图纸识别方法及相关装置与流程

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图纸识别方法及相关装置。

背景技术：

建筑图纸中的总平面图的“场地区域”是指被用地预设标识线(例如红线)围起来的闭合区域。总平面图一直是图纸审查中的重灾区，主要原因有三点：1)图纸信息非常复杂，信息定位和提取困难；2)图纸绘制不规范，关键信息难于识别，关键数据缺失或者被严重污染；3)通过道路与预设标识线来判定出入口区域，容易出现遗漏和错误。因此，现有技术对场地区域的识别存在识别精度低的问题。

技术实现要素：

本申请实施例公开一种图纸识别方法及相关装置，以期通过cad数据解析识别总平面图的场地区域，提高场地区域的识别精度。

本申请实施例第一方面公开了一种图纸识别方法，包括：获取cad图纸，并对所述cad图纸进行解析，以得到所述cad图纸的预设标识线数据；将所述预设标识线数据设置在底图上，以得到所述预设标识线数据对应的图像；对所述图像进行处理，以识别出所述cad图纸的场地区域。

可以看出，在本实施方式中，在获取到总平面图的cad图纸之后，对该cad图纸进行解析，以获取该cad图纸的预设标识线数据，也即用地预设标识线数据；然后将该预设标识线数据描述在底图上，得到了预设标识线数据对应的图像；再对该图像进行处理，识别出图像中的场地区域，从而可以准确识别出总平面图的场地区域。

在一些示例性的实施例中，所述对所述图像进行处理，以识别出所述cad图纸的场地区域，包括：对所述图像进行轮廓提取，以得到所述图像的轮廓，并判断所述轮廓是否封闭；若所述轮廓封闭，则将所述轮廓内的区域作为所述cad图纸的场地区域。

可以看出，在本实施方式中，识别cad图纸的场地区域，先通过数据cad数据解析获得该cad图纸中的预设标识线数据，然后利用预设标识线数据建立图像，再对图像进行轮廓提取，提取出的轮廓即是该cad图纸中的场地区域，从而可以准确识别出cad图纸中的场地区域。

在一些示例性的实施例中，在对所述图像进行轮廓提取之前，所述方法还包括：对所述图像进行二值化处理；和/或对所述图像的线段进行膨胀，以扩大所述图像的边缘；和/或对所述图像的线段进行腐蚀，以消除细线对所述图像的影响。

可以看出，在本实施方式中，在对图像进行轮廓提取之前，对图像进行二值化处理，以使图像呈现出明显的黑白效果，使得轮廓更加明显，便于轮廓提取；和/或对图像的线段进行膨胀，以扩大所述图像的边缘，使得轮廓边缘明显，进一步便于轮廓提取；和/或对图像的线段进行腐蚀，以消除细线对图像的影响，更进一步便于轮廓提取。

在一些示例性的实施例中，所述对所述图像进行二值化处理，包括：对所述图像按照r、g、b三通道进行分离，得到所述图像的r通道数据、g通道数据、b通道数据；将强度值大于第一预设阈值的r通道数据进行二值化处理，得到处理后的r通道数据；将强度值大于第二预设阈值的g通道数据进行二值化处理，得到处理后的g通道数据；将强度值大于第三预设阈值的b通道数据进行二值化处理，得到处理后的b通道数据；根据所述处理后的r通道数据、所述处理后的g通道数据、所述处理后的b通道数据合成处理后的所述图像。

可以看出，在本实施方式中，对图像按照r、g、b三通道进行分离，得到图像的r通道数据、g通道数据、b通道数据；然后将强度值大于第一预设阈值的r通道数据进行二值化处理，得到处理后的r通道数据；以及将强度值大于第二预设阈值的g通道数据进行二值化处理，得到处理后的g通道数据；以及将强度值大于第三预设阈值的b通道数据进行二值化处理，得到处理后的b通道数据；再根据处理后的r通道数据、处理后的g通道数据、处理后的b通道数据合成处理后的图像，从而实现对图像的二值化处理。

在一些示例性的实施例中，所述方法还包括：若对所述图像进行轮廓提取，得到多个轮廓，则根据所述cad图纸中的用地面积信息从所述多个轮廓中确定所述图像的轮廓。

可以看出，在本实施方式中，如果对图像进行轮廓提取，得到多个轮廓，可以根据cad图纸中的用地面积信息对从这多个轮廓进行判断，从中确定出该图像的真实轮廓，从而减少因提取得到多个轮廓而导致的场地区域识别精度低的问题。

在一些示例性的实施例中，所述根据所述cad图纸中的用地面积信息从所述多个轮廓中确定所述图像的轮廓，包括：遍历所述多个轮廓，并计算出所述多个轮廓中的每个轮廓围成的面积，得到多个面积，所述多个轮廓与所述多个面积一一对应；将所述多个面积分别与所述用地面积信息中的设计面积进行匹配；若匹配成功，则将匹配成功的面积对应的轮廓作为所述图像的轮廓。

可以看出，在本实施方式中，从图像中提取到多个轮廓时，遍历每个轮廓，计算出每个轮廓围成的面积，将每个轮廓围成的面积与cad图纸的用地面积信息中的设计面积进行匹配；将匹配成功的面积对应的轮廓作为该图像的轮廓，从而可以通过用地面积信息来校准提取到的轮廓，有利于提高场地区域的识别精度。

在一些示例性的实施例中，所述方法还包括：若匹配不成功，则将所述多个面积与预设面积阈值进行比较；将所述多个面积中大于所述预设面积阈值的面积对应的的轮廓作为所述图像的轮廓。

可以看出，在本实施方式中，如果该多个轮廓的面积都与用地面积信息中的设计面积不匹配，可能存在计算误差，此时需要采取补救措施，将多个轮廓中对应面积大于预设面积阈值的作为图像的轮廓，从而确保能够提取到该图像的轮廓。

本申请实施例第二方面公开了一种图纸识别装置，包括：获取单元，用于获取cad图纸，并对所述cad图纸进行解析，以得到所述cad图纸的预设标识线数据；设置单元，用于将所述预设标识线数据设置在底图上，以得到所述预设标识线数据对应的图像；识别单元，用于对所述图像进行处理，以识别出所述cad图纸的场地区域。

本申请实施例第三方面公开了一种电子设备，包括处理器、存储器、通信接口，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如上述第一方面任一项所述的方法中的步骤的指令。

本申请实施例第四方面公开了一种芯片，其特征在于，包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有所述芯片的设备执行如上述第一方面中任一项所述的方法。

本申请实施例第五方面公开了一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如上述第一方面中任一项所述的方法。

本申请实施例第六方面公开了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品使得计算机执行如上述第一方面中任一项所述的方法。

本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种电子设备硬件的结构示意图；

图2是本申请实施例提供的一种图纸识别方法的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的另一种图纸识别方法的流程示意图；

图4是本申请实施例提供的一种图纸识别装置的结构示意图；

图5是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

用于实施本申请实施例提供的技术方案的硬件架构可以是以任意一种：

(1)客户端、服务器架构，即cs架构模式，例如手机或电脑端安装的ai审图app；

(2)浏览器和服务器架构模式，即bs架构模式，例如手机或电脑端通过浏览器访问的ai审图网页版；

(3)cs、bs架构的结合，例如微信小程序中加载的ai审图小程序、快应用中心的ai审图快应用等；

(4)本地设备架构模式，例如手机或者笔记本安装的不依赖网络的ai审图app，本地设备可运行轻量化图形引擎，具体通过ai处理芯片架构来实现，ai处理芯片架构可以包括cpu和至少一个神经网络处理器npu，cpu与至少一个npu连接，至少一个npu可以处理ai审图中的部分或全部数据处理逻辑。

本申请实施例所涉及到的电子设备可以是具备通信能力的电子设备，该电子设备可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(userequipment，ue)、移动台(mobilestation，ms)、终端设备(terminaldevice)等。

请参考图1，图1是本申请一个示例性实施例提供的电子设备100硬件的结构示意图。该电子设备100可以是智能手机、平板电脑、电子书等能够运行应用程序的电子设备。本申请中的电子设备100可以包括一个或多个如下部件：处理器、存储器和收发器等。

处理器可以包括一个或者多个处理核心。处理器利用各种接口和线路连接整个电子设备100内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器内的数据，执行电子设备100的各种功能和处理数据。可选地，处理器可以采用数字信号处理(digitalsignalprocessing，dsp)、现场可编程门阵列(field－programmablegatearray，fpga)、可编程逻辑阵列(programmablelogicarray，pla)中的至少一种硬件形式来实现。处理器可集成中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、图像处理器(graphicsprocessingunit，gpu)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，cpu主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；gpu用于负责显示内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器中，单独通过一块通信芯片进行实现。

存储器可以包括随机存储器(randomaccessmemory，ram)，也可以包括只读存储器(read-onlymemory)。可选地，该存储器包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitorycomputer-readablestoragemedium)。存储器可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于实现至少一个功能的指令(比如图纸解析、图像处理等)、用于实现下述各个方法实施例的指令等，该操作系统可以是安卓(android)系统(包括基于android系统深度开发的系统)、苹果公司开发的ios系统(包括基于ios系统深度开发的系统)或其它系统。存储数据区还可以存储电子设备100在使用中所创建的数据(比如cad图纸、预设标识线数据、cad图纸的场地区域等)。

请参阅图2，图2是本申请实施例提供的一种图纸识别方法，所述方法包括但不限于以下步骤：

步骤201、获取cad图纸，并对所述cad图纸进行解析，以得到所述cad图纸的预设标识线数据。

其中，特定标识线可以是“红线”，可以用“红线”代表一类(地产)图纸中特殊用途标识(场地)线，但不仅局限于红色线。

其中，所述cad图纸为建筑设计的总平面图，通过cad数据解析可以获取得到该总平面图的预设标识线数据，也即预设标识线图层数据。

步骤202、将所述预设标识线数据设置在底图上，以得到所述预设标识线数据对应的图像。

具体地，可以将预设标识线数据打印在黑色底图上，从而得到该预设标识线数据对应的图像，该预设标识线数据对应的图像也即总平面图中的某个区域的图像。

步骤203、对所述图像进行处理，以识别出所述cad图纸的场地区域。

具体的，可以图形学算法对该总平面图的预设标识线数据对应的图像进行粗处理，从而识别出该cad图纸的场地区域。

可以看出，在本实施方式中，在获取到总平面图的cad图纸之后，对该cad图纸进行解析，以获取该cad图纸的预设标识线数据，也即用地预设标识线数据；然后将该预设标识线数据描述在底图上，得到了预设标识线数据对应的图像；再对该图像进行处理，识别出图像中的场地区域，从而可以准确识别出总平面图的场地区域。

在一些示例性的实施例中，所述对所述图像进行处理，以识别出所述cad图纸的场地区域，包括：对所述图像进行轮廓提取，以得到所述图像的轮廓，并判断所述轮廓是否封闭；若所述轮廓封闭，则将所述轮廓内的区域作为所述cad图纸的场地区域。

其中，可以采用轮廓提取算子或轮廓提取算法(包含sobel，canny，roberts，log等)对所述图像进行轮廓提取。

举例来说，对该图像进行轮廓提取，在提取到该图像的轮廓以后，并判断该提取到的轮廓是否是封闭的，如果是封闭的，则说明轮廓提取成功，轮廓内的区域是个封闭的区域，可以将该封闭区域作为该cad图纸的场地区域。

可以看出，在本实施方式中，识别cad图纸的场地区域，先通过数据cad数据解析获得该cad图纸中的预设标识线数据，然后利用预设标识线数据建立图像，再对图像进行轮廓提取，提取出的轮廓即是该cad图纸中的场地区域，从而可以准确识别出cad图纸中的场地区域。

在一些示例性的实施例中，在对所述图像进行轮廓提取之前，所述方法还包括：对所述图像进行二值化处理；和/或对所述图像的线段进行膨胀，以扩大所述图像的边缘；和/或对所述图像的线段进行腐蚀，以消除细线对所述图像的影响。

其中，使用opencv对预设标识线数据对应的图像进行二值化处理，可以将整个图像呈现出明显的黑白效果；使用opencv对线段进行膨胀，扩大边缘，其目的是使得图像的轮廓更加明显；使用opencv对线段进行腐蚀，消除细线对图像的影响，其目的是使得图像的轮廓更加的清晰，而不会受到图纸中其它细线的影响。

可以看出，在本实施方式中，在对图像进行轮廓提取之前，对图像进行二值化处理，以使图像呈现出明显的黑白效果，使得轮廓更加明显，便于轮廓提取；和/或对图像的线段进行膨胀，以扩大所述图像的边缘，使得轮廓边缘明显，进一步便于轮廓提取；和/或对图像的线段进行腐蚀，以消除细线对图像的影响，更进一步便于轮廓提取。

在一些示例性的实施例中，所述对所述图像进行二值化处理，包括：对所述图像按照r、g、b三通道进行分离，得到所述图像的r通道数据、g通道数据、b通道数据；将强度值大于第一预设阈值的r通道数据进行二值化处理，得到处理后的r通道数据；将强度值大于第二预设阈值的g通道数据进行二值化处理，得到处理后的g通道数据；将强度值大于第三预设阈值的b通道数据进行二值化处理，得到处理后的b通道数据；根据所述处理后的r通道数据、所述处理后的g通道数据、所述处理后的b通道数据合成处理后的所述图像。

其中，第一预设阈值、第二预设阈值和第三预设阈值的根据具体图像设定的，其可以相同也可以不同。

可以看出，在本实施方式中，对图像按照r、g、b三通道进行分离，得到图像的r通道数据、g通道数据、b通道数据；然后将强度值大于第一预设阈值的r通道数据进行二值化处理，得到处理后的r通道数据；以及将强度值大于第二预设阈值的g通道数据进行二值化处理，得到处理后的g通道数据；以及将强度值大于第三预设阈值的b通道数据进行二值化处理，得到处理后的b通道数据；再根据处理后的r通道数据、处理后的g通道数据、处理后的b通道数据合成处理后的图像，从而实现对图像的二值化处理。

在一些示例性的实施例中，所述方法还包括：若对所述图像进行轮廓提取，得到多个轮廓，则根据所述cad图纸中的用地面积信息从所述多个轮廓中确定所述图像的轮廓。

举例来说，在cad建筑图纸中，图框信息部分一般都会标注该建筑物的用地面积或者设计面积，通过将提取得到的轮廓的面积与用地面积或者设计面积进行比较，可以从多个轮廓中确定出真实轮廓。

可以看出，在本实施方式中，如果对图像进行轮廓提取，得到多个轮廓，可以根据cad图纸中的用地面积信息对从这多个轮廓进行判断，从中确定出该图像的真实轮廓，从而减少因提取得到多个轮廓而导致的场地区域识别精度低的问题。

在一些示例性的实施例中，所述根据所述cad图纸中的用地面积信息从所述多个轮廓中确定所述图像的轮廓，包括：遍历所述多个轮廓，并计算出所述多个轮廓中的每个轮廓围成的面积，得到多个面积，所述多个轮廓与所述多个面积一一对应；将所述多个面积分别与所述用地面积信息中的设计面积进行匹配；若匹配成功，则将匹配成功的面积对应的轮廓作为所述图像的轮廓。

举例来说，当对图像进行轮廓提取之后，有可能提取到多个轮廓，此时需要从这多个轮廓中确定出真实的轮廓，可以通过计算这多个轮廓的面积，然后将计算得到的面积与该图纸中的用地面积或设计面积进行比较，如果两者相同，则说明当前判断面积对应的轮廓是真实轮廓，如果不相同，则说明当前判断面积对应的轮廓不是真实轮廓。

可以看出，在本实施方式中，从图像中提取到多个轮廓时，遍历每个轮廓，计算出每个轮廓围成的面积，将每个轮廓围成的面积与cad图纸的用地面积信息中的设计面积进行匹配；将匹配成功的面积对应的轮廓作为该图像的轮廓，从而可以通过用地面积信息来校准提取到的轮廓，有利于提高场地区域的识别精度。

在一些示例性的实施例中，所述方法还包括：若匹配不成功，则将所述多个面积与预设面积阈值进行比较；将所述多个面积中大于所述预设面积阈值的面积对应的的轮廓作为所述图像的轮廓。

举例来说，在匹配过程，有可能出现多个轮廓的面积与该建筑物的用地面积或者设计面积均不匹配，此时可能是因为轮廓面积计算存在误差或者轮廓提取存在误差，实际上多个轮廓中已经包括了该建筑物真实的轮廓，此时需要进行校正，从该多个轮廓中取最接近真实轮廓的轮廓。具体地，可以设定一个预设面积阈值，其中，该预设面积阈值的面积与该该建筑物的用地面积或者设计面积相近；然后将该多个面积与该预设面积阈值进行比较，将该多个面积中大于预设面积阈值的面积对应的的轮廓作为该图像的真实轮廓。

进一步地，若匹配不成功，则将所述多个面积与用地面积或设计面积作差，得到多个面积差值；将所述多个面积差值中的最小面积差值对应的轮廓作为该图像的真实轮廓。

可以看出，在本实施方式中，如果该多个轮廓的面积都与用地面积信息中的设计面积不匹配，可能存在计算误差，此时需要采取补救措施，将多个轮廓中对应面积大于预设面积阈值的作为图像的轮廓，从而确保能够提取到该图像的轮廓。

在一个可能的示例中，所述对所述图像进行轮廓提取，以得到所述图像的轮廓，包括：对所述图像的关键特征进行特征提取，得到第一特征点集，所述关键特征包括建筑物特征、绿化地特征、道路特征；对所述图像的全局特征进行特征点提取第二特征点集；将所述第一特征点集输入到预设神经网络模型，得到第一评估值；将所述第二特征点集输入到所述预设神经网络模型，得到第二评估值；获取所述关键特征对应的第一权重值、所述全局特征对应的第二权重值，所述第一权重值大于所述第二权重值，且所述第一权重值与所述第二权重值之和为1；依据所述第一评估值、所述第二评估值、所述第一权重值、所述第二权重值进行加权运算，得到目标评估值；获取所述图像对应的目标图像质量评价值；按照预设的图像质量评价值与轮廓评估调整系数之间的映射关系，确定所述目标图像质量评价值对应的目标轮廓评估调整系数；依据所述目标轮廓评估调整系数对所述目标评估值进行调整，得到最终评估值；按照预设的评估值与轮廓之间的映射关系，确定所述最终评估值对应的所述图像对应的轮廓。

其中，在建筑总平面图中包括以下内容：

1)保留的地形和地物；

2)测量坐标网、坐标值，场地范围的测量坐标(或定位尺寸)，道路红线、建筑控制线，用地红线；

3)场地四邻原有及规划的道路、绿化带等位置(主要坐标或定位尺寸)和主要建筑物及构筑物的位置、名称、层数、间距；

4)建筑物、构筑物的位置(人防工程、地下车库、油库、贮水池等隐蔽工程)；

5)各类控制线的距离，其中主要建筑物、构筑物应标注坐标(或定位尺寸)、与相邻建筑物之间的距离及建筑物总尺寸、名称(或编号)、层数；

6)道路、广场的主要坐标(或定位尺寸)，停车场及停车位、消防通道及高层建筑消防扑救场地的布置，必要时加绘交通流线示意；

7)绿化、景观及休闲设施的布置示意，并表示出护坡、挡土墙，排水沟等；

8)指北针或风玫瑰图；

9)主要技术经济指标表；

10)说明栏内注写:尺寸单位、比例、地形图的测绘单位、日期，坐标及高程系统名称(如为场地建筑坐标网时，应说明其与测量坐标网的换算关系)，补充图例及其他必要的说明等。

其中，可以基于大数据统计获取到一定数量的总平面图的轮廓，然后建立评估值与一定数量的总平面图的轮廓之间的映射关系，从而得到预设的评估值与轮廓之间的映射关系，用于opencv对需要处理的图像进行轮廓提取。

可以看出，在本实施方式中，提取总平面图对应图像的的全局特征以及关键特征，通过神经网络模型对该全局特征以及该关键特征进行评估，获取到图像的评估值，基于大数据统计的图像评估值与轮廓映射关系，确定该总平面图对应图像的轮廓，从而可以快速精准提取到该总平面图对应图像的轮廓。

在一个可能的示例中，在对所述图像进行轮廓提取，以得到所述图像的轮廓之前，所述方法还包括：将所述图像划分为多个区域；确定所述多个区域中每一区域的特征点分布密度，得到多个特征点分布密度，每一区域对应一个特征点分布密度；依据所述多个特征点分布密度确定目标均方差；依据均方差与图像增强算法之间的映射关系，确定所述目标均方差对应的目标图像增强算法；依据所述目标图像增强算法对所述图像进行图像增强处理。

其中，具体实现中，电子设备中可以预先存储均方差与图像增强算法之间的映射关系。电子设备可以将图像划分为多个区域，进而，可以确定多个区域中的每一区域的特征点分布密度，即特征点分布密度＝区域的特征点总数量/区域面积，依据这些特征点分布密度可以计算目标均方差，均方差在一定程度上反映了区域的关联性，依据不同的关联性，可以选择不同的图像处理算法，具体地，依据上述均方差与图像增强算法之间的映射关系，确定目标均方差对应的目标图像增强算法，依据目标图像增强算法对图像进行图像增强处理，如此，能够提升图像增强效果。

可以看出，在本实施方式中，在对所述图像进行轮廓提取，以得到所述图像的轮廓之前，对图像进行图像增强处理，从而可以有利于后续轮廓提取。

请参阅图3，图3是本申请实施例提供的另一种图纸识别方法，所述方法包括但不限于以下步骤：

步骤301、cad图纸解析。

其中，该cad图纸可以是建筑物设计的总平面图纸。

步骤302、获取红线图层数据。

其中，红线也即建筑设计中的用地红线，建筑图纸中的总平面图被用地红线围起来的闭合区域称为“场地区域”。

步骤303、数据是否为空。

具体的，所述判断数据是否为空包括：判断该cad图纸中是否存在红线图层数据；判断是否提取到所述cad图纸中的红线图层数据。

其中，若步骤303判断结果为数据不为空，则执行步骤304；若步骤303判断结果为数据为空，则执行步骤307。

步骤304、红线图层数据绘制图片。

其中，在红线图层数据不为空的情况下，也即存在红线图层数据时，根据该红线图层数据绘制图片。

步骤305、图像处理。

其中，在将红线图层数据绘制图片后，对该图片进行图像处理。具体处理包括：提取图片中大于阈值的红色像素；二值化处理；图像膨胀、腐蚀、处理噪声；寻找边缘轮廓；多边形闭合判定，也即判断提取得到的轮廓是否是闭合区域；过滤过小面积轮廓，也即当提取到多个轮廓时，筛选掉面积过小的不合理轮廓。

步骤306、数据是否为空。

也即判断对图片进行图像处理之后，是否提取到了该图片中的建筑物轮廓，如果轮廓数据不为空，也即提取到了该图片中的建筑物轮廓，则结束；如果轮廓数据为空，也即没有提取到该图片中的建筑物轮廓，则执行步骤307。

步骤307、读取cad图纸转png图片。

也就是说，在cad图纸中没有获取到红线图层数据或者在通过红线图层数据绘制的图片中没有提取到建筑物的轮廓时，可以直接将该cad图纸转png图片，然后再对该png图片进行图像处理，提取建筑物轮廓。

步骤308、图像处理。

其中，步骤308的具体步骤可以参阅步骤305，此处不再赘述。

步骤309、数据是否为空。

也即判断通过该png图片是否提取到该cad图纸中的建筑轮廓，如果数据为空，则说明通过该png图片没有提取到该cad图纸中的建筑轮廓，则返回没有提取到该cad图纸中的建筑轮廓的结果；如果数据不为空，则说明通过该png图片提取到了该cad图纸中的建筑轮廓，执行步骤310。

步骤310、提取图纸用地面积。

由于该png图片是该cad图纸直接转换得到的，而不是通过该cad图纸中的红线图层数据绘制得到的，因此针对该png图片进行轮廓提取可能会提取得到多个轮廓，此时需要通过该cad图纸中的用地面积或者设计面积来判断多个轮廓中的哪个为建筑物的真实轮廓，因此需要提取图纸中的用地面积。

步骤311、数据是否为空。

具体地，如果没有提取到图纸中的用地面积，则返回没有提取到图纸中的用地面积的结果；如果提取到图纸中的用地面积，则执行步骤312，依据面积筛选轮廓，确定出真实轮廓。

步骤312、依据面积筛选轮廓。

具体地，则遍历这多个轮廓，并计算每个轮廓围成的面积，与提取到图纸中的用地面积进行比较，若面积匹配，则是真实轮廓，从而从这多个轮廓中筛选出真实轮廓，从而得到该cad图纸中的场地区域。

可以看出，在本实施例中，在获取到总平面图的cad图纸之后，对该cad图纸进行解析，以获取该cad图纸的红线数据，也即用地红线数据；然后将该红线数据绘制成图片，或者直接将该cad图纸转换成图片；再对该图片进行处理，提取图片中的建筑物的真实轮廓，识别出图片中的场地区域，从而可以准确识别出总平面图的场地区域。

上述主要从方法侧各个网元之间交互的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，电子设备为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本说明书中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

请参见图4，图4是本申请实施例提供的一种图纸识别装置的结构示意图，该图纸识别装置400可以包括获取单元401、设置单元402和识别单元403，该图纸识别装置400应用于电子设备，其中，各个单元的详细描述如下：

获取单元401，用于获取cad图纸，并对所述cad图纸进行解析，以得到所述cad图纸的预设标识线数据；

设置单元402，用于将所述预设标识线数据设置在底图上，以得到所述预设标识线数据对应的图像；

识别单元403，用于对所述图像进行处理，以识别出所述cad图纸的场地区域。

在一些示例性的实施例中，所述识别单元403具体用于：对所述图像进行轮廓提取，以得到所述图像的轮廓，并判断所述轮廓是否封闭；若所述轮廓封闭，则将所述轮廓内的区域作为所述cad图纸的场地区域。

在一些示例性的实施例中，所述识别单元403还用于：在对所述图像进行轮廓提取之前，对所述图像进行二值化处理；和/或对所述图像的线段进行膨胀，以扩大所述图像的边缘；和/或对所述图像的线段进行腐蚀，以消除细线对所述图像的影响。

在一些示例性的实施例中，在对所述图像进行二值化处理方面，所述识别单元403具体用于：对所述图像按照r、g、b三通道进行分离，得到所述图像的r通道数据、g通道数据、b通道数据；将强度值大于第一预设阈值的r通道数据进行二值化处理，得到处理后的r通道数据；将强度值大于第二预设阈值的g通道数据进行二值化处理，得到处理后的g通道数据；将强度值大于第三预设阈值的b通道数据进行二值化处理，得到处理后的b通道数据；根据所述处理后的r通道数据、所述处理后的g通道数据、所述处理后的b通道数据合成处理后的所述图像。

在一些示例性的实施例中，所述识别单元403还用于：若对所述图像进行轮廓提取，得到多个轮廓，则根据所述cad图纸中的用地面积信息从所述多个轮廓中确定所述图像的轮廓。

在一些示例性的实施例中，在根据所述cad图纸中的用地面积信息从所述多个轮廓中确定所述图像的轮廓方面，所述识别单元403还用于：遍历所述多个轮廓，并计算出所述多个轮廓中的每个轮廓围成的面积，得到多个面积，所述多个轮廓与所述多个面积一一对应；将所述多个面积分别与所述用地面积信息中的设计面积进行匹配；若匹配成功，则将匹配成功的面积对应的轮廓作为所述图像的轮廓。

在一些示例性的实施例中，所述识别单元403还用于：：若匹配不成功，则将所述多个面积与预设面积阈值进行比较；将所述多个面积中大于所述预设面积阈值的面积对应的的轮廓作为所述图像的轮廓。

需要说明的是，各个单元的实现还可以对应参照上述方法实施例中的相应描述。当然，本申请实施例提供的图纸识别装置400包括但不限于上述单元模块，例如：图纸识别装置400还可以包括存储单元404。存储单元404可以用于存储该图纸识别装置400的程序代码和数据。

可以看出，在图4所描述的图纸识别装置400中，在获取到总平面图的cad图纸之后，对该cad图纸进行解析，以获取该cad图纸的预设标识线数据，也即用地预设标识线数据；然后将该预设标识线数据描述在底图上，得到了预设标识线数据对应的图像；再对该图像进行处理，识别出图像中的场地区域，从而可以准确识别出总平面图的场地区域。

请参阅图5，图5是本申请实施例提供的一种电子设备510的结构示意图，如图5所示，所述电子设备510包括通信接口511、处理器512、存储器513和至少一个用于连接所述通信接口511、所述处理器512、所述存储器513的通信总线514。

存储器513包括但不限于是随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)、只读存储器(read-onlymemory，rom)、可擦除可编程只读存储器(erasableprogrammablereadonlymemory，eprom)、或便携式只读存储器(compactdiscread-onlymemory，cd-rom)，该存储器513用于相关指令及数据。

通信接口511用于接收和发送数据。

处理器512可以是一个或多个中央处理器(centralprocessingunit，cpu)，在处理器512是一个cpu的情况下，该cpu可以是单核cpu，也可以是多核cpu。

该电子设备510中的处理器512用于读取所述存储器513中存储的一个或多个程序代码，执行以下操作：获取cad图纸，并对所述cad图纸进行解析，以得到所述cad图纸的预设标识线数据；将所述预设标识线数据设置在底图上，以得到所述预设标识线数据对应的图像；对所述图像进行处理，以识别出所述cad图纸的场地区域。

需要说明的是，各个操作的实现还可以对应参照上述方法实施例中相应的描述。

可以看出，在图5所描述的电子设备510中，在获取到总平面图的cad图纸之后，对该cad图纸进行解析，以获取该cad图纸的预设标识线数据，也即用地预设标识线数据；然后将该预设标识线数据描述在底图上，得到了预设标识线数据对应的图像；再对该图像进行处理，识别出图像中的场地区域，从而可以准确识别出总平面图的场地区域。

本申请实施例还提供一种芯片，所述芯片包括至少一个处理器，存储器和接口电路，所述存储器、所述收发器和所述至少一个处理器通过线路互联，所述至少一个存储器中存储有计算机程序；所述计算机程序被所述处理器执行时，上述方法实施例中所示的方法流程得以实现。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，上述方法实施例中所示的方法流程得以实现。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，上述方法实施例中所示的方法流程得以实现。

应理解，本申请实施例中提及的处理器可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

还应理解，本申请实施例中提及的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-onlymemory，rom)、可编程只读存储器(programmablerom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasableprom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electricallyeprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如静态随机存取存储器(staticram，sram)、动态随机存取存储器(dynamicram，dram)、同步动态随机存取存储器(synchronousdram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(doubledataratesdram，ddrsdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhancedsdram，esdram)、同步连接动态随机存取存储器(synchlinkdram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(directrambusram，drram)。

需要说明的是，当处理器为通用处理器、dsp、asic、fpga或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件时，存储器(存储模块)集成在处理器中。

应注意，本文描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。

本申请实施例装置中的模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。