上海天华建筑设计有限公司;浙江大学马嘉悦获国家专利权
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龙图腾网获悉上海天华建筑设计有限公司;浙江大学申请的专利一种基于深度学习的超大建筑图纸洁具识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115712942B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211485487.8，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于深度学习的超大建筑图纸洁具识别方法是由马嘉悦;郑友怡;王文广设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的超大建筑图纸洁具识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的超大建筑图纸洁具识别方法，它解决了大批量建筑图纸构件识别等问题，其包括如下步骤：S1：数据准备，将实际应用中的建筑图纸交给建筑设计师进行洁具的标注；S2：图纸预处理和数据集构建，对图纸光栅化和滑动窗口采样；S3：网络训练，数据增强后送入检测框架，通过优化损失函数迭代得到检测模型；S4：网络预测，对图像填充并重叠切片，之后进行结果融合；S5：后处理，进行预测结果进行筛选；S6：实验结果，对洁具识别进行评估。本发明具有构件识别准确度高、无需建立模板库等优点。
本发明授权一种基于深度学习的超大建筑图纸洁具识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的超大建筑图纸洁具识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：数据准备，将实际应用中的建筑图纸交给建筑设计师进行洁具的标注； S2：图纸预处理和数据集构建，对图纸光栅化和滑动窗口采样； S3：网络训练，数据增强后送入检测框架，通过优化损失函数迭代得到检测模型； S4：网络预测，对图像填充并重叠切片，之后进行结果融合；所述的步骤S4中图像填充对图像的四周进行空白填充；所述的步骤S4中重叠切片中切片步长增加，不超过切片边长；所述的步骤S4中结果融合将切片的结果列表转化为与切片等大的三个掩模切片mlabel，mscore，mbox，取掩模切片的中心区域，无缝拼接成整张图像的掩模Mlabel，Mscore，Mbox，最终根据掩模计算每个边界框的范围；拼接掩模切片时计算当前切片与相邻的左、上方的切片边缘重合程度，若重合程度达到设定的阈值，则相邻切片的边界框进行合并； S5：后处理，进行预测结果进行筛选； S6：实验结果，对洁具识别进行评估。
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