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龙图腾网获悉北京互时科技股份有限公司申请的专利基于深度学习的工程图纸智能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：CN120748003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511241363.9，技术领域涉及：G06V30/422；该发明授权基于深度学习的工程图纸智能识别方法及系统是由林希;宋楠;李鑫;李晓辉设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的工程图纸智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及图纸识别技术领域，公开了一种基于深度学习的工程图纸智能识别方法及系统。方法包括：基于检测模型对第一处理图像进行多目标协同检测，识别第一处理图像的图元信息，并生成第二识别图像；定位第二识别图像的文本区域，并识别文字检测范围，确定文字检测范围表示的单词标签，基于单词标签汇总文字检测范围的字符信息，生成第三图像数据；获取符号、属性和连接线信息之间的关联程度，检测图元信息是否符合预设规则，构建符号拓扑关系图谱，生成包含冲突位置的订正信息；融合图元信息、字符信息、以及订正信息，生成包含符号层级树、属性关联矩阵、以及冲突标注的结构化数据。本申请提高了工程图纸智能识别的效率及准确性。

本发明授权基于深度学习的工程图纸智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的工程图纸智能识别方法，其特征在于，所述基于深度学习的工程图纸智能识别方法包括： 获取工程图纸图像，对所述工程图纸图像进行自适应光照补偿预处理，生成第一处理图像，构建检测模型，基于所述检测模型对所述第一处理图像进行多目标协同检测，识别所述第一处理图像的图元信息，并生成第二识别图像； 基于所述图元信息定位所述第二识别图像的文本区域，从所述文本区域中识别文字检测范围，确定所述文字检测范围表示的单词标签，基于所述单词标签汇总所述文字检测范围的字符信息，生成第三图像数据； 基于像素坐标汇总所述第二识别图像和所述第三图像数据包含的符号、属性和连接线信息，获取所述符号、所述属性和所述连接线信息之间的关联程度，基于所述关联程度检测所述图元信息是否符合预设规则，若不符合，则基于图神经网络构建符号拓扑关系图谱，基于所述符号拓扑关系图谱生成包含冲突位置的订正信息； 融合所述图元信息、所述字符信息、以及所述订正信息，生成包含符号层级树、属性关联矩阵、以及冲突标注的结构化数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京互时科技股份有限公司，其通讯地址为：100176 北京市大兴区经济技术开发区科谷一街8号院5号楼3层302；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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