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龙图腾网恭喜苏州大学申请的专利一种工业图纸关键符号语义识别方法及系统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：CN119229469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411767881.X，技术领域涉及：G06V30/422；该发明授权一种工业图纸关键符号语义识别方法及系统是由陶淇;范子铃;陈伟;赵雷设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业图纸关键符号语义识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别领域，公开了一种工业图纸关键符号语义识别方法及系统，方法包括通过设计基于基础模型SAM的通用图纸分割模型DrawSAM利用高效微调方法DoRA进行自适应微调SAM，结合BoxGenerator提示生成器进行图像分割，能够适应多样化的图纸类型和复杂结构布局，提升图纸中文字及符号的检测和识别准确率与效率；并通过优化的文本检测算法DrawDETR，减少了在识别工程图纸时的误识别率，提高了识别的准确性，有效解决了通用OCR模型在此领域的误识别和符号无法识别的问题，显著提升了图纸电子化数据的检索与应用，满足工业需求。

本发明授权一种工业图纸关键符号语义识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种工业图纸关键符号语义识别方法，其特征在于，包括：获取工业图纸；对工业图纸进行图像分割，利用具有微调方法的图像编码器进行编码，得到图像嵌入向量，根据图纸中的器件图像生成边界框提示信息，基于边界框提示信息得到提示编码，将图像嵌入向量与提示编码联合输入生成最终器件掩码图，以得到最终器件图；通过文本检测算法对分割得到的每个器件图进行文本检测，包括对器件图进行特征提取，并生成若干个候选检测框信息，通过候选检测框中心点和比例信息，得到参考点，具体包括：提取器件图输入到ResNet-50主干网络以及Transformer编码器进行特征提取；基于提取的特征在最终的编码层生成若干个候选检测框信息；通过候选检测框的中心点和比例信息，通过在顶部和底部利用贝塞尔中心曲线的显式采样，来预设参考点的数量和坐标，用作可变形交叉注意模块的参考点；基于参考点形成复合查询，用于生成文本检测框的坐标并优化，以定位器件图中的文本区域；其中，基于参考点形成复合查询，包括：在解码器中，对贝塞尔中心曲线生成的参考点坐标进行编码，用于对象查询；将对象查询添加到相应的参考点内容查询中，形成复合查询，并反馈至可变形交叉注意力模块；对所述文本区域通过文本识别算法进行文本识别，以得到文字和符号的语义信息。

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