别模型。
137.上述审图装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
138.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种审图方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹
球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
139.本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
140.在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
141.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
142.在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
143.需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
144.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
145.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
146.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。